東大文学部の相田です。 "SK PARK" <skpark (at) ism.ac.jp> wrote: (2002/03/16 16:09) >前回の質問内容が明確ではなかったので迷惑をかけました。 > >Principalｓ Analysis（SPSSではPRINSCAL）と書きましたが， >正式な名称は，Principal Components Analysis (by means of alternating least >squares analysis)で， >F.W.Young et. al. (1978) 「The Principal Components of Mixed Measurement >Level Multivariate Data」に >その内容の大体が書いてありましたが，私は数学的の概念が苦手で, >それを見ても，それが主座標分析や一般のPCAとの差は何かが理解できませんでし >た。 Psychometrica vol.46 #4 (1981) Quantitative Analysis of Qualitative Data Forest W. Young にもわかりやすい説明があります。 SPSSのPRINSCALは使ったことはないのですが、上記のYoung論文にも 書いてあるようにデータの性質を考慮しつつ、ALSOS (最小２乗法を用いてより良いparametersを得られるように尺度を最適化 変換する)アルゴリズムによって、与えられたモデルの中で (PCAやregression)観測されたデータ間の関係を最大化するように 変換させているのだと思います。 基本的には、仮説検証的な文脈で使うのではなくて、探索的にデータの 構造を理解するために使って、説明変数間の相関を最大化するように 変換させてみたらこんな結果になった、だからこの変数とこの変数には こんな非線形の関係があったんだねと、納得した結果を尺度の作成なり、 モデルの組立に反映させるような使い方をすると良いのではないでしょうか。 記述的なツールとしてはおもしろいものだと思いますけど。 -------------------------------- Masahiko Aida <aida (at) highway.ne.jp>
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