樋口先生、対応分析について質問がございます。

今、自由回答のデータに対して対応分析を行おうと思っているのですが、
対応させる変数が２つの場合でも対応分析を行うことは妥当なのでしょうか？

先行研究等を見ると対応させる変数は3つ以上のものが多いため、気になりました。
変数が２つの場合でも関係を視覚的に見やすいというメリットはあると思いますが、別の方法を用いる方が一般的なのでしょうか？

ご教授頂ければ幸いです。

こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

うーん、どうでしょうか。対応分析の参考書にあたっていただくのが確実と思
います。それで、分かりましたら、是非戻ってきてお教えください。


不確かな私の感想としては、対応分析に使う変数の値が2種類ですともともと
1次元のデータになりますから、次元の縮約というか、成分の抽出というか、
そういう対応分析の働きが有効に機能しないように思います。

ですから、こういう場合にわざわざ対応分析を持ち出すのは大げさな感じはあ
ります。ただ、だからダメなのかと言われると、絶対ダメというほどの理由も
あるだろうか？という感じです。

こういう感じですが、私ならわざわざ対応分析を選ばずに、特徴語の表か、共
起ネットワーク（抽出語―外部変数・見出し）を選びそうな気がします。

横から失礼します。鈴木と申します。

対応分析は基本的にPCAと同じ原理に基づく可視化を主目的とした次元縮約法ですので、二値の外部変数を導入しますと語が直線上に並び、それが二分されるか否かは固有値次第だと愚考致します。
もし二値のカテゴリカル変数に回帰されるのであれば、布置された語のデータをCSVまたはRで落とし、判別分析にかけてみられてはいかがでしょうか。