質的データと量的データからなるサンプルをグループ分けするにはどの分析を使えばよいでしょうか。

質問

統計の選び方についておうかがいします。
アンケートの結果から回答者をグループ分けをしてグループ毎の特徴を挙げたいと思っています。
アンケート項目は『a.身長・体重など数値のデータ』・『b.好き嫌いの度合い等の5段階のデータ』・『c.性別・住んでいる地域など順序の全くないデータ』
に分かれています。

統計に関して全く理解できず、本やwebの資料を参考にした結果
以下のような分析をしようかと思っています。
1)cのデータだけで数量化３類の計算をして点数で示す。
2)a.b.cの点数、のデータでクラスター分析をしてグループ分け

数量化で得た結果をクラスター分析にかけてよいのかという点と、
bの段階で表したデータを数的データとして扱っていいかという点
の２点について疑問があります。
また、全く的外れな分析をしようとしているのではないかという不安が有ります。
以上の2点と、正しくはどの分析を用いればよいのかについて、アドバイスいただけたらと思います。
よろしくおねがいいたします。

回答No.2

wisemensay · ベストアンサー

No1です。
＞cについて数量化３類を行い、
　その結果で得られた"軸1""軸2""軸3"を cの量的データ　c'として、
　a・b・c'　を変数としたクラスター分析を行う。
　この分析方法は間違っていないでしょうか。

　数量化にしろ主成分分析にしろ、情報量は減少します。a・b・c'　を変数としたクラスター分析を行っても良いでしょうが、それくらいなら私は、生のデータでクラスター分析を行います。
　さらに、１つのデータだけを最初に処理をしておくと、データの正規化が問題になることがあります。

お礼

ご回答ありがとうございます！
やはりいくつかのデータを先に処理すると少しずつ情報がおかしくなってしまうんですね…
本調査の質問項目をこれから作るので、これからは統計方法も考えながら作っていこうと思います。
アドバイスありがとうございました。

回答No.1

wisemensay

＞1)cのデータだけで数量化３類の計算をして点数で示す。
できますが、せっかく収集したa,bのデータは活用すべきです。

2)a.b.cの点数、のデータでクラスター分析をしてグループ分け
順序データも５以上であれば量的データとして扱ってもよいというのが暗黙の了解です。名義データもカテゴリカルデータにすれば良いでしょう。

それよりも、カテゴリカル主成分分析をしてはどうでしょうか。カテゴリカル主成分分析では、独立変数は、順序、名義、数値のいずれでも良いので、２次元空間にプロットすればグループ分けも可能かと思います。

補足

ご回答ありがとうございます！

大変失礼をしてしまったのですが、1)と2)の書き方が間違っていました…
　cについて数量化３類を行い、
　その結果で得られた"軸1""軸2""軸3"を cの量的データ　c'として、
　a・b・c'　を変数としたクラスター分析を行う。
この分析方法は間違っていないでしょうか。
重ねての質問になってしまい大変申し訳ございません。
よろしくおねがいいたいします。

p.s　カテゴリカル主成分分析について教えていただきありがとうございました！
今回は締め切りが迫っているので勉強が間に合わなそうなのですが、
今後の分析にぜひ使いこなせたらと思います。