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「主成分分析」レポート
［横長］または［疎］以外の手法を選んだ場合は、「主成分: 相関係数行列から」レポートがまず表示されます （「主成分分析」の赤い三角ボタンメニューから［共分散行列から］または［原点周りの積和行列から］を選択した場合はこのレポートのタイトルが異なります）。
［横長］手法を選択した場合は、「横長の主成分分析」レポートが表示されます。［疎］手法を選択した場合は、「疎の主成分分析」レポートが表示されます。
「主成分分析」レポートの最初に出力されている結果は、相関行列に対する主成分分析です。このレポートでは、指定したY変数のデータを各主成分がどれぐらい説明しているかが示されています。「主成分分析: 相関係数行列から」レポートを参照してください。赤い三角ボタンのメニューから［主成分］オプションを選択することで、共分散行列または原データに基づいた分析に変更できます。
次のいずれに対する主成分分析にするかを、選ぶことができます。
•
相関係数行列
•
共分散行列
•
原データの積和行列
レポートを見ると、各主成分によってデータの変動がどの程度、説明されるかがわかります。なお、主成分スコアは、固有ベクトルを重みとした、変数の線形結合によって求められます。
図4.4 「主成分分析: 相関係数行列から」レポート
レポートには、固有値と、各主成分によって説明される変動の割合を示す棒グラフが表示されます。また、主成分スコアのプロットと、主成分負荷量のプロットも表示されます。固有値は、各主成分によって説明される変動の量を表しており、抽出すべき主成分の個数を決めるときの目安となります。
主成分スコアのプロットは、初めの2成分の主成分スコアをプロットしたものです。相関行列に対する主成分分析では、主成分スコアの平均は0で、分散は固有値となっています。
主成分負荷量のプロットは、回転前の主成分負荷量をプロットしたものです。主成分負荷量は、主成分スコアと、各変数との相関です。主成分負荷量の絶対値が1に近いほど、主成分スコアと変数との間には強い相関関係があることを示します。
デフォルトでは、これらのプロットでは最初の2つの主成分が描かれます。「成分の選択」の横のリストで、これらのプロットで表示する主成分の次元を指定できます。