クインテス・Mind-Repo

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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分析の手順（Ｒｅｐｏでの分析手順）

(1)「統計・加工」をクリック表示されているグラフ、数表はなんでもかまいません。
(2)「多次元尺度法」を指定する
(3)分析の詳細指定画面で、分析方法を指定する ●次元数……………２に指定 ●分析対象…………変数に指定 ●分析方法…………計量的ＭＤＳに指定（他の方法でも良い） ●距離データ………相関係数行列に指定ユークリッド距離などの距離計算では、選択パターンが類似した項目（変数）でも、値のバラツキの大きさが異なると距離が発生するが、項目（変数）間の相関係数行列とすると、このバラツキの大きさの違いが消去できる。このため、一般には相関係数行列を類似度（距離）データとして使用する。
(4)分析項目を指定する商品・ブランド所有や選択についての複数回答項目を指定する。複数回答データは、一旦、選択肢ごとに分解され１／０形式に変換された後、距離データで「相関係数行列」を指定した場合は、相関係数に変換され分析に使用される。尚、この相関係数行列データは、分析後にサマリー画面で確認できる。複数回答以外のデータ型でも可能。

複数回答項目を指定した場合、分析には全選択肢が使用される。しかし、「その他の商品」など特定選択肢のみが極端なポジションとなりマップ全体を歪めることがある。この場合は、上記のように元データから項目指定で分析するのではなく、あらかじめ、データを編集画面に取り出し、列指定して分析する。

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(5)分析速報が表示されるので、必要に応じて再分析するグラフ画面に変数のポジショニングが簡易表示される。
サマリー(非計量ＭＤＳで分析した場合) サマリー画面に、分析に使用した相関係数行列と、各変数の座標値が掲載される。
非計量ＭＤＳで分析した場合各データサンプルの座標。非計量ＭＤＳの場合は、適合度を表すストレスを表記。非計量ＭＤＳの場合はストレスを表記０．２悪い０．１まあ良い０．０５良い０．０２５非常に良い０．０００完全適合 ※「Ｒ」のｉｓｏＭＤＳのストレスは％表記（１００倍）だが、Ｒｅｐｏ上のｉｓｏＭＤＳでは％ではない。

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(6)「保存終了」で「保存のみ」または「保存終了」をクリックし、ページ名を指定する。レポートページに保存される。複数の分析を行った場合は、あらかじめ保存する分析パネル（サマリーでもグラフでも可）を選択状態しておき、保存をクリックすること。保存できる分析はひとつずつ。
保存ページ名を入力して、「保存」をクリック。
(7)「レポート目次」を開くと、ページに保存されている。グラフの形や文字サイズを返るには「グラフ・デザイン」をクリック。
グラフ中のポイントのＮｏのサイズを変えるには、「グラフ・デザイン」の「値・凡例」の「グラフ中に値を表記する」の右の数値を変える。
凡例の商品名などを変更するには、「表編集」画面に切り替え、表を書き換えてから、「グラフページ」をクリックして、グラフを更新する。「ページ更新」のクリックを忘れないこと。