コレスポンデンス分析
コレスポンデンス分析（Correspondence Analysis、CA）は、クロス集計表やカテゴリカルデータを分析するための多変量統計手法の一つです。主にカテゴリカルデータ（質的データ）の間の関係を可視化し、分析するために使用されます。コレスポンデンス分析は、主にクロス集計表（Contingency Table）のデータを基にして、カテゴリ間のパターンや関連性を明らかにします。
コレスポンデンス分析の主な特徴は次の通りです：
カテゴリカルデータの可視化
- コレスポンデンス分析は、クロス集計表の行と列のカテゴリを2次元または3次元のグラフ上に配置することによって、カテゴリ間の関係を視覚化します。これにより、データのパターンや構造を理解しやすくなります。
次元削減
- 多次元のカテゴリカルデータを比較的低次元の空間に射影することによって、データの構造を簡潔に表現します。これにより、データの次元を削減し、データの解釈や分析を容易にします。
カテゴリ間の関連性の分析
- コレスポンデンス分析は、カテゴリカルデータ間の関連性や相関性を評価し、異なるカテゴリのパターンやクラスターを特定します。これにより、データの構造を理解し、カテゴリ間の関係を明らかにすることができます。
データの解釈
- コレスポンデンス分析は、データのパターンや構造を可視化するだけでなく、それらのパターンや構造についての洞察を提供します。これにより、データの意味や背後にある要因を理解しやすくなります。
コレスポンデンス分析は、マーケティング、社会科学、生態学、医療、顧客分析など、さまざまな分野で幅広く利用されています。データの構造や関係性を理解するための有用な手法の一つです。
