数量化 II 類による分析の例とは? わかりやすく解説

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数量化 II 類による分析の例


正規化されたカテゴリースコア
***** ノーマライズド カテゴリー スコア *****

アイテム - カテゴリー 解1

x1 - 1      -1.30089
- 2      0.18314
- 3      1.35141

x2 - 1      -0.28839
- 2      0.30523
- 3      -0.01684

重心     
群1     -0.742278
群2     0.848318

カットポイント     0.053020

相関比     0.629688

    アイテム変数 x1 の 3 つのカテゴリー付与されスコアはほぼ等間隔であるが,アイテム変数 x2 のほうは等間隔でなくさらに順序逆転もある(非線形である)。
重心判別値の群ごとの平均値である。
カットポイントは群の重心中点である(後述判別値はカットポイントが0になるように調整してある。。


外的基準変数(群を表す変数)と各アイテム変数間の相関
***** 偏相関係数 *****

アイテム 解 1

x1   0.79351
x2   0.29316

    アイテム変数 x1 との相関が高いということから,判別には x1 を使うのが有効だということがわかる。x2 は,さほど有用ではない。


ケース判別値(「解1」と書かれた数値。この値が上に挙げられていたカットポイントより大きい小さいかで群を判別する
***** サンプルスコア *****

ケース  実際の群  予測された群    解 1 

1 1 1    -1.58928
2 1 1    -0.99567
3 1 1    -0.99567
4 1 1    -0.99567
5 1 1    -1.31773
6 1 1    -0.10525
7 1 1    -0.10525
8 2 1 #  -0.10525
9 2 2    0.48836
10 1 2 #  0.16630
11 2 2    0.16630
12 2 2    1.06303
13 2 2    1.65664
14 2 2    1.33457
15 2 2    1.33457

    実際の群が予測された群と異な場合に # 印をつけてある。


***** 判別結果総括*****

判別された群
実際の群 群 1 群 2 合計

群 1 7 1 8
%  (87.5)  (12.5)  (100.0)

群 2 1 6 7
%  (14.3)  (85.7)  (100.0)

判別率 = 86.67%
    第 1 群の 8 例中 7 例,第 2 群の 7 例中 6 例が正しく判別できている。正判別率は正しく判別された数(7+6)を全体の数 15割った割合として求めてある。



***** 二群の判別*****
数量化 II 類による分析の例



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