多重コレスポンデンス分析の主要な結果を解釈する

変動の比率を使用して、データの期待値から得られる偏差の大部分を占める主成分（主軸とも呼ばれる）の最小値を決定します。全変動の許容可能な比率を説明する主成分を保持します。許容可能な水準は用途によって変わります。第1成分、第2成分、または第3成分が全変動の大部分を占めるのが理想的です。

必要な主成分の最小値が、分析に入力する成分数と一致しない場合、適切な成分数を使用して分析を繰り返します。

品質の値を使用して、カテゴリごとの成分によって表される変動の比率を判断します。品質の値は常に0～1の範囲にあります。品質の値が大きいほど、行または列は成分によって十分に表現されます。品質の値が小さいほど、十分に表現されないことを示します。品質の値により、成分は解釈しやすくなります。

列の寄与度の値を使用して、各成分の変動に最も寄与するカテゴリを評価します。成分を視覚的に解釈するには、列プロットを使用します。

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

列カテゴリの計算された変動値を調べます。カテゴリが期待値から大きく離れるほど、変動値は大きくなり、カイ二乗値全体への寄与度も大きくなります。