品質管理はデータに始まり、データで終わります。

1. 主成分分析の適用例１

（解説）
　1.主成分分析の適用例１について、説明します。
　2.主成分分析の適用例１は、以下を検討します。
　　・解析１
　　・解析２
　　・変数の選び方
　3.本ページのエクセルのマクロは、
　　財団法人　実務教育研究所の「エクセルによる
　　多変量解析実務講座」から紹介しています。

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2. 解析１

（解説）
　1.解析１について、説明して行きます。
　2.左表は、参議院選挙の結果を主成分分析した結果
　　です。
　3.自由、さきがけ、二院クラブ、新社会の４党と諸派
　　は、平均得票率が小さく歪度尖度が極端に大きい
　　正の値をしてしています。
　4.これは、少数の都道府県で高い得票率を得ている事
　　を予想させます。
　5.また、ここには記載してないが、党首の出身県は
　　偏差値が高くなる傾向が有ります。

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3. 解析２

（解説）
　1.解析２について、説明して行きます。
　2.まず、歪度、尖度の大きい自由党、さきがけ、
　　二院クラブ、新社会党を諸派に纏めます。
　3.次に第１主成分と第２主成分で、因子負荷量の
　　散布図を作成します。
　　・第１主成分：　保守・革新の軸
　4.第１主成分は、正の領域に自民党と社民党、負の
　　領域に民主、共産、公明、中間に諸派となって
　　います。

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4. 変数の選び方

（解説）
　1.変数の選び方について、説明して行きます。
　2.ｎ×ｐの行列なら、どんなデータでも主成分分析が
　　適用可能です。
　3.しかし、妥当な結果を得るには、変数の選び方に
　　十分な配慮が必要です。
　4.ポイントは、以下の２つとなります。
　　・尺度を合わせる。
　　　（例、＋方向を良い指標とする）
　　・尺度を適切なものにする。
　　　（例、相対値、絶対値を検討）

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