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 $x_{1}$ - 1　　　　　 -1.30089 - 2　　　　　 0.18314 - 3　　　　　 1.35141 $x_{2}$ - 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 $x_{1}$ の 3 つのカテゴリーに付与されたスコアはほぼ等間隔であるが，アイテム変数 $x_{2}$ のほうは等間隔でなくさらに順序の逆転もある（非線形である）。 重心は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の中点である（後述の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 $x_{1}$　　 0.79351 $x_{2}$　　 0.29316

アイテム変数 $x_{1}$ との相関が高いということから，判別には $x_{1}$ を使うのが有効だということがわかる。$x_{2}$ は，さほど有用ではない。

各ケースの判別値（「解1」と書かれた欄の数値。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か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る場合に # 印をつけてある。

***** 判別結果総括表 *****

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) 正判別率 = 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 で割った割合として求めてある。

***** 二群の判別図 *****