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・朝倉書店「多変量解析実例ハンドブック」かく語りき（13）
・「環境心理尺度実例ハンドブック刊行WG」を遠目に眺める（談）
・「数量化理論」を一般化して理解するには ／ 「SD法」に確率論とグラフ理論を導入するには（解決編）
・表 分析の流れ（※朝倉書店「多変量解析実例ハンドブック」より作成）
・表4改 （朝倉書店「多変量解析実例ハンドブック」より抜粋）
（約18000字）
SD法について中途半端なまま止まっていた[3469]の続きです。「実例に見る総合評価」としては[3401],[3420]の続きです。[3582]とあわせて、「「数量化理論」を一般化して理解するには」「「SD法」に確率論とグラフ理論を導入するには」という2問同時問いかけ（…いえ、だいたいそういうのを一般に文系でいう「問いかけ」というんですけれど）への一種「解決編」としていただければと思います。（※解決するのはあなた自身ですよ、の意。）
「実例に見る総合評価」と題した記事での副題は、なるべく一般化した表現にしようとして四苦八苦してきています。
・[3564]
> 「K府立大」などと伏せる必要がない上に伏せたことにもなっていないのですが、この一連の記事ではこういう見出しをつけないといけないようではあるとの感触にはございます。
徳間書店は伏せないんですけど…その発想はなかった！ 「T工務店」といって、本店所在地や従業員数などを示さない限りはかなり伏せた感じですよね、わかります。（棒読み）ま、竹中工務店なんですけど。…えーっ。（※そもそも伏せる意味はないのです。…タイトルは雰囲気です！）
・[3543]
> まっさきに困ったのは、今回の話題をなんと呼べばよいだろうかということです。これだけで2年ほど悩み続けたといっても過言…いえ、そこまでいうと過言ではあるんですけどね。
> 仮に「生まれ月」と呼んでしまうと、自動的に（数学としては）『変な区間！』に分けて、それ以上は何も考えないことになるわけですが、いえいえいえ！ 2月は短いんですよ。夏至や冬至なども、分割された区間の中間にポヤンと挟まるのですよ。あまりキレイじゃないのではないかと…うーん。キレイかどうかという問題でもないんですけど、数学はキレイじゃないとね。
> 具体的な目先の問題からは切り離して「区間」だけを議論してもいいではないですか。…その発想はなかった！（棒読み）「彼自身は自身の統計学的研究をあくまでも心理学研究の副産物と考えていた。」については[3524]を参照。
今回の「ビル外壁汚れ認知構造のモデル化」も、なるほど、修士課程に進学した学生（M1）を待ち構える『最初の関門！』はこれですよっ。じぶんのことばで「汚れ感」「汚れ度」（＝後述）みたいにいっているうちは、まだまだなんですよ。じぶんの研究テーマは「ビル外壁汚れ認知構造のモデル化」だっ、と宣言できれば、あとは副査をどのセンセイに頼めばいいかという、わかりやすい（淡々と進めていける＝研究テーマを御しきれる＝もう少しメタなところでの研究遂行能力を着実に養いながら課程博士まで1直線な）研究（生活）になるのですよ。
※最初のうち「ビル外観の汚れに対する印象の定量化」といって、「印象とはにわ！！（※意訳：印象の定義を教えてくださるかしら）」のほうなど…ゲフンゲフン。「外観の汚れ」も意味不明なんですよ。それがじぶんではわからないのだということを承知のうえ、せめて別の日に見返すくらいはしないとですよね。…その発想はなかった！（棒読み）続いて「認知過程の定量化」などと（略）定量化するのが科学なのよっ＆サイエンスでネイチャーでトムソン・ロイター・ジャパンなのよっ。…デスヨネ〜…。
・いわゆる「認知構造のモデル化」とその周辺（…「とその周辺」！）
http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem03.htm
・…より「6月25日 ＊＊ 文章理解 対応分析とテキストマイニング」付近
http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem03/komeda.files/frame.htm
> 数量化III類との違い
おおー！（＝追って述）
・こんがりプサイどっと（平山ファイル）「5月7日 ＊＊ 批判的思考 ロジスティック回帰分析」付近
http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem03/hirayama.files/frame.htm
※…だって「cogpsy」って書いてあるじゃないですかぁ。…その発想はなかった！ 「平山ファイル」…「平山ファイル」っ。その時なにか的なものが動いたみたいな証言を集めたファイルみたいだよね。（違）SPSSやRでの命名規則とかもダイジョーブなんでしょうかと心配になってくるURLではございました、の意。
> 連続値尺度のカテゴリー化
> 説明変数の数値に対応するオッズ比の自然対数が，直線関係にあることが前提．
> 当てはまらない場合，カテゴリー化する必要がある．
> ステップワイズ法
> ある変数のみ常に説明変数に入れ，調整した後にステップワイズ法を行う方法もある．
もっとも、最初はじぶんの専攻とまったく関係ない多変量データで分析手法の数理だけを学ぶべきではあると思うのだがねみたいな…いえいえいえ、メッソウではございました。データがおもしろい（じぶんの専攻で扱う内容のデータである）というところに頼りすぎてはいけないよ。（※私見です。）
> ソフト，文献・リンク集
> 利用できるソフトと比較的入手しやすい主な参考文献，サイトを挙げる．各自探して情報をe-mailで提供してほしい．
※ここでいう「ソフト」：SPSSの前処理に使えるフリーソフト、の意。
えーっ。ここでいう「e-mail」と、わたしの思う「e-mail」とが同じものであるかわからなくなってくるような（中略）メールすると「ゼミに持ってきて」、ゼミに持っていくと「後でメールで送って」などと（略）えーっ。（※一般的なイメージです。）
★朝倉書店「多変量解析実例ハンドブック」かく語りき（13）
※数字は章番号です。
・[3576]
> もはや主成分回帰（[3572]）みたいなのに最初から放りこみたいと思えてきました。あるいは（関係性を表現した隣接行列から）『解釈しやすい行列を複数！』つくればいいんだというHITS（[3566]）みたいなのでも（重回帰分析を「予測」ではなく「考察」に使いたいという場面では＆特に質的な多変量データの場合）よさそうにすら思えてきました。
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