よくある質問
統計的品質管理
Q.
管理対象となる製品が様々な特性を持つため、分析で扱うべき変数が多数にわたり困っています。何かうまい方法はありませんでしょうか？
A.
多くの特性（変数）を少数の特性（総合特性値。主成分と呼ばれます）にまとめるための手法として、主成分分析（principal component analysis）があります。質問にある様に、多数の変数を同時に管理するのが困難である場合や、変数間の構造を見たい場合などに有効な手法です。
主成分の値（主成分スコアと呼ばれます）を座標とすることによって、多次元空間内のデータを低次元の空間に、情報をあまり損なうことなく表示できます。また、主成分ともとの変量の相関（因子負荷量と呼ばれます）をプロットすることによって、変量間の構造が把握できます。
この意味で、主成分分析は代表的なデータ縮約の手法ということができます。
参考文献
吉澤 正 編著：「クォリティマネジメント用語辞典」，日科規格協会，2004
