《コレスポンデンス分析 》

1. どのような手法か

コレスポンデンス分析はクロス集計結果を散布図で表現する解析手法です。表側、表頭に用いられた項目のカテゴリーが図にプロットされます。プレゼンテーション等の説明資料によく用いられます。

2. どのようなデータに適用できるか

クロス集計の回答人数表、カテゴリー別平均値表に適用できます。

<具体例>
【質問】
3. 出力結果と結果の解釈

コレスポンデンスをする前にクロス集計表の横%を算出し、縦に見て最大に彩色して並べ替え表を作成して、傾向を調べておきましょう。
コレスポンデンスの結果を示します。 

回答のされ方が近いカテゴリー近い位置に存在します。
 各年代の周辺に位置する昼食を見て、どの年代がどの昼食を好むか分かります。

4. 困った時の対策

相関比が低いので適用できない

Q.コレスポンデンスの出力に相関比という尺度があり、これが低いと使えないといわれました。その意味を教えてください。
A.次のクロス集計表にコレスポンデンスを適用しました。20才代はA、30才代はB、40才代以上はC、D、Eを好む傾向があることがわかりました。しかしながら相関比を見ると低い値をしめしました。一見上手くいっているようですが相関比が0.25を下回る場合は参考値として見てください。
<留意点>
 P値と判定は母集団の相関比が0でないかを検定したものです。上記のように相関比の値が小さくてもクロス集計全体の回答人数が多ければ判定マークがつきます。
 相関比が0.25を上回りこの判定マークが付かないとき、アンケート調査の回答人数が少なく、母集団のの相関比があるかどうか分からないということです。

別のデータ(下記に記載)のデータでコレスポンデンスを行い相関比を比較しました。上記二つは相関比が0.25を上回っています。
散布図の目盛りを揃えて比較すると、相関比が大きい散布図ほど散布点のバラツキが大きくなっています。
 ①の散布図は目盛りの幅を狭くしたため一見うまくいったように思えただけで、実は右のような結果なのです。