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親和性の数値化手法は?

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昨日は数量化Ⅲ類の説明をしました。本日は数量化Ⅳ類です。 資料をご覧ください

資料はこちら → 数量化Ⅳ

p.1 内の国民が見た青枠内の国の印象を縦方向(青矢印に示します。例えば、日本国民から見た英国好感度は58.5%です。この表をどのように解析すればよいでしょうか?

p.2  重回帰分析と同様に「重み係数」を~xと置きます。真中上の表をご覧ください。マトリックスのセル内{(行の「重み係数」)-(行の「重み係数」)}の計算式が入っています。この好感度の%の数値表との積をQとして、算出式をセルに入れます(水色)。~xの平均値変動値を算出する式をセルに入れます()。 ソルバーの目的セル変数セルを指定します。制約条件は、平均値=0、変動=1として、Qが最小値になるように実行します。実行結果がのx~xになります。

p.3  x~x大小の順番に並べ替え数直線上に並べたものが右下図です。韓国と中国が離れていることから親和性がない国であると読み取れます。 数値データがたくさんあって関連付けが難しい場合でも、マトリックス処理をすると見えてくるものがあります。

数量化Ⅰ~Ⅳ類まで説明してきました。以上も存在するようですが、主に使用するのはⅣまでのようです。 数量化の説明で用いたExcelファイルを添付します。データを入れ替えて活用してみてください。

Excelファイルはこちら → 数量化

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