対応分析の例
この例では、「Cheese.jmp」サンプルデータを使用します。このデータは、Newellによるチーズの試食試験の結果で、McCullagh and Nelder（1989）で取り上げられています。試験では、4種類のチーズ添加物ごとに、9段階評価の度数が記録されました。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Cheese.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［二変量の関係］を選択します。
3. 「評価」を選択し、［Y, 目的変数］をクリックします。
「評価」は、1（最下位）から9（第1位）までを範囲としています。
4. 「チーズ」を選択し、［X, 説明変数］をクリックします。
「A」、「B」、「C」、「D」はチーズの4つの添加物を表します。
5. 「度数」を選択し、［度数］をクリックします。
6. ［OK］をクリックします。
チーズデータのモザイク図
このモザイク図を見ると、分布はそれぞれ異なるようですが、9つも水準があるのでモザイク図だけでは傾向が読めません。このようなときは、対応分析が役立ちます。
7. 対応分析プロットを表示するには、「チーズと評価の分割表に対する分析」の赤い三角ボタンをクリックし、［対応分析］を選択します。
対応分析プロットの例
図は、対応分析をグラフ化したもので、軸にはc1とc2という名前が付いています。上の例で、次の点に注意してください。
• c1は、全体的な満足度に対応しているようです。c1軸の上部に1（最下位）、下部に9（第1位）という評価が分布しています。
• チーズDは、評価が8と9である割合が、他よりも高くなっています。
• チーズBは、評価が1、2、3である割合が、他よりも高くなっています。
• チーズCとAは、4、5、6、7という中間的な評価を得ています。
8. 「対応分析」の赤い三角ボタンをクリックし、［三次元対応分析］を選択します。
三次元散布図の例
次の点に注意してください。
• c1軸を見ると、評価1から評価9までが、正から負に並んでいます。
• c2軸を見ると、AとCが0の右側（正）、BとDが0の左側（負）に位置しています。
• c1は全体的な満足度を表しています。