6 調査デーススタディ
本章では、前章で提示した組み合わせ推論の手法を、現状の技術で扱える多様な実例を示すために選定した研究事例に適用する。本手法が幾何空間における点群を扱うことを想起されたい。本章で提示する全事例研究に同一の戦略を用いる。各分析は二段階から成る。第一段階は記述的分析：クラスター構造を調査し、記述的要約を得る。第二段階は帰納的分析：記述的知見を実証するため、組み合わせ推論手順を実行する。各研究において、分析対象データは「個体×変数」表で構成され、個体集合には構造化要因が存在する。
分析手順は以下の通り。
- 記述的分析
- 基礎的な統計分析を解説し、研究課題を概説する。
- GDA法を実施する。すなわち、(1) 個体間の距離を選択し、(2) 主軸を決定し点の主座標を計算し、(3) 解釈すべき軸の数を決定した上でこれらの軸を解釈し、(4) 関心のある問題、特に構造化要因によって決定される部分群に関連付けながら個体の群れを調査する。
- 効果の重要性を検討し、記述的知見をもって結論付ける。
- 帰納的分析
顕著な効果に関する記述的結論を、並べ替えモデリングを用いた帰納的分析によって拡張しようとする試み。ケーススタディは関心のある質問の種類によって異なり、前述の各ステップはより詳細に展開される場合もある。
- パーキンソン病データでは、一部の個人（健常者）は特定の人々であり、他は定義される。ペアとして（被験者、処置）。
は、現在進行中の章から開発すべきかどうかは、あらゆるものに適用できる。