14:16主成分分析をpcaとprincomp2を用いて行ないました。ケース数は106で変数の数は4つです。第一主成分は全て負の値になりました。させると,pcaの結果と逆になってしまいます。符号の反転は各主成分毎に行なえば,よろしいのでしょうか。お手数をおかけ致しますが,教えて頂けないでしょうか。下記に結果を示します。符号の反転は各主成分毎に行なえば,よろしいのでしょうか。主成分分析や因子分析で,固有値や主成分負荷量,因子負荷量,主成分得点,因子得点は,主成分(因子)単位で符号を反転させても,と書いてありますよ。15:30申し訳ありません。お手数をおかけ致しました。ありがとうございます。何度も申し訳ありませんが,結果の解釈の仕方を悩んでおります。お時間ありましたら,コメント頂けないでしょうか。0.574主成分3では,変数4と正の相関,変数3と弱い負の相関がみられます。そのため変数4の値が大きいほど,変数3の値が小さいほど,主成分得点3の値が大きくなるのだと解釈しております。実際の値と,主成分得点の値とを見比べてみますと,変数3,4の値が大きいものと,変数3,4の値が小さいものが,同じような主成分得点を示しています。主成分3のようなケース(変数4の値が大きく,変数3の値が小さい)は,全ケース(100)のうち,1つか2つです。主成分3も使いたいのですが,このような場合使うことに,意味がなくなってしまうのでしょうか。コメントを頂ければ嬉しいです。実際の値と,主成分得点の値とを見比べてみますと,変数3,4の値が大きいものと,変数3,4の値が小さいものが,同じような主成分得点を示しています。主成分3のようなケース(変数4の値が大きく,変数3の値が小さい)は,全ケース(100)のうち,1つか2つです。相関係数行列からスタートする主成分分析でしょう?だったら,元の変数ではなく,各変数ごとに正規化されたデータが使われる(だからこそ,共分散行列が相関係数行列に等しくなる)のですから,もとのデータではなく,標準化したデータについて解釈してください。17:14早速のお返事をありがとうございます。>だったら,元の変数ではなく,各変数ごとに正規化されたデータが使われる(だからこそ,共分散行列が相関係数行列に等しくなる)のですから,もとのデータではなく,標準化したデータについて解釈してください。標準化したデータをみますと,変数3,4の値がともに正を示すものと,変数3,4の値がともに負を示すものが,主成分得点3の値において0から1を示します。主成分3は変数4の値が正で,変数3の値が負の場合に得点が高くなるため,上記の場合,主成分3とは特に関連しないとの解釈でよろしいのでしょうか。何度も申し訳ありません。「何が,主成分3とは関連しない」のですか。ないのですか(主成分負荷量を二乗して列和を求めた)。すると,有効な主成分は第1主成分だけでしょう。18:18主成分分析は第1主成分をパーシャルアウトした行列から第2主成分を抽出します。第3因子は第1,第2主成分をパーシャルアウトした行列から抽出します。いうことで,いわゆる偏相関のようなものになってます。相関と同じようにはならないのです。説明できているのでしょう。因子分析でも同一のことがおこります。お返事ありがとうございます。ないのですか(主成分負荷量を二乗して列和を求めた)。すると,有効な主成分は第1主成分だけでしょう。ご指摘の通り,第2主成分と第3主成分の固有値は1以下です。第1主成分の寄与率が57.8%でしたので,第2主成分と第3主成分も含めて考えた方が良いかと思っておりました。第1主成分から第3主成分までの累積寄与率は90%となります。やりたかったことは,主成分得点を用いて散布図を描き,それぞれのケースの傾向を示したかったのです。主成分1と2を用いて散布図を描くと,ケースの傾向は大きく2つに分かれます(仮にグループ1と2)。グループ1と2を分けるには,第一主成分得点のみを用いて,クラスター解析を行なった方がよいのでしょうか。さま,コメントありがとうございます。勉強中の身で,知識不足を痛感しております。ありがとうございます。グループ1と2を分けるには,第一主成分得点のみを用いて,クラスター解析を行なった方がよいのでしょうか。全変数(標準化した変数)を用いてクラスター分析。第4主成分まで使ってクラスター分析。22:39本当にありがとうございます。解析を行なってみます。