다중 대응 분석에 대한 데이터 입력

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데이터와 일치하는 옵션을 선택하십시오.

범주형 변수: 원시 데이터가 있는 경우 이 옵션을 선택합니다. 그런 다음 범주형 변수가 있는 열을 입력합니다.

이 워크시트에서 성별, 몸무게, 흡연 및 운동에는 각 범주형 변수에 대한 원시 데이터 값이 있습니다.

C1-T	C2-T	C3-T	C4-T
성별	몸무게	흡연	운동
남성	정상 체중	예	예
여성	과체중	아니요	예
여성	정상 체중	아니요	아니요
남성	정상 체중	아니요	예
여성	저체중	아니요	아니요
여성	과체중	예	아니요

지시 변수: 데이터가 지시 변수로 정렬된 경우 이 옵션을 선택합니다. 그런 다음 지시 변수가 들어 있는 열을 입력합니다. 각 지시 변수(열)는 범주형 변수의 한 수준을 나타내며, 각 관측치(행)는 해당 범주에 속하는지(1) 또는 속하지 않는지(0) 여부에 따라 이진수 값을 갖습니다. 따라서 모든 열의 값은 0 또는 1이어야 합니다.

이 워크시트에서 지시 변수 값은 이전에 원시 데이터의 표에 표시된 관측치에 해당합니다. 각 워크시트 셀에는 관측치가 각 범주에 속하는지 여부를 나타내기 위해 0 또는 1이 있습니다. 예를 들어, 1행의 첫 번째 관측치는 흡연을 하고 정기적인 운동을 하는 정상 체중의 남성을 나타냅니다.

C1	C2	C3	C4	C5	C6	C7	C8	C9
여성	남성	정상 체중	저체중	과체중	흡연 안 함	흡연	운동 안 함	운동
0	1	1	0	0	0	1	0	1
1	0	0	0	1	1	0	0	1
1	0	1	0	0	1	0	1	0
0	1	1	0	0	1	0	0	1
1	0	0	1	0	1	0	1	0
1	0	0	0	1	0	1	1	0

참고

이 분석을 사용하려면 먼저 워크시트에서 결측 데이터가 있는 행을 삭제해야 합니다.

범주 이름에 범주 이름을 할당할 범주에 대한 이름 열을 입력할 수 있습니다. 이름 열은 모든 범주형 변수의 범주 수와 길이가 같은 텍스트 열이어야 합니다. 예를 들어, 성별(남성, 여성), 머리카락 색(금발, 갈색, 검정), 나이(20세 미만, 20~50세, 50세 이상) 등의 범주형 변수가 있고 보조 변수가 없다고 가정합니다. 범주 이름을 할당하려면 2 + 3 + 3 = 8개의 범주 이름이 있는 열이 필요하므로 열에 8개의 행이 있어야 합니다. Minitab에서는 표에 이름의 처음 8자를 표시하지만 그래프에는 전체 이름을 표시합니다. 범주 이름을 입력하지 않을 경우 Minitab에서 열 이름을 열1, 열2 등으로 지정합니다.
성분 수에 1에서 범주형 변수 개수 사이의 숫자를 입력합니다. Minitab에서는 사용자가 계산하는 성분으로 그림을 생성할 수 있습니다. 열 그림을 표시하려면 성분이 2개 이상 필요합니다.