溝渕＠NTTです。 豊田先生、丁寧なご回答、ありがとうございました。 以前SASユーザ会でお会いしましたが、覚えていらっしゃるでしょうか？ >> obsavation数は99というのは少ないですよ．今後増えるのでしょうか？ >> また増えても，比率を調べて(proc freq)大きすぎたり小さすぎたり >> する変数は除いた方がいいですよ． アンケートは引き続き回答を募っています (http://web.slim.imnet.ad.jp/~buchiko/quest)が、質問項目で改善すべき方 法がいろいろと見つかったので、新たに別の調査を実施しようと思っています。 ＃そのときは皆様、ご協力をよろしくお願いいたします！ >１）ある変数群から導き出された因子と、別の変数との相関、というのは、調 >べられるのでしょうか？こういうとき、共分散構造分析を使ってもよいのでしょ >うか？ >> はい．ジャストの方法です．でもお手持ちのデータに共分散構造分析をするの >> であればLISRELとかEQSとかLISCOMPとかのカテゴリカル処理のできる >> ソフトを利用すべきです．SASとちがって買い取りで値段も５分の１なので >> そんなに高いものではないのですから，購入しても良いと思います． EQSのことは今年の夏に人づてに聞き、随分便利そうなソフトなので引かれて いました。あのとき買っておけばよかった！さっそく注文します。 >> ２値データに因子分析するのはあまり望ましくないのですが，探索的に >> 変数を分類することが目的ならば，あまり神経質にならなくてもいいと >> おもいます（ペーパーの表にはでないでしょうから） そうでしたか。実は前回の質問をお送りした後、「ここでは数量化３類を使 うべきなんじゃないか」と遅ればせながら思いつき、CORRESPプロシージャで 解析して（プログラムは下記）、変数間の関連についておおよその傾向をつか むという方針に転換したのですが、CORRESPによって得られるRow/Column Coodinatesは、平たく言えばどういう数値なのでしょう？HALBAUで数量化３類 の分析をしたときに出てくる「重み係数」とはどうちがうのでしょうか？例え ば有意なDemensionが２つ得られたとして、各オブザベーションの、各 Dimensionに対するCoodinatesの値を変数にして、DISCRIMプロシージャで判別 分析しても問題ありませんか？＞CORRESP, DISRIMについてご存じの方 proc corresp data=qdata1; var pur1-pur13 pur14 new1 new2 new3 know1 know2 num1 num2; run; データはこんな感じです。 複数回答可の質問 どれか一つのみを選ぶ質問 |------------------| |------------||-----||------| pur1 pur2 .....pur14 new1 new2 new3.......new1 .num2 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 >２）各因子ごとに、 > 外生変数（利用目的）→オープンコミュニケーション因子→オープン傾向→ >外生変数（参加者、参加人数に対する意識、マルチアクセス） > というPLSモデルを作って計算してみたのですが、「固有値が０になる」と >いうwarning が出て、 >> これも数理的にはたぶん問題無しです．もっと詳しい情報があるといいので >> すが，多くの場合 （後略） 情報不足で申し訳ありません。教えていただいたようにプログラムを改善し てやってみて、またご報告します。 ＃事情あって、少し時間がかかるかと思いますが...。 ではでは。 ====================================================================== 溝渕 佐知（みぞぶち さち） NTTソフトウェア研究所 第一プロジェクト Tel:0422-59-2486 Fax:0422-59-2489 〒180 東京都武蔵野市緑町3-9-11 http://web.slim.imnet.ad.jp/~buchiko ======================================================================
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