統計解析のメニューを追加します。新たにソフトウェアの操作方法を習得する必要はありません。本格的なデータ分析が行なえます。多変量解析の活用法・結果の見方を学びます。因果関係、予測、セグメンテーション、ポジショニングを把握するために、どのような多変量解析を適用し、活用するかを学びます。ソフトウェア「マルチ多変量」で多変量解析の演習をします。》1.どのような手法かクラスター分析は類似している質問項目や回答者をグルーピングする解析手法です。回答のされ方が類似している質問項目をグループ化する方法を変数クラスター分析、回答の仕方が類似している人々をグループ化する方法をサンプルクラスター分析といいます。クラスター分析は、次のようなデータに対して樹形図を作成し、樹形図より項目あるいは回答者がどのグループに属するかを明らかにします。2.どのようなデータに適用できるかクラスター分析で使用するデータは数量データでなければなりません。数量化3類で求められたサンプルスコアや因子分析で求められた因子得点にもよく用いられます。距離を調べ、距離が短い(近い)ものを集めてグループ化します。距離の計算方法は、回答者間と質問項目間で異なります。前のデータにおける質問項目相互の距離を示します。「つけめん」と「ラーメン」の距離(0.27)は「つけめん」と「そうめん」の距離(1.32)より短いことがわかります。樹形図は距離が短いものが隣り合うようにして、二つの距離の長短を縦線で表示します。樹形図より、つけめんとラーメンは最も距離が短く、次にそばとうどんが短いことがわかります。そうめんはつけめんとラーメンのグループよりそばとうどんのグループに近いことがわかります。樹形図における横線を上下に移動させたとき、縦線との交点の数がグループ数で、それぞれの交点の下に存在する項目(あるいは人)がそのグループに属します。この例題では3グループにしたいので、上記のように交点が3つになるように横線を定めました。1そばとうどん、2そうめん、3つけめん、ラーメンに分けられました。項目数が多いデータで回答者をグルーピングする場合、グループ化がうまくいかないことがあります。このような場合には数量化3類で求められたサンプルスコアにサンプルクラスター分析を適用します。活用法・結果の見方を学びます。マーケティングプランニング&マーケティングリサーチ入門セミナーマーケティングリサーチを学ぶ上で基礎・基本からの調査のステップ、機能までをわかりやすく解説しています。役割から種類、概要までを学びます。見方・活用方法を学びます。