多重対応分析の「慣性」は、指示行列で見た場合には指示行列を特異値分解したときの特異値の2乗ですが、Burt表で見た場合にはBurt表を特異値分解したときの特異値になっています。多重対応分析では、データに適合していても、慣性が過度に小さくなりすぎるという欠点があります。Benzécriは、このような欠点を解消するために、慣性を調整する方法を提案しました。その後、Greenacreは、Benzécriの調整では適合度が逆に過大評価されることを指摘し、別の調整法を提案しました。JMPでは、両方の調整を計算できます。調整済み慣性の統計的詳細を参照してください。
慣性
特異値の2乗。各次元でデータの変動がどれぐらい説明されるかを示します。
調整済み慣性
BenzécriやGreenacreが提案した方法で調整を加えた慣性。
パーセント
全次元の慣性に対する、各次元の慣性が占める割合を、調整して求めたもの。
累積%
調整済み慣性の累積割合。最初の2つの次元によって全体の慣性のほとんどを捉えているときは、2次元の対応分析プロットで、表内に存在する関係を十分に示すことができます。