藤本研究室・本館

SSJDAでリモート集計可能になっているベネッセのモノグラフシリーズのデータをちょっと技を使ってクロス表の形で、ダウンロードし、それを個票に「復元」。そしてMCAを行う、というもの。MCAの分析については書いてなくて、データ取得、整形の方法のメモだと思ってみてください。

http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/288911_70e72fc8bf00485fb7532366eb0bc6dd.html

いぜん、『対応分析入門』の解説の中に、アラン・アグレスティの『カテゴリカルデータ分析』のことについて書きました。

日本語訳がでているのは、その第一版で、すでに絶版となってしまってます。その第10章は「20世紀におけるカテゴリカルデータ解析お歩み」ですが、そこで、対応分析が登場します。

その前振りは、こんな感じです。ｐ366下から二行目から。

「1940年、Fisherは相関を最大にするための分割表における行と列のスコア付けの方法を示し、分割表に対する標準的な手法を発展させた。」

「彼の手法は、後にフランスで特に発展した一致の解析（ママ）（correspondence analysis）の手法に関連している。」

と。ちなみに、第2版でも、ほぼ同じような内容かと。

「In 1940, Fisher developed canonical correlation methods for contingency tables. He showed how to assign scores to rows and columns of a contingency table to maximize the correlation. His work relates to the later development, particularly in France, of correspondence analysis methods (e.g., Benzecri 1973)」p619

で、このFisher1940論文、Willy OnlineでPDFで読めました。

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1469-1809.1940.tb02264.x/pdf

これを読んでいてギョギョ！とおどろいたのは、Rをつかっているとよくおめにかかる髪の色と目の色のクロス表がでてくるですはないですか（私も今校正中の某紀要原稿でつかっております）。あのHairEyeColor  のような視点は、髪の色、目の色がさまざまな文化だと当たり前なのですね。

なんて発見もありました。

なので、次は、林知己夫が数量化の説明でどんなことを書いているのかを調べてみようと思います。

「データpoisonの日本語化」

http://rpubs.com/kfj419/276610

これをつかって、FactoMineRのMCAを実行するさわりまで載せてあります。原文は、

http://www.sthda.com/english/wiki/factoextra-r-package-easy-multivariate-data-analyses-and-elegant-visualization

にある、http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/114-mca-multiple-correspondence-analysis-in-r-essentials/

です。ここで使われているデータセット、poisonを日本語化しています。

なお、以下のものは、後半解説の日本語化をしてません。グラフをご覧いただければ様子はわかると思います。ver0.1 ぐらいのつもりで公開しておきます。ご意見いただければ幸いです。

クリックしてMCA-essentials-J20170525.pdfにアクセス

これが、その1 「二つのmosaic plot と日本語表示」Tokyo.R#65 でLTさせていただきました。

で、こちらが、12/16に開催されたTokyo.R＃66 でLTさせていただいた「その2」