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対応分析の結果に信頼区間を描く

r stat

 今回は、anacorパッケージを使って、対応分析の結果として得られるバイプロットに95%信頼区間を描きます。分析データは、tocherとします。*1
 まず、anacorパッケージで対応分析を実行するには、anacor関数を使います。*2

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

 上記のスクリプトを実行すると、以下のような結果が表示されます。

# anacor.result
CA fit: 
Sum of eigenvalues:  0.2293315 

Total chi-square value: 1240.039 

Chi-Square decomposition: 
               Chisq Proportion Cumulative Proportion
Component 1 1073.331      0.866                 0.866
Component 2  162.077      0.131                 0.996
Component 3    4.630      0.004                 1.000
# summary(anacor.result)
z-test for singular values:
   Singular Values Asymptotical SE p-value
D1          0.4464          0.0117       0
D2          0.1735          0.0135       0

Row scores:
             D1       D2
Blue    0.89679  0.95362
Light   0.98732  0.51000
Medium -0.07531 -1.41248
Dark   -1.57435  0.77204

Column scores:
             D1       D2
Fair    1.21871  1.00224
Red     0.52258  0.27834
Medium  0.09415 -1.20091
Dark   -1.31888  0.59929
Black  -2.45176  1.65136

 そして、分析結果を視覚化するには、plot関数を使います。その際、引数plot.typeでjointplotを指定すると、信頼区間の楕円 (95% confidence ellipsoids) が描かれます。*3

# 結果の視覚化
plot(anacor.result, plot.type = "jointplot")

 上記のスクリプトを実行すると、以下のような図が表示されます。

f:id:langstat:20150328130525p:plain

*1:このデータは、MASSパッケージのcaithと同じもので、スコットランドのケイスネスという地方に住む人を対象に、目の色と髪の色を調査したものです。

*2:引数scalingには、"standard"、"centroid"、 "Benzecri"、"Goodman"の4つのオプションが用意されています。

*3:因みに、jointplot以外のオプションとしては、rowplot、colplot、regplot、graphplot、benzplot、transplot、orddiagがあります。詳しくは、パッケージのPDFマニュアルを参照。