R TIPSシリーズ② コレポンでポジショニングマップを描画する!

R TIPSシリーズ② コレポンでポジショニングマップを描画する!

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今回は、アンケートデータなどのクロス集計表の結果を可視化する手法であるコレスポンデンス分析(対応分析)についてです。

 

コレスポンデンス分析については、既に色々なパッケージも用意されています。

特にggplot2と組み合わせることで、ビジュアル的にもきれいなコレポンマップ(バイプロット)は作成できます。

http://sugioka.wiki.fc2.com/wiki/R%E3%81%A7%E3%82%B3%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%83%9D%E3%83%B3%E3%83%87%E3%83%B3%E3%82%B9%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E3%81%99%E3%82%8B5%E3%81%A4%E3%81%AE%E9%96%A2%E6%95%B0

 

一方で、anacorというパッケージを用いればバイプロットに95%信頼区間を描くことが可能です。

http://langstat.hatenablog.com/entry/20150328/1427515803#f-e15b946f

 

 

# パッケージの読み込み
library(anacor)
# データの読み込み
data(“tocher”)

#インプットデータは以下のようなクロス集計表

キャプチャ1

 

# 対応分析の実行
anacor.result <- anacor(tocher, scaling = c(“standard”, “standard”))
# 分析結果の表示
anacor.result
summary(anacor.result)

# 結果の視覚化(95%信頼区間)
plot(anacor.result, plot.type = “jointplot”)

#95%信頼区間がプロットされたマップ。ちょっと目新しい感じです。

 キャプチャ2 

 

#その他の描画オプション
plot(anacor.result, plot.type = “rowplot”)    #行の要素のみプロット
plot(anacor.result, plot.type = “colplot”)    #列の要素のみプロット

plot(anacor.result, plot.type = “regplot”)

#行と列の回帰プロット。スケーリングされたプロットと、されていないプロットだそうですが・・。詳細はhttps://cran.r-project.org/web/packages/anacor/anacor.pdfにて。

キャプチャ3

plot(anacor.result, plot.type = “graphplot”)

キャプチャ4

オプションの描画については、まだ色々調べる必要はありそうですが、しっかり理解して有効活用したいところです。

 

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