単純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の逸脱度の大部分を占める主成分（主軸とも呼ばれる）の最小の数を判断します。全変動の許容可能な割合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、成分によって表される列変動または行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ることを示します。品質の値が低いほど、表現は低下します。行と列の品質の値により、成分は解釈しやすくなります。

行および・または列の寄与度の値を使用して、成分ごとの変動に最も寄与する列と行のカテゴリを評価します。成分を視覚的に解釈するには、行プロットまたは列プロットを使用します。

行寄与度

					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	地質学	0.916	0.107	0.137	-0.076	0.055	0.016	-0.303	0.861	0.322
2	生物化学	0.881	0.036	0.119	-0.180	0.119	0.030	0.455	0.762	0.248
3	化学	0.644	0.163	0.021	-0.038	0.134	0.006	-0.073	0.510	0.029
4	動物学	0.929	0.151	0.230	0.327	0.846	0.413	-0.102	0.083	0.052
5	物理学	0.886	0.143	0.196	-0.316	0.880	0.365	-0.027	0.006	0.003
6	工学	0.870	0.111	0.152	0.117	0.121	0.039	0.292	0.749	0.310
7	微生物学	0.680	0.046	0.010	-0.013	0.009	0.000	0.110	0.671	0.018
8	植物学	0.654	0.108	0.067	0.179	0.625	0.088	0.039	0.029	0.005
9	統計学	0.561	0.036	0.012	-0.125	0.554	0.014	-0.014	0.007	0.000
10	数学	0.319	0.098	0.056	-0.107	0.240	0.029	0.061	0.079	0.012

行カテゴリと列カテゴリの計算された変動値を調べて、起こりうる関係を調べます。関係性が強いカテゴリほど変動値が高く、合計カイ二乗値に最も寄与することを示します。

非対称な行または列プロットを使用して、起こりうる関係性を視覚的に調べることができます。行プロットでは、行プロファイルと列頂点が近いほど、行プロファイルと列カテゴリの相関性が高くなります。列プロットでは、列プロファイルと行頂点が近いほど、列プロファイルと行カテゴリの相関性が高くなります。

行寄与度

					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	地質学	0.916	0.107	0.137	-0.076	0.055	0.016	-0.303	0.861	0.322
2	生物化学	0.881	0.036	0.119	-0.180	0.119	0.030	0.455	0.762	0.248
3	化学	0.644	0.163	0.021	-0.038	0.134	0.006	-0.073	0.510	0.029
4	動物学	0.929	0.151	0.230	0.327	0.846	0.413	-0.102	0.083	0.052
5	物理学	0.886	0.143	0.196	-0.316	0.880	0.365	-0.027	0.006	0.003
6	工学	0.870	0.111	0.152	0.117	0.121	0.039	0.292	0.749	0.310
7	微生物学	0.680	0.046	0.010	-0.013	0.009	0.000	0.110	0.671	0.018
8	植物学	0.654	0.108	0.067	0.179	0.625	0.088	0.039	0.029	0.005
9	統計学	0.561	0.036	0.012	-0.125	0.554	0.014	-0.014	0.007	0.000
10	数学	0.319	0.098	0.056	-0.107	0.240	0.029	0.061	0.079	0.012