データ分析入門 --行動の測定・分析・予測--
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●用語・概念については、「用語解説」を参照。
目次
はじめに
第1部 行動の測定・データの収集
１．行動の測定･分析･予測
1.1 応用と予測…………………………………………………………………………
3
1.2 測定対象が人間であることの特徴………………………………………………
5
1.3 測定尺度のレベルについて………………………………………………………10
1.4 具体的な測定法と数量化…………………………………………………………11
1.5 調査法と実験法……………………………………………………………………14
２．因果関係について
2.1 原因と結果について………………………………………………………………15
2.2 因果関係と相関関係………………………………………………………………17
2.3 結果から想定される原因の概念…………………………………………………18
2.4 要因計画の重要性…………………………………………………………………18
３．社会調査･市場調査とサンプリング誤差
3.1 全数調査とサンプル調査…………………………………………………………21
3.2 サンプル調査………………………………………………………………………22
3.3 サンプリングの方法………………………………………………………………22
3.4 サンプリング誤差…………………………………………………………………25
3.5 サンプリング誤差からサンプル数を求める式…………………………………32
４．質問紙による測定と結果のまとめ方
4.1 インタビューと質問紙調査………………………………………………………35
4.2 調査の手順…………………………………………………………………………37
4.3 集計表………………………………………………………………………………40
4.4 グラフ･図表の作成と報告書の作成 ……………………………………………42
５．質問項目で作られた心理測定尺度
5.1 複数の質問項目で作られた測定尺度とは………………………………………45
5.2 信頼性･妥当性･尺度の１次元性と多次元判定…………………………………48
5.3 質問項目の意味･原点の意味･尺度の単位………………………………………50
5.4 因子分析法による項目の分類……………………………………………………52
5.5 イメージ測定尺度の構成…………………………………………………………53
5.6 行動傾向を評価する尺度の事例…………………………………………………59
６．食品の味の測定と製品開発
6.1 感覚による味の測定と購入意向調査……………………………………………63
6.2 製品開発の手順……………………………………………………………………65
6.3 官能評価の例(食品の違いの測定)………………………………………………66
７．図形の類似度測定とマッピング
7.1 ｢似ている｣ことの操作的定義……………………………………………………77
7.2 測定の手続き………………………………………………………………………79
7.3 測定結果と分析……………………………………………………………………81
８．弁別閾の測定
8.1 弁別閾とは…………………………………………………………………………83
8.2 弁別の散らばりと正規分布………………………………………………………83
8.3 重さの弁別閾･主観的等価値の測定 ……………………………………………84
8.4 弁別閾の利用………………………………………………………………………88
９．イスの座り心地の測定
9.1 座り心地と官能評価について……………………………………………………89
9.2 座り心地評価と実験方法…………………………………………………………91
9.3 評価結果の表現法…………………………………………………………………92
9.4 椅子の好き嫌いと構造要因との関係を分析する方法…………………………94
１０．模擬店実験による新製品の購入者数の測定
10.1 トライヤーとリピーター …………………………………………………… 101
10.2 購入実験の概略 ……………………………………………………………… 102
10.3 具体的な調査の手続き ……………………………………………………… 104
10.4 調査内容の例 ………………………………………………………………… 105
10.5 チップゲーム(恒常和法)によるマインドシェアの測定 ………………… 108
１１．価格の心理的ゼロ点と適正価格
11.1 製品ごとに決まる定価の水準 ……………………………………………… 113
11.2 価格の心理的なゼロ点の測定(価格を提示する場合) …………………… 114
11.3 価格の心理的なゼロ点の測定(価格を答える場合) ……………………… 116
11.4 価格の心理的なゼロ点の測定(カテゴリー判断の場合) ………………… 116
11.5 心理的なゼロ点と閾値の利用 ……………………………………………… 118
１２．順序効果とシェッフェの一対比較法
12.1 食べる順序とおいしさ ……………………………………………………… 119
12.2 一対比較法とは ……………………………………………………………… 120
12.3 カテゴリー判断 ……………………………………………………………… 120
12.4 カテゴリー判断のバイアス ………………………………………………… 123
１３．写真による評価実験
13.1 オフィスデザインの印象評価 ……………………………………………… 125
13.2 主要な評価次元の抽出 ……………………………………………………… 126
第２部 データの分析とまとめ方
１４．データの整理と分析法
14.1 データの基本型…………………………………………………………………133
14.2 変数･項目･尺度･変量･要因……………………………………………………135
14.3 データの形と分析法との関係…………………………………………………137
14.4 類似性データ･一対比較データ ………………………………………………145
14.5 コンジョイントデータとコーホートデータ…………………………………147
14.6 ３元データ･多元データ･３相データ･多相データ …………………………149
14.7 問題解決におけるデータ分析の役割(共同研究の手引き)…………………150
14.8 データ分析法の一覧……………………………………………………………152
１５．集計とグラフの作成
15.1 平均と分散………………………………………………………………………155
15.2 割合と集計………………………………………………………………………158
15.3 ウェイトバック集計……………………………………………………………159
15.4 グラフに表わすこと……………………………………………………………163
15.5 グラフの例………………………………………………………………………166
１６．多変量解析とマッピング
16.1 集計値･平均値の２次元表現マップ(タイプ１−１) ………………………168
16.2 因子分析による尺度と評価対象のマッピング(タイプ１−2) ……………171
16.3 コレスポンデンス分析によるマッピング(タイプ２)………………………178
16.4 ＭＤＳによるマッピング(タイプ３)…………………………………………180
16.5 既存のマップに外部情報を付け加える方法(外部分析･タイプ４) ………184
16.6 ３元データの分析(タイプ５)…………………………………………………187
１７．統計的仮説検定
17.1 統計的仮説検定の基本的な考え方……………………………………………193
17.2 比率の差の検定…………………………………………………………………196
17.3 平均値の差の検定………………………………………………………………205
１８．分散分析と多要因の効果
18.1 多数の平均の差と多要因実験…………………………………………………213
18.2 冷やしたジュースのおいしさ実験……………………………………………214
18.3 分散分析の考え方………………………………………………………………217
18.4 ２乗和の分解……………………………………………………………………220
18.5 多重比較検定……………………………………………………………………221
第３部 予測モデルとシミュレーション
１９．線形モデルの意味と重回帰分析
19.1 線形予測モデルの考え方………………………………………………………229
19.2 パラメータの推定法……………………………………………………………231
19.3 マンション価格の予測…………………………………………………………232
19.4 モデルの意味とパラメータ……………………………………………………233
２０．コンピュータシミュレーションによる消費者行動の予測
20.1 商品選択の予測モデル…………………………………………………………235
20.2 消費者行動のモデル化…………………………………………………………236
20.3 シミュレーション予測…………………………………………………………240
２１．オフィスの快適性のシミュレーション
21.1 快適なオフィスとは……………………………………………………………247
21.2 実験による要因効果の測定……………………………………………………248
21.3 要因効果の推定(パラメータの推定)…………………………………………250
21.4 シミュレーションシステムの内容(オフィスの評価モデル)………………252
21.5 シミュレーションの具体的な手順……………………………………………253
２２．新店舗の来店者の予測
22.1 来店者数の予測モデルの構成…………………………………………………255
22.2 新店舗の来客数のシミュレーション予測……………………………………256
２３．マーケットシェアの予測モデル
23.1 新製品のシェア予測……………………………………………………………261
23.2 モデルの内容……………………………………………………………………261
23.3 パラメータの推定法……………………………………………………………263
２４．心理物理関数とは
24.1 人間の感覚量を表現するモデル(対数関数とベキ関数)……………………265
24.2 集団の特性を表現する関数(指数関数とロジスティック関数)……………268
２５．極座標モデルと色彩感覚の表現
25.1 極座標表現が便利な場合………………………………………………………272
25.2 角度の単位ラジアン……………………………………………………………272
25.3 マンセルの色彩表現法と極座標………………………………………………273
25.4 画面の色…………………………………………………………………………274
25.5 印刷するときの色………………………………………………………………275
２６．世代効果の推定
26.1 世代効果とは……………………………………………………………………277
26.2 世代効果の抽出…………………………………………………………………278
26.3 年齢･調査年･世代効果のモデル構成…………………………………………279
26.4 データの分析法…………………………………………………………………280
26.5 交互最小２乗法による推定……………………………………………………281
２７．相性の確率モデル
27.1 確率モデルの構成………………………………………………………………283
27.2 パラメータの推定法……………………………………………………………285
２８．成長曲線モデルとマルコフモデル
28.1 短期の変化傾向と長期の予測…………………………………………………287
28.2 成長曲線(飽和モデル)について………………………………………………288
28.3 多数の情報源があるときのモデル……………………………………………289
28.4 マルコフモデルと人口の予測…………………………………………………291
２９．パスモデルとパスシミュレーション
29.1 パスモデルとパスシミュレーションとは……………………………………293
29.2 パスモデルの構成とシミュレーションの手順………………………………294
29.3 測定尺度の単位と定数項の意味………………………………………………301
参考資料 ………………………………………………………………………………302
索引 ……………………………………………………………………………………304