XLSTATによる多重コレスポンデンス分析（MCA）はどのように実行しますか?
このチュートリアルで使うデータと結果を含むExcelシートはこちらからダウンロードできます。データは、 カー・ディーラーが調査したもので、クルマの修理をした顧客28人に、1週間後5つの質問をしています。その質問は：
サービスについて全体的に満足されましたか？(Yes/No)
問題は解決されたと思いますか？ (Yes/No/Don't know)
係員の応対をどのように評価されますか？ (1 to 5)
品質／価格の比率は満足ですか？ (Yes/No)
我々のサービスをまたご利用なさいますか？(Yes/No/Don't know)
MCAの実行によって、我々はさまざまな可能な回答と質問の間の関係性を識別したいのです。
XLSTATを開いて、,XLSTAT｜Analyzing data｜Mutliple Correspondence Analysisコマンドを選択するか、 "Analyzing data"ツールバー（下図）の対応するボタンをクリックしてください。
ボタンをクリックすると、Mutliple Correspondence Analysisダイアログ・ボックスが現れます。 "Data" はobservations/variables 表に対応しています。"Observations labels" が対応するフィールド内で選択され、 "Colmuns label" オプションは、表の最初の行が変数の名前を含むので、有効のままにしておきます。"More"ボタンをクリックすると、 ダイアログ・ボックスの下部が表示されます（ "Less" ボタンが"More"に置き換わります）。変数 "Come back" は計算に影響させたくないのでsupplementary variable(補助変数）として使います；ただし、この変数のカテゴリが、コレスポンデンス・マップ上でのどのように位置づけられるかを知りたいわけ です。
"OK"をクリックすると計算が始まります。そして結果が表示されます。1番目に表示される結果は、計算に使われた表です (full disjunctive table, Burt's table)。次の表は、7つの非null factorに対応する固有値と分散の%です。 ヒストグラムでわかるように、 1番目と2番目の因子の間の減少が強い一方、次の因子の減少はわずかです。
注意：MCAの枠組みにより、全体の慣性は変数とカテゴリーの数のみにより、変数の間の結合にはよりません。したがって統計的な解釈は不可能です。
そして、表は因子空間におけるカテゴリーの座標を示します。オブザベーションの座標はその下に表示されます。以下のチャートは、カテゴリーとオブザ ベーションの両方が表示されたコレスポンデンス・マップです。
カテゴリーの位置関係のより良い可視化のために、我々は XLSTAT-3DPlot によって、F1/F2/F3 空間での可視化を作成しました。
これらのチャートから顧客がもし応対（態度）と価格に満足するなら戻ってくることの証拠を確認しました。また修理が十分でなかったことと応対が悪 かったことの間に関係がありそうなことにも気づきます。 これはさらに調査されるべきです。： 悪い応対を受けたので顧客は十分に正確な説明をしなかったのか、それとも問題がまだあることを言いに来た人が代理店の応対を受けたのか？
テスト値の表は、6番目の因子がまた来たくないという人を解釈するのに役立つことを知ることができます。XLSTAT-3DPlot によって、 因子(F1/F2/F6)にもとすく3次元可視化を生成しました。
顧客がまた来たくないということは、応対が悪かったことに最もよく関係していることがわかります。
