主座標分析のP-S表への応用

n個体のv変量について観測されたデータを、個体と個体の間の関係をもとにして、多変量データを低い次元で要約する統計的手法の中に主座標分析がある。これはGowerによって始められたもので、いくつかの例が報告されている。特にデータの値が1と0のみの場合にも適用できるため、S-P表（佐藤）に用いられるような教育数値データへの応用を考えてみたい。S-P表の考えは、n個体のv項目のテスト問題に対する得点を1、0のデータで表し、授業分析や生徒と問題の関連の分析に役立てようというものである。ただ、その処理結果がデータの相互依存性から得られるものである点では主座標分析の考えと共通の性質をもつものである。したがって個体間の関係に注目すれば、各個体のデータを低次元でブロックする処理を行い、その互いの位置関係を知ることで個体どうしの関連を把握できると考えられる。