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CAID(多肢層別分析)とは(多変量解析)

CAID(多肢層別分析)は目的変数と説明変数が共にカテゴリカルデータの場合に,結果の差が最も大きく表れるように層別(分割)を繰り返し行う方法です. その結果をツリー図で可視化することによって,カテゴリカルデータの組み合わせによる目的変数への影響を探ることができます.

分割は2段階で行います.第1段階ではカイ二乗検定で有意となる説明変数が存在すれば分割を行うと判定し,第2段階では,基準変数のカテゴリ内の比率の差の度合いを表すチュプロウの連関係数Tが最大となる説明変数を分割変数として採用します.

このような分割を,有意な説明変数がなくなるまで繰り返して,最大10ステップまで進みます.

CAIDには,

などのメリットがあります.

さらに,CAID(多肢層別分析)を,量的変数を目的変数とし順次2分割を行うAID(多段層別分析)と組み合わせることで,より柔軟な解析が可能です.

活用場面の例
申請者の属性から,ローンの審査を行う
不良が発生する悪条件を調査する など

関連資料

StatWorks/V5マニュアルより一部を抜粋・加工したCAIDの解析事例です.

StatWorks/V5によるCAID(PDF:427KB)
ローン会社I社では,申請者の職業や勤続年数などの属性情報をもとに審査を行い,ローンの貸付が 安全か危険かを判断しています.
今回,調査会社D社では,I社に借り入れを申請した100名のローン審査結果をもとに,申請者の属性のうちどのような要因がローン審査結果に効いているのかの検討を行います.

本システムの機能・特徴

CAID(多肢層別分析)で分析可能なデータは下表の通りとなります.

No 設定項目 仕様
1 変数指定
  • 基準変数(目的変数)・・・質的変数:1
  • 説明変数 ・・・・・・・・質的変数:1~256
2 カテゴリ数
  • 各質的変数に対して2~24(基準変数,説明変数とも)
3 カテゴリ統合
  • 総合しない(デフォルト)
  • 隣接時は統合する
  • 統合する

また,CAID(多肢層別分析)の解析結果画面のタブ構成と各タブの主な出力項目,統計量は下表のようになります.

No タブ 主な出力項目・統計量
1 カテゴリ設定 変数名,カテゴリ名,度数,カテゴリ統合設定
2 カテゴリ集計 基準変数・説明変数に対する円グラフ
3 解析結果・グラフ 分割結果のツリー(円グラフ,度数,比率),分割の有意判定基準値設定

各ノードの分割実施有無の判定,分割使用変数の特定は,下記のように行っています.

No 処理項目 仕様
1 各ノードの分割実施有無の判定
  • 当該ノードに対し,カイ二乗検定のp値が有意判定基準値以下の説明変数が存在すれば,当該ノードの分割を行うと判定
  • 有意判定基準値の初期設定は0.05(変更可)
2 分割使用変数の特定
  • 当該ノードの分割を行う場合,分割で使用する説明変数はチュプロウの連関係数Tが最大の説明変数とする
  • チュプロウの連関係数Tはカイ二乗値χ2を度数合計と自由度で調整した値である
  • 分割で使用する説明変数を手動で変更することも可能

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※直積法,累積法,CAID(多肢層別分析)については,保守契約者向けアップデート版向けの機能となりますので,体験版ではご利用いただけません.

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