主成分分析とは｜市場調査・アンケート調査のマクロミル

主成分分析のモデルと基本式 主成分分析とは、多変量データを統合し、新たな総合指標を作り出すための手法といえます。多くの変数に重み(ウェイト)をつけて少数の合成変数を作るのが主成分分析です。重みのつけ方は、合成変数ができるだけ多く元の変数の情報量を含むようにします。できるだけ多くの情報をもつ合成変数(主成分)を順次作っていきます。 主成分分析の手順 合成変数ができるだけ多くの情報量を持つようにするため、データの散らばり具合(分散)に着目します。分散＝情報量といえるからです。 平面で示すためにデータが2次元(2変量)の場合で考えてみましょう。 下図のようなデータがあった時、データの分散が最も大きくなる方向に軸をとり、これを第1主成分とします。第1主成分だけでは元のデータが持っていた情報をすべて表すことは不可能です。そこで、次に分散が大きくなる方向に軸を取り、これを第2主成分とします。第2主