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主成分分析

複数の数値属性から特徴的な指標を求め、視覚的に把握します。

変数をまとめる

人事担当のAさんは、テストを行い社員の傾向を見ようと考えています。スタッフ間の関係性を把握し、プロジェクトに割り振ることが最終目的です。テストでは、各スタッフの「思考力」「言語」「コミュニケーション」「数的処理」「計算力」の5項目が数値化されます。主成分分析を行い、4つある項目をまとめて新しい評価軸をつくりたいと考えています。

散布図で視覚化

主成分分析の結果を散布図にプロットすると、ある傾向があることが分かりました。X軸は数的処理・計算力がプラスで理系・文系能力の指標を示しています。Y軸はコミュニケーションだけがプラスであり対人・個人能力の指標を示しているようです。Aさんは、散布図を見て理系と文系に強いスタッフをそれぞれ選抜しました。また、プロジェクトを円滑に進行させるために対人能力に強いスタッフをリーダーとしました。

利用事例

たとえば、こんなときに

こんなことができます

主成分分析の概要

複数の変数を指標化し、少ない変数に要約する統計手法です。

主成分分析

複数の変数で測定されているデータを、より少ない変数に要約（総合指標）し、散布図で個々の対象を視覚化的に表現したり、比較したりします。この総合指標のことを主成分と呼びます。複数の変数を要約するため、そのデータがもともと持っていた情報量を多少なりとも失うことになります。そのため、できるかぎり元の情報を残す形で要約することがポイントとなります。

散布図

主成分分析で算出された主成分負荷量と主成分得点をもとに、散布図を作成します。

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クリックだけで分析結果を集計表示

行ラベルと列ラベルを変更し、切り口を変えて分析することが可能です。

分析結果の表示

主成分分析の結果と散布図を表示します。

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分析結果の見方がわからなくても安心

グラフや数値の見方がわからなくても、分析結果とあわせて表示されるポイントとヘルプで、すぐに業務にご活用いただけます。

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