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クロス集計表などの数表をマップ化。
多くの変数データを少ない変数(因子)に集約。潜在意識の分析などに利用。
多くの変数を、少ない合成変数に集約。
データの類似性をマップに表現。
ブランド競合マップの作成などに便利。多次元尺度法の変数分析。
データサンプルを類似性から分類。消費者セグメンテーションなどに利用。
商品カテゴライズなど変数の分類に便利。
価格意識の分析法。新製品の受容価格帯や戦略的価格の見極めに便利。
顧客満足度調査の結果分析法。
テキストマイニングの手法を発展させた自由回答分析法。
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【サンプル分析】
登録データセットから分析する場合
データを貼り込んで分析する場合
【アイテム分析】
登録データセットから分析する場合
データを貼り込んで分析する場合
【サンプル分析】
【アイテム分析】
多次元尺度法(MDS)とは、データ間の類似度(距離)データから、から2次元または3次元空間に元のデータの位置をプロットする分析です。都市間の距離から、マップを再現するような分析です。
多次元尺度法の長所と短所
マップを作成する方法には、因子分析や主成分分析とといった、多くのデータ変数を少ない変数(因子または主成分)に縮減した後、第一因子(主成分)と第二因子(主成分)など主要な結果変数を座標軸としてマップを描く方法があります。因子分析や主成分分析の場合、分析には、多くの変数のデータが必要(アンケートであれは質問数が多い)なのに対して、多次元尺度法では、データ間の距離関係という単純なデータで分析できるという利点があります。対して、因子分析や主成分分析のように結果変数が明瞭に出力されないため、マップの座標軸の解釈が容易ではないという弱点があります。このため、イメージ調査のような場合、明確なイメージ軸とその得点を捉えたい場合は、因子分析や主成分分析が適していますが、そもそのイメージ評価が明瞭ではないような場合の、各評価アイテムのポジショニングには、多次元尺度法が適しています。
サンブル分析とアイテム(変数)分析
実際の分析の場合、データサンプル(アンケートであれば回答者)を分析対象としてデータサンプル間の距離を計測して、データサンプルのマップを作成する場合と、変数(データ項目)を分析対象としてデータ項目間の距離を計測して、変数マップを作成するものがあります。前者をサンプル分析、後者を変数分析またはアイテム分析と言います。通常特に指定していない場合は、サンプル分析を指している場合が多いと思います。
アンケート回答データ分析の場合、サンプル分析では回答者分布を表したマップに、アイテム分析では、データ項目(質問項目)が、商品であれば商品マップとなります。
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基本的な分析手順
アンケート回答データなどから分析する場合には、
分析データ間の距離(非類似度)データの算出
多次元尺度法により分析
二次元または三次元マップに表現
という流れになります。
分析の元となる距離データには、データ間のユークリッド距離または平方ユークリッド距離(ユークリッド距離の二乗)を使用します。
アイテム分析の場合は、アイテム間の相関係数行列を計算してから、これを距離データとして分析に使用します。
多次元尺度法には、計量的MDS(古典的MDSとも呼ばれる)と、非計量MDSの複数の方法があります。
アイテムMDS(表組みSA回答データから商品マップを作成する場合)の一般的手順
(1)元データを用意する
右例は、次のような質問回答です。
購入経験なし……………………0
買ったことかがある………………1
最近半年以内に購入……………2
現在使用中………………………3
(2)項目(変数)の相関係数行列を計算
多次元尺度法は、距離データを扱うため、分析対象である項目(変数)の距離データ(非類似度)とする必要があります。変数間の距離をユークリッド距離としてとらえることも可能ですが、変数ごとの単位やバラツキが同じではないことが大半なため、変数間の相関係数を算出し、距離データとします。
相関係数行列を計算
(3)多次元尺度法で分析し、二次元マップ上の座標を算出しグラフ化。
三次元空間上の座標計算も可能ですが、分析に時間がかかる上、結果が使いづらいので、二次元にします。
※アイテムMDSにより競合マップ作成の場合の詳しい説明は、
「競合マップ」
のページをご覧下さい。
【サンプル分析】
登録データセットから分析する場合
データを貼り込んで分析する場合
【アイテム分析】
登録データセットから分析する場合
データを貼り込んで分析する場合
類似度データからの分析の他、アンケート回答などのデータから類似度データを作成して分析できます。アンケート回答データの場合、事前に作成したデータセット、分析に使用する項目だけのCSVデータを利用できます。
データセットから分析する場合、アイテム間の類似度スコア計算の方法には、次の方法を利用できます。
条件付き出現率の相乗平均
条件付き出現率の最大値
共起性
アイテム間の相関係数行列
それぞれのスコアを距離データに採用して分析または、さらに二乗して分析します。
計量的MDS、非計量MDSを利用できます。
計量的MDS、非計量MDSを利用できます。
類似度データを利用した分析と、回答データなどから類似度データを作成して分析かすることができます。
(サンプル分析)
(アイテム分析)
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