多重コレスポンデンス分析の例

結果を解釈する

指標行列分析は、変数の分解を要約し、各成分で説明される変動を示します。1の全変動のうち、およそ40.3%は成分（軸）1が占め、25.2%は成分（軸）2が占め、19%は成分（軸）3が占め、15.5%は成分（軸）4が占めます。累積すると、全変動のうち約84.5%が、最初の3つの成分によって占められます。

列寄与度表と列プロットを使用して、研究者は、カテゴリと関係のある成分を解釈できます。この表では、品質の値（Qual）は、計算された成分によって表される列変動の比率を示します。この例では、車のサイズカテゴリ「小さい」と「標準」は2つの成分（品質 = 0.965）によって表されます。車外放出ありは、2つの成分（品質 = 0.474）で最も表しづらいカテゴリです。質量という列は、そのクラスがデータセット全体に占める比率を表します。車外放出あり（0.037）と転倒（0.057）はかなり発生しづらいです。

座標（Coord）列には列座標があり、列プロットで表示されます。相関（Corr）は、各カテゴリの変動に対するそれぞれの成分の寄与度を表しています。たとえば、成分1は事故の種類カテゴリ（衝突と転倒）の変動の61%を占めます。成分2は、車のサイズカテゴリ「小さい」と「標準」の変動の93.6%を占めます。

寄与（Contr）は、軸変動に対する行の寄与度であり、車外放出あり（Contr = 0.250）と転倒（Contr = 0.291）が成分1に最も寄与することを示します。車のサイズ「小さい」（0.771）と「標準」（0.158）は成分2に最も寄与します。

この列プロットでは、車外放出ありと転倒が、成分1の水平軸の原点から最も離れています。これは、成分1のこうしたカテゴリで相対的に高い寄与度に当てはまります。重度と軽度だけでなく、車外放出ありと車外放出なしも原点の反対側にあるので、成分1は、これらのカテゴリを対比します。成分2では、垂直軸で示されています。車のサイズ「小さい」が、垂直軸の片側にある他のカテゴリから離れて位置しています。したがって、成分2では、「小さい」車のサイズとその他のカテゴリを対比します。

ただし、2つの成分はこれらのデータのばらつきを十分には説明できないので、これらの結果は注意して解釈する必要があります。

指標行列の分析

軸	変動	比率	累積	ヒストグラム
1	0.4032	0.4032	0.4032	******************************
2	0.2520	0.2520	0.6552	******************
3	0.1899	0.1899	0.8451	**************
4	0.1549	0.1549	1.0000	***********
合計	1.0000

列寄与度

					成分1			成分2
ID	名前	品質	質量	変動	座標	相関	寄与	座標	相関	寄与
1	小さい	0.9655	0.0424	0.2076	0.3814	0.0297	0.0153	-2.1394	0.9357	0.7707
2	基準	0.9655	0.2076	0.0424	-0.0780	0.0297	0.0031	0.4374	0.9357	0.1576
3	車外放出なし	0.4739	0.2134	0.0366	-0.2844	0.4717	0.0428	-0.0197	0.0023	0.0003
4	車外放出あり	0.4739	0.0366	0.2134	1.6587	0.4717	0.2497	0.1151	0.0023	0.0019
5	衝突	0.6133	0.1926	0.0574	-0.4264	0.6095	0.0868	0.0338	0.0038	0.0009
6	転倒	0.6133	0.0574	0.1926	1.4294	0.6095	0.2911	-0.1133	0.0038	0.0029
7	軽度	0.5680	0.1353	0.1147	-0.6523	0.5018	0.1428	-0.2371	0.0663	0.0302
8	重度	0.5680	0.1147	0.1353	0.7692	0.5018	0.1684	0.2795	0.0663	0.0356