「潜在クラス分析」プラットフォームの別例
この例では、各クラスターに属する確率を視覚的に表示するプロットを作成します。車の種類と所有者に関する調査データを使って、所有者を3つのクラスターに分類します。クラスターが3つの場合は、三角図を使うとわかりやすいです。
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Car Poll.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［クラスター分析］>［潜在クラス分析］を選択します。
3. 「年齢」以外の列をすべて選択し、［Y］をクリックします。
4. ［OK］をクリックします。
5. 「潜在クラスモデル(クラスター数: 3個)」レポートの横の赤い三角ボタンをクリックし、［クラスターによる色分け］を選択します。
6. 「潜在クラスモデル(クラスター数: 3個)」レポートの横の赤い三角ボタンをクリックし、［混合確率の保存］を選択します。
7. Car Pollのデータテーブルで、列リストから「LCA クラスター確率」列グループを選択します。
8. ［グラフ］>［三角図］を選択します。
9. ［X, プロット］をクリックします。
10. ［OK］をクリックします。
図16.6 クラスターメンバーの確率を示す三角図
三角図は、各回答者が各クラスターに属する事後確率を示しています。ほとんどの事後確率が頂点近くに分布しています。これは、多くの回答者がいずれか1つだけのクラスターに属する事後確率が高く、それ以外の2つのクラスターに属する事後確率が低いことを示しています。ただし、プロットの中央付近にもいくつかの点があり、これらの回答者はどのクラスターに属する確率も特に高くないことを示しています。このような回答者がいるということは、さらに検討したり、クラスター数を増やしたりする必要があるかもしれません。
メモ: 乱数シードを指定していないため、実際の結果がこの例とは異なる場合があります。