多変量の相関

多次元データの分布を検討する

多変量のデータとは、1つ（一変量）または2つ（二変量）ではなく、多数の変数を含むようなデータです。複数の変数間における相関関係を調べるには、「多変量の相関」プラットフォームを使用します。このプラットフォームでは、さまざまな手法を用いて応答変数の各ペアの線形関係の強さを調べ、多変量データに対する要約や検定を行います。相関係数に対する検定として、パラメトリックとノンパラメトリックの両方が用意されています。また、散布図行列やカラーマップなどのグラフを使えば、変数の相関関係や、外れ値、クラスターを視覚的に捉えることができます。

さらに詳しく調べるための手法には、主成分分析や、外れ値分析、項目の信頼性などがあります。これらの手法はすべて、この章で説明する「多変量の相関」プラットフォームのレポートから呼び出せます。主成分分析と外れ値分析については、さらに踏み込んだ分析を行える専用のプラットフォームも用意されているので、そちらも利用できます。

図3.1 「多変量」レポートの例 

目次

「多変量の相関」プラットフォームの例

「多変量の相関」プラットフォームの起動

「多変量」レポート

「多変量の相関」プラットフォームのオプション

ノンパラメトリック相関係数

散布図行列

外れ値分析

項目の信頼性

欠測データの補完

項目の信頼性の例

計算方法と統計的詳細

推定法について

Pearsonの積率相関係数

ノンパラメトリックな関連の指標

相関係数行列の逆行列

距離の指標

Cronbachのa係数