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A-B型の分析

A-B型は、Aという見方の要素と、Bという見方の要素に、1対1の関係がある事を表してます。 A-B型の分析では、要素同士の1対1の関係を見て、AとBの関係を調べます。
関係性の行列表現

多対多の分析 のA-B型は、データ処理の最初の段階がこの型になっている場合と、何らかの集計をして、この型にしている場合があります。

データ処理の最初の段階のデータの場合

統計学の分野では、A-B型のAを「変数」、Bを「サンプル」として使う事が多いです。 多変量解析データマイニング のほとんどの手法は、A-B型のデータからスタートします。

このデータの場合、データ全体を見る方法としては、 折れ線グラフヒートマップ といったグラフが役に立ちます。 ヒストグラム箱ひげ図2次元散布図 は、データの分布を見ることに使えます。

数理的な見方としては、 変数の仲間分けの分析サンプルの仲間分けの分析個々のカテゴリの仲間分けの分析 があります。

集計データの場合

A-B型は、 ネットワーク の分野では、二部グラフを作る時のデータになります。 2つの異なる次元の関係を表します。

クロス集計 もA-B型です。

このデータ全体を見る方法としては、 棒グラフ が一般的ですが、 ヒートマップ2部グラフ の方が良いこともあります。
グラフの例 QM

数理を使った深い可視化

このサイトでは、A-B型の分析方法として、 多次元同時付置図と3部グラフ も紹介しています。

A-B型の数理的な分析方法とグラフを組み合わせた分析方法になり、 データをそのままグラフにするよりも、深い考察ができます。
QM QM

数値データではない場合

Rによる行と列の項目の、項目同士の類似度の分析 のページに、A-B型のデータが質的データの場合があります。

AB-C型

AB-C型は、A-B型の特別なものです。 異なるデータセットを行の項目をキーにして合体させた場合や、3つの列で分割表を作るとこの形(3元配置分割表)になります。

AB-C型の分析方法としては、 正準相関分析 があります。



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