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ご回答ありがとうございます。
樋口さんの前回のコメントを受けていろいろと調べている間に時間が経ってしまいました。
お返事遅くなり申し分けありません。
ご回答いただいた内容で、KHcoderでのプロット時の処理内容と、解釈する上でのメリット・デメリットは理解することができました。
また次のコメントでご指摘していただいた通り質問の仕方が悪く申し分けなく思っております。
調べる過程で自分なりに整理できましたので、再度書かせていただきます。
・(2)標準化スコア×固有値の平方根を用いて解釈することについて
「正準相関係数をかける」という点は、固有値の平方根をかけるで間違いありません。
・知りたかった点
参照した書籍には、（２）の表示について
「この布置を対象解と呼ぶ。ただし、この工夫は、布置を『見やすく』はするが、解の表示としてはふさわしくないとする議論もある」
とだけ書いてありました。
※Rのbiplotの関数を使用した際の解説
この「ふさわしくない」とする理由（議論）を探しておりました。
私の見解では、解釈をする過程では問題はないが、「解の表示」をするという際の統計的な処置が「ふさわしくない」とする議論があるのだろうと考えました。
対応分析を解説したサイトをあたりましたが、この点について書かれているものには出会いませんでした。
※統計の専門書にはあたれていません。
Khcoderのマニュアルや過去の掲示板にも、この点について書かれていないようでしたのでの質問いたしました。
・関連しそうなサイト
主成分分析のほうでも調べてみたところ、次のような解説を見かけました。
http://cis-jp.blogspot.jp/2012/09/blog-post_9.html
こちらサイトに書かれている「重ねあわせ方についてはいくつかの主張」が、「ふさわしくないとする議論」に近いのではないかと考えております。
お恥ずかしいながら、こちらサイトがどのような解説をしているのかが雰囲気でしかわからない状況です。
もし自分が気にしている点が、対応分析を用いた研究において重要でない（統計学としては重要だが）のであれば、深入りしすぎた議論になるかと思います。
以上、再度整理した内容になりますが、このように自分でもわからないことが多いなかで質問してしまい大変申し訳ありません。
次回からは、もう少し理解をすすめてから質問するようにいたします。
貴重な時間を割いていただいたことに感謝いたします。