こんにちは，はじめまして．
横山と申します．

今回，国立病院の総合医学会という学会でKHCoderを使用させていただき，観察記録の活用ということでポスター発表をさせていただく予定です．

KHCoderからは少し反れる質問かもしれませんが，

ホームページ上に，KHCoderでの処理後，多変量解析の応用というページがあります．
そのなかで，自己組織化マップというものがありますが，この統計はどのようなソフトを使用されましたか？
手元にあるのはエクセル統計しかありません．
主成分分析と同じようなものでしょうか？

さしつかえなければ教えて下さい．

はじめまして、樋口です。

書き込みありがとうございます。KH Coderが、たとえ僅かなりとも、ご研究の
お役に立ちましたならば大変光栄に存じます。ご発表のタイトル等（書誌）が
確定した折には、またお知らせをいただけましたら幸いです。

さて「多変量解析の応用」ページの自己組織化マップですが、Viscovery SOMine
Plus 4.0というソフトを利用しました。

# 使用ソフトについては、出典元の論文にも記述がございます。が、さきほど確
# 認したところ、出典元の論文へのリンクが切れていましたので、修正を行いま
# した。失礼いたしました。

ちなみに主成分分析で語の布置を行う場合、仮に5つの成分が抽出されたとする
と、1度の（2次元での）布置に利用できるのは成分2つまでとなります。よって
それぞれの成分の特徴を検討して、布置に利用する成分を決めなくてはなりま
せん。（もちろん、第一・第二主成分を無条件に利用するのも1つの方法でしょ
うが）

それに対して自己組織化マップの場合には、高次元（多次元）空間の複雑な関係
を、2次元平面上で表現できる点に強みがあるとされています（Kohonenによれば
ですが）。その一方で、「マップの上に行くほど○○で、右に行くほど□□」と
いった軸の解釈はできませんし、3倍ほど離れた場所に布置されているからといっ
て、3倍ほど使われ方（ないしはその他の特徴）が異なるとも限りません。（また、
MDSの劣化版ではないかといった批判も見受けられます）

私自身の大雑把な印象にすぎませんが、「とにかく2次元で、大まかな様子だ
けでも見られれば」という際には自己組織化マップ、「それぞれの成分・軸の
様子をより丁寧に見て」という際には主成分分析、という感触を持っておりま
す。なお、データの性質を考えると、主成分分析よりも数量化III類（対応分
析）の方が適していますでしょうか。

# このような目的で数量化III類を行うには、WordMinerが便利です。WordMinerで
# III類を行うために、データをエクスポートする機能が、KH Coderには備わって
# おります。
# その他にフリー（自由）ソフトウェアでは、「R」というもので、自己組織化マ
# ップ作成・III類（対応分析）・主成分分析・その他が行えるようです。ただ、
# こちらは使いこなすのに、いくぶん気合いが必要かと思われます。

以上、とりとめもなく書いてしまいましたが、ご参考になる部分がありましたら
幸いです。

p.s.
いろいろと書いてしまいましたが私自身は、多変量解析よりも、必要と考えら
れる事柄・概念をコーディングルールで取り出す方に注力されることを、基本
的にはお勧めしております。。。

お返事ありがとうございました。

もうひとつお聞きします。

因子分析はどうでしょうか？
されたことありますか？

（コーディングの方が良いとのことですが、統計分析のことばかりですみません。）

宜しければご伝授いただければと思います。

こんにちは、樋口です。

因子分析の経験は「試した」という程度なのですが、、、この場合には、
　・多数の因子が抽出された場合、2次元の布置を行うには、2つの因子
　　を選ぶ必要がある
　・データの性質（語の数を数えたデータ）を考えると、おそらく対応
　　分析（III類）の方が、より適している
といった点で、主成分分析と同様かと思います。

蛇足ながら、「コーディングの方が良い」とだけ言ってしまいますと、
いくぶん語弊があるかもしれません。分析に取りかかる際の（初期の）
探索や、縮約したデータを提示するには、多変量解析はとても役立つと
思います。
その上で、「さらに詳しく見ていこう」という時にはコーディングの方
が…、ということです。事柄・概念・意味といったものを、多変量解析
で常に自動的に取り出せるかというと、現在の所なかなか難しいと思い
ます。よって、コーディングによって、人間が手当てを行った方が…、
ということです。

蛇足部分の方が長くなってしまいましたが、、、多少なりとも、ご参考
にしていただけましたら幸いです。