主成分分析
ヨミガナ:
複数変数のデータのばらつきを、データの持つ情報の損失をなるべく少なくしながらデータを統合し、新たな総合指標を作り出すための手法。 その指標を用い、①説明変数の新目的変数(潜在変数)への貢献度、重要度②個体(サンプル)の新目的変数(潜在変数)での評価を明らかにする。 この手法は因子分析に似ているが、因子分析は背後にある本質的要素を探る手法と言われるのに対して、主成分分析は多くの指標を少ない指標にまとめる合成の手法と言われ、理論上の違いがある。
ヨミガナ:
複数変数のデータのばらつきを、データの持つ情報の損失をなるべく少なくしながらデータを統合し、新たな総合指標を作り出すための手法。 その指標を用い、①説明変数の新目的変数(潜在変数)への貢献度、重要度②個体(サンプル)の新目的変数(潜在変数)での評価を明らかにする。 この手法は因子分析に似ているが、因子分析は背後にある本質的要素を探る手法と言われるのに対して、主成分分析は多くの指標を少ない指標にまとめる合成の手法と言われ、理論上の違いがある。