데이터 구조 분석

Minitab에는 데이터의 공분산 구조를 평가하기 위한 두 가지 분석이 있습니다.
주성분 분석
주성분 분석은 원래 변수의 공분산 구조를 이해하거나 이 구조를 사용하여 보다 적은 수의 변수를 만드는 데 유용합니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 주성분 분석을 선택합니다.
인자 분석
인자 분석에서는 주성분 분석과 마찬가지로 데이터 공분산 구조를 보다 적은 수의 차원으로 요약합니다. 인자 분석에서 중요시하는 것은 데이터 변동성의 많은 부분과 연관된 차원을 설명할 수 있는 기본적인 "인자"를 식별하는 것입니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 인자 분석을 선택합니다.

내부 일치성

항목 분석
항목 분석에서는 설문이나 검정의 여러 항목이 얼마나 일관성 있게 동일한 대상을 측정하는지 평가합니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 항목 분석을 선택합니다.

관측치 그룹화

Minitab에서는 관측치 또는 변수를 그룹화하기 위한 군집 분석 및 판별 분석 방법을 제공합니다.
관측 개체 군집 분석
관측 개체 군집 분석에서는 초기에 그룹이 알려지지 않은 경우 서로 "가까이 있는" 관측 개체를 그룹화하거나 군집화합니다. 이 분석은 그룹에 대한 외부 정보가 없을 때 사용하는 것이 좋습니다. 대부분 군집 통계량을 확인한 후 데이터에 의미 있는 방식으로 최종 그룹을 선택합니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 관측 개체 군집 분석을 선택합니다.
변수 군집 분석
변수 군집 분석에서는 초기에 그룹이 알려지지 않은 경우 서로 "가까이 있는" 변수들을 그룹화합니다. 변수들을 군집화하여 변수의 수를 줄이고 데이터를 단순화할 수도 있습니다. 변수들을 군집화하기 위해 사용되는 방법은 관측치를 군집화하기 위해 사용되는 방법과 비슷합니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 변수 군집 분석을 선택합니다.
K-평균 군집 분석
K-평균 군집 분석에서는 서로 "가까이 있는" 관측치들을 그룹화합니다. K-평균 군집 분석은 군집 지정을 올바르게 시작하는 데 사용할 수 있는 정보가 충분할 때 가장 잘 작동합니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > K-평균 군집 분석을 선택합니다.
판별 분석
판별 분석에서는 알려진 그룹이 있는 표본이 있을 경우 관측 개체를 둘 이상의 그룹으로 분류합니다. 판별 분석을 사용하면 그룹에 대한 예측 변수의 기여 정도를 조사할 수 있습니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 판별 분석을 선택합니다.

대응 분석

Minitab에서는 범주형 변수 간의 관계를 탐색하기 위한 두 가지 대응 분석 방법을 제공합니다.
단순 대응 분석
단순 대응 분석에서는 이원 분류에서의 관계를 탐색합니다. 또한 Minitab에서는 삼원 표와 사원 표를 이원 표로 축약할 수 있으므로 이 분석을 삼원 표와 사원 표를 통해 사용할 수 있습니다. 단순 대응 분석에서 분할표를 분해하는 방식은 주성분 분석에서 다변량 계량형 데이터를 분해하는 방법과 비슷합니다. 단순 대응 분석에서는 데이터의 고유 분석을 수행하고 변동성을 기본적인 차원으로 분해하여 행 또는 열과 연관시킵니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 단순 대응 분석을 선택합니다.
다중 대응 분석
다중 대응 분석은 범주형 변수가 세 개 이상인 경우로, 단순 대응 분석을 확장한 것입니다. 다중 대응 분석에서는 각 열이 범주형 변수의 한 수준에 해당하는 지시 변수 행렬에 대해 단순 대응 분석을 수행합니다. 이 경우 이원 표 대신 다원 표가 1차원으로 축약됩니다. Minitab에서 통계분석 > 다변량 > 다중 대응 분석을 선택합니다.
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