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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。。。