「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 047

No.21700　スケール化の必要性について　　【袋井】　2015/06/14(Sun) 14:01

青木先生，袋井と申します。

昨日は，1名義変数の扱いについてご教示を頂戴し，誠にありがとうございました。
改めて御礼を申し上げます。

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アンケート分析のデータ前処理（スケール化）で，判断がつかないことがございます。

アンケート分析では，質的データと量的データが混在しています。
昨日に投稿しましたように，欠損値も混入しています。

更に，量的データの個数は数十と多く，以下のようにオーダーが不揃いです。
・整数で2桁（1～99）
・整数で5桁（1～99999）
・少数

量的データはオーダーが不揃いであることから，スケール化についても考えていますが，その判断がつきません。

R言語のscale関数を適用することで，スケール化は容易にできますが，
実務で，どのような場合にスケール化を適用すればよいのか，その判断がつきません。

スケール化は，分析手法との兼ね合いで考えるということでしょうか？

例えば，
クラスタリング分析
　→距離計算のために，スケール化が必要と思われる

回帰　　　
　→偏回帰係数があるから，スケール化は不必要であると思われる

決定木分析
　→目的変数に対する説明変数の重要度計算では，スケール化は不必要であると思われる

など

※例示も，私の勝手な判断ですので，間違いかもしれません，自信はまったくございません

投稿する前に，統計解析の図書やWebで調べましたが，所望する情報を得ることができませんでした。

ご教示をいただけましたら，大変に助かります。
どうぞ，よろしくお願いします。

No.21701　Re: スケール化の必要性について　　【青木繁伸】　2015/06/14(Sun) 18:09

＞クラスタリング分析
＞　→距離計算のために，スケール化が必要と思われる

全ての変数の単位が同じならば，標準化は必要ないでしょう。
それでもなお，標準化解と非標準化解に差が有るかどうかは吟味が必要でしょう。

＞回帰　　　
＞　→偏回帰係数があるから，スケール化は不必要であると思われる

偏回帰係数ではなく，標準化偏回帰係数を見るのならば標準化は不要でしょう。

＞決定木分析
＞　→目的変数に対する説明変数の重要度計算では，スケール化は不必要であると思われる

標準化した場合とそうでない場合の結果を比較して，違いがある場合にはその原因をあなたが説明できるのなら，標準化は必要ないでしょう。

No.21704　Re: スケール化の必要性について　　【袋井】　2015/06/15(Mon) 22:03

青木先生，袋井と申します。

ご教示を頂戴し，誠にありがとうございました。

データを眺めただけで，スケール化の有無による違いを明確に説明できる自信は
とてもありませんので，大きな間違いをしないように，
スケールのあり／なしの2種類を行い，考察をしたいと思います。

つまらない質問で，お手を煩わせてしまい，大変に申しわけございませんでした。