主成分分析
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用語解説
主成分分析は、互いに相関のある多数の変数を、少数の新しい合成変数（主成分）にまとめて、情報をなるべく保ったまま次元を減らす手法です。
■ 試験で押さえるポイント
第1主成分は、データのばらつき（分散）が最大になる方向です。
各主成分は互いに直交し、相関がありません。
単位が違う変数は、標準化してから分析します。
■ 選択肢での判断ポイント
ばらつきが最大、直交、次元の削減が手掛かりです。背後の潜在的な要因を探る因子分析とは目的が異なります。
例: 5科目の得点から、総合的な学力を表す第1主成分を求めます。