多重コレスポンデンス分析のすべての統計量およびグラフを解釈する

Minitabでは、主成分とも呼ばれる各成分軸を計算します。Minitabは、全変動の割合が大きい順に主成分を並べます。最初の主成分（軸）は変動の最も大きな割合を占めます。第2主成分（軸）は、残りの変動の最も大きな割合を占めます。

成分の変動は、成分が説明する分散量を説明します。列の変動は、相関性のあるカテゴリ変数がないという前提で、このカテゴリーの値と期待値の差異を説明します。成分の変動を計算するため、Minitabでは、カテゴリごとの変動にその成分のカテゴリの相関を掛けて、それらの積を合計します。

比率は、各主成分（軸）が説明する全変動（すべての成分で説明される変動）の比率を示します。成分は、比率の最大値から降順で表示されます。各比率はヒストグラムで視覚的に表現されます。

累積比率は、成分（軸）が追加されたときの比率の累積和を示します。

品質（Qual）は、選択した次元数における原点からの点の二乗距離を、最大次元数によって定義される空間における原点からの二乗距離で割ったもの。Minitabではカテゴリごとの品質の値を計算します。

質量は、各カテゴリの相対度数の行列の合計です。列の質量は、列内にあるすべての度数の和を、すべての度数の和で割ったものです。

Minitabでは、成分ごとの主列座標（Coord）を計算します。主列座標は、列プロットに表示される座標です。

列の主座標によって定義されるデータ点を視覚的に表示するには、列プロットを使用します。

列の相関値は、各成分の列変動への寄与度を表しています。相関値は0～1の範囲になります。

成分ごとの変動への列カテゴリのごとの寄与度（Contr）。

指標表は、指標変数の形式でデータのすべての観測値を表示します。各指標変数（列）はカテゴリ変数の1つの水準を表し、各観測値（行）は2値（カテゴリに属するときは1、カテゴリに属さないときは0）を取ります。このため、すべての列を0または1のいずれかにする必要があります。

結果に指標表を組み込むには、結果をクリックして、分析実行時にこのオプションを選択して指標表を表示する必要があります。

バート（Burt）表は、カテゴリ変数間の関係を視覚的に表示し分析するために使用される対称行列です。結果に指標表を組み込むには、結果をクリックして、分析実行時にこのオプションを選択して指標表を表示する必要があります。

バート（Burt）表の各エントリは、対応する行および列のカテゴリを満たす観測値の数を示します。たとえば、行1および列3のエントリは、男性および活動水準「低」の両方を満たす観測値の数（33）を示しています。行1および列2のエントリは、男性および女性の両方を満たす観測値の数（0）を示しています。

各カテゴリの観測値の合計数は、左上から右下に伸びている対角線上のエントリで判断でき、それぞれのエントリの列見出しと行見出しは同じになっています。たとえば、行1および列1のエントリは男性の合計数（87）を示し、行2および列2のエントリは女性の合計数（163）を示しています。