「主成分分析」とは、統計学上のデータ分析手法のひとつです。アンケート調査や市場調査を実施する上で有効な分析手法として知られています。
たくさんの量的な変数を、より少ない指標や合成変数に要約し、データを理解しやすくする方法です。この要約した合成変数のことを「主成分」と呼びます。
主成分分析では、データの情報量をなるべく減らさずに変数の数を減らすことができます。変数をまとめることで分析者が扱うデータ数が少なくなるので、理解しやすく短い時間で効率的に行うことができます。
第一主成分得点と第二主成分得点を使用することで、多くの変数を持つデータのグラフ化 (可視化)が可能です。
主成分分析では、対象データの総合力だけでなく、その総合力に影響している項目まで把握することができます。それにより、売上増加や利益拡大のための施策を論理的に打ちやすくなるでしょう。
主成分分析はデータを要約する分析手法である特性上、どうしても取りこぼされる情報が出てきます。そのため、主成分分析による新たなデータのうち、元の情報がどれだけ反映されているかは必ず確認しなければなりません。
「分析対象とする変数の設定」、「第一主成分における定義」、「第二主成分以降の意味づけ」等、分析内容が分析者の判断に委ねられる点はデメリットと言えるでしょう。これらの定義・判断が分析者によって変わるため、分析者の責任や仮説の重要性が非常に重要となります。
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