現状に関わる要因を探索する

要因探索とは、原因究明

　今回は、「現状に関わる要因を探索」。つまり、現状に関わる様々な要因の整理と構造化（要因分析）を実践します。

＜データ解析の流れ＞

1. 問題の所在に気付く
2. 現状を把握し評価する
3. 現状に関わる要因を探索する
4. 現状を改革するための方策を探る

　要因分析する場合、その要因の質と量によって、分析する手法が変わります。　

　2変数間の関連～より多くの変数間の関連と順次紹介します。

2変数間の関連を分析

量的変数とは、数値データに意味があるデータ。

対して、質的データとは、意図的に数値に変換されているが、その数値自体に意味がないデータ。

例：男なら１、女なら１を選択する等

量的変数間の関連

1. 散布図による関連の図表示
2. 相関係数による関連の強さの要約

質的変数間の関連

1. クロス表による関連の表示
2. カイ２乗統計量による関連の強さの要約

質的変数と量的変数間の関連

1. 箱髭図による分布の比較
2. 相関非による関連の強さの要約

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多変量解析（より多くの変数間）

目的となる変数を予測、説明する

1. 重回帰分析
2. 判別分析
3. 数量化Ⅰ
4. 数量化Ⅱ類

数多くの変数を整理する

1. 主成分分析
2. 因子分析
3. 数量化Ⅲ類

データをいくつかの群にまとめる

1. クラスター分析

　次回は、データ解析の最後「現状を改革するための方策」について解説します。

＜データ解析の流れ＞

1. 問題の所在に気付く
2. 現状を把握し評価する
3. 現状に関わる要因を探索する
4. 現状を改革するための方策を探る