Development of Orthonormal principal component analysis for categorical data and its applications

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今年度の方法論的展開としては，２点をあげることができる．１点目は，多重対応分析の回転の副産物として，多次元解から２次元を選んで，この分析方法のいわば定番である，２次元空間へのカテゴリーと個体の分布を図示することを試みたことである．これは，回転によって，個々の次元を他の次元と一定程度分離することができることのメリットである．もう１点は，同様の図示において，個体を潜在クラス分析によってクラスに分け，記号を分けて図示することである．これについては，従来から多様なデータによって試みてきたが，今回，比較的少数次元のデータに関して，回転の前後の図を比較することにより，明確に回転後の解が解釈的に優位であることを確認した．これについては，23年度の日本行動計量学会大会において発表する予定である．出版の関係では，Effects of Rotation applied to the multiple correspondence analysis: Reanalysis of Le Roux and Rouanet’s data. と題した論文を単独で執筆，これは，Okada Akinori et al, (eds.) "Facets of Behaviormetrics." Springer. に掲載が確定している．これについては，次年度に文献欄に記載できるものと考えている．もう１点，大阪大学足立浩平教授の論文に第３著者として参加した．現在校正段階に入っており，これも次年度に掲載できるかと思う．これ以外には，不安と抑うつに関する共同研究，潜在構造分析の解説書の執筆等に多くの時間を費やしている．これらは，本課題で開発中の方法を適用するデータ，あるいは，同一データへの適用による比較研究などに活用されることとなろう．