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多重対応分析（MCA）と主成分分析（PCA）の間の新たに発見された関係を用いて，順序のあるカテゴリカル・データの分析のための手続きを開発した。直交多項式を用いたカテゴリーへのメトリックな数量化と，Harris=Kaiser 型の回転手法によって，MCAはその説明力と個体スコアを（直交回転を除いて）不変に保ったまま PCA に変換される．変容された MCA により，カテゴリー番号の単純和として定義される Likert 型の得点化の適切性や，通常は余剰次元とされる非線型成分の解釈可能性の評価ができる．単純構造を目指す回転により，この手続きは，MCA よりもはるかに多数の次元の取り扱いを可能にする．
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