個々のカテゴリの相関分析

このページは、アソシエーション分析とは別のアプローチで、個々のカテゴリの類似度の分析をする方法です。

※このページの以下の内容は、筆者が考案したものです。すでに同じものが世の中にあるのかもしれませんが、少なくとも筆者は知らないです。ご存知の方は、ご教授いただけるとありがたいです。

このページで使うデータは、質的データをダミー変換して１と０だけの量的データに変換したものです。量的データになっているので、相関係数が計算できるのですが、１と０しかないので、独特の性質があります。

Aという変数に対して、１と０の位置が異なる変数をいろいろと用意して、相関係数を計算してみたのものが下図になります。１と０の位置がまったく同じだと、１になり、それ以外では、１よりも小さくなる様子がわかります。
Decision Tree

この性質を使って、似ているカテゴリを見つけるのが、「個々のカテゴリの相関分析」になります。一般的に相関係数を使う時は、正と負の両方の相関を見ようとしますが、この分析では、正の相関の強い時だけに注目します。

質的データをダミー変換して、１と０の量的データに変換してから、変数のすべての組み合わせについて、相関係数を計算します。量的データについては、１次元クラスタリングをして、一度、質的データにしてから、ダミー変換をして、元の量的データとは、違う性質を持つ量的データに変換して使います。

特徴

個々のカテゴリの相関分析の方法は、データによっては、良さそうな結果になることもあります。ただ、多くの場合は、思ったような結果にならないようで、扱いにくい方法です。