Latent structureDimensionality reduction
Multiple Correspondence Analysis (MCA)（多重対応分析）
Multiple Correspondence Analysis (MCA)（多重対応分析）は、3つ以上のカテゴリ変数間の関連性を同時に探索・視覚化するために設計された多変量順序付け手法である。MCAは、観測値と変数カテゴリの両方を低次元の共有空間にマッピングすることで、名義尺度または順序尺度の調査データに潜む構造を明らかにする。この手法は、1960年代から1970年代にかけてフランスのJean-Paul Benzecriによって開発された初期の幾何学的データ解析の伝統に基づき、Michael GreenacreとJorg Blasiusが2006年の編著書で包括的に体系化し拡張した。
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出典
- Greenacre, M., & Blasius, J. (Eds.). (2006). Multiple Correspondence Analysis and Related Methods. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1-58488-628-0
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Multiple Correspondence Analysis (MCA). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/multiple-correspondence-analysis
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