2000年度東京大学農学部3年生39名（男子29名，女子10名）を被験者にして 横浜市青葉区の個人住宅庭園の代表的な78景観 から適当に選んだ40庭景観写真に対し， 質問票 による評価実験を行った．

数量化3類により得られた成分が与える相関

　この結果を総合して農学部学生が庭景観に対してもつ印象が プロファイリングデータ として得られた．このデータに数量化3類を適用して成分ごとの庭景観座標とカテゴリー座標 との相関は以下の図のようになった．
　これをみると，次元が上がるにつれて 相関がだらだら低下しているが，第3成分で相関が少し落ち込んでいる．このため， 主要な相関構造は第1，第2成分にあると考えられる．

数量化3類による庭景観写真と質問項目の同時付置

　第1，第2成分の庭景観写真座標と質問項目座標の重ね合わせた2次元布置をみると， 先ほどの非計量的MDSの2次元布置と同様，環状になっていて， 個々の庭景観写真がうまく特徴づけられたことがわかる． 質問項目は全体に散らばっているが，中央付近に配置した項目は，特定の庭景観写真との対応づけ が取れなかった項目である． 一方，周辺に位置する項目が景観写真を特徴づけるキーワードになっている．
この同時布置をみると，第1成分は「Q12:雑然」，「Q11:鉢植え」（庭番号57，28，60に対応） から「Q26:整然」，「Q13:幾何学」，「Q3:芝生」（庭番号58，64，69，24に対応） と変化している．

Rのコマンド

• 数量化3類データの読み込み（ データダウンロード）
  gardenques.dfr <- read.csv("gardenques.csv")
  gq.mat <- as.matrix(gardenques.dfr[,2:30])
  dimnames(gq.mat)[[1]] <- gardenques.dfr$gardenjp
  
• 数量化3類(corresp())
  library(MASS)      # `MASS'ライブラリー使用の宣言
  gq.corresp <- corresp(gq.mat,nf=4)
  biplot(corresp(gq.mat, nf = 2))
     #庭景観写真布置と質問項目との重ね合わせた図の表示