数量化 I 類による分析を行う

使用するデータセット

 dataset6.dat データセットのダウンロード 注:ダウンロードの方法

 このデータセットは,5 変数 50 ケースからなるデータである。
 1 行目は変数名で,5 つの変数をそれぞれ,I1,I2,I3,I4,Y と名付けている。 データセット dataset4.dat の最初の 4 変数をカテゴリー化して作成したものである。カテゴリー化は,-0.5 未満の値を 1 に,-0.5 以上 0.5 未満の値を 2 に,0.5 以上の値を 3 に再コード化することによった。

分析プロシージャの指定

 Black-Box の中の,「数量化 I 類」を指定する

分析オプションの指定

 「variables=1-4/dependent-variable=5」を指定する。すなわち,1 〜 4 番目の変数(X1,X2,X3,X4)を独立変数,5 番目の変数(Y)を従属変数として数量化 I 類を行う。

分析結果

数量化 I 類   Fri Jul 24 16:49:25 1998

データセット名: dataset6.dat ケース数: 50 変数の個数: 5 有効ケース数: 50
従属変数: Y 独立変数: アイテム カテゴリー数 I1 3 I2 3 I3 3 I4 3
***** 相関係数行列 ***** Y 1.00000 I1 0.34776 1.00000 I2 0.42839 0.37002 1.00000 I3 0.06079 -0.12496 -0.42174 1.00000 I4 0.83001 0.25290 0.38510 -0.17680 1.00000 Y I1 I2 I3 I4
***** ノーマライズド スコア ***** アイテム-カテゴリー カテゴリースコア 偏相関係数 1 I1 -1 -0.9821493 0.21539 2 -2 0.6231419 3 -3 0.08045332 4 I2 -1 -1.429784 0.36138 5 -2 -0.2857497 6 -3 2.045325 7 I3 -1 2.315088 0.51453 8 -2 0.02084868 9 -3 -2.076389 10 I4 -1 -6.474182 0.83924 11 -2 0.3157687 12 -3 5.600494 定数項 2.825726 重相関係数 = 0.88920 決定係数(重相関係数の二乗)= 0.79069
***** 従属変数の観察値と予測値および残差 ***** ケース 観察値 予測値 残差 1 7.564370 8.475610 -0.9112396 2 -1.543280 3.044650 -4.587930 3 -1.927160 3.044650 -4.971810 4 6.161750 8.475610 -2.313860 5 -5.544570 -3.745301 -1.799269 6 3.318390 0.7504101 2.567980 7 0.2020100 3.190885 -2.988875 8 5.647760 4.649941 0.9978189 9 3.271970 8.784461 -5.512491 10 1.096520 0.7504101 0.3461099 11 6.554310 3.044650 3.509660 12 -4.176690 -3.290215 -0.8864754 13 12.30735 11.07870 1.228649 14 2.008980 1.402499 0.6064814 15 2.190970 1.402499 0.7884714 16 -5.833490 -6.039540 0.2060504 17 15.30856 8.475610 6.832950 18 4.119860 1.894445 2.225415 19 3.925170 5.081932 -1.156762 20 13.87460 12.86709 1.007513 21 3.882000 6.687224 -2.805224 22 0.7884400 3.190885 -2.402445 23 -13.07343 -8.136778 -4.936652 24 11.67901 10.57285 1.106163 25 4.981690 5.793976 -0.8122857 26 -1.003410 -3.290215 2.286805 27 7.563400 6.144535 1.418865 28 1.171190 -3.290215 4.461405 29 6.353930 8.784461 -2.430531 30 4.683860 3.499736 1.184124 31 -4.224920 -6.039540 1.814620 32 9.498160 5.251287 4.246873 33 5.839920 3.044650 2.795270 34 -0.6428900 3.499736 -4.142626 35 -5.054650 -8.136778 3.082128 36 0.2862100 1.402499 -1.116289 37 10.19746 6.687224 3.510236 38 -3.190940 -3.599066 0.4081257 39 -5.891580 -5.387452 -0.5041281 40 9.678050 11.11554 -1.437485 41 5.278070 5.288122 -0.01005200 42 3.509110 5.288122 -1.779012 43 4.286720 3.190885 1.095835 44 10.00550 9.934666 0.07083401 45 9.867990 8.475610 1.392380 46 1.069450 -0.9959748 2.065425 47 -7.501600 -1.538663 -5.962937 48 8.241260 5.793976 2.447284 49 -2.678950 -1.538663 -1.140287 50 -2.840110 -3.745301 0.9051905 ***** 予測値と観察値のプロット *****
予測値と観察値のプロット

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