アクセス採用情報HOME>相関・検定の手法別解説>相関比(1/2)統計学・解析手法の役割から種類、概要までを学びます。具体例や実例に基づき結果の見方や活用法を学びます。セミナーで配布する資料、CD-ROM等は全てお持ち帰りいただけます。相関比は「数量データ」と「カテゴリデータ」の関係を明らかにする統計手法です。次の表は年令と好きな商品を調べたアンケート結果です。表1-1上記データから年令の違いによって、商品の好みは異なるといえるかを調べることにします。このテーマに対する基本的分析方法は、好きな商品別の平均年令を算出することです。(この平均をカテゴリ別平均という)カテゴリ別平均を求めてみます。平均は次表のよう、データを並べかえることによって簡単に計算できます。カテゴリ別平均をみると、商品別の平均年令に差がみられ、年令の違いによって商品の好みは異なるといえます。カテゴリ別平均に差があるので、商品と年令には関連があるといえます。関連があるのは分かりましたが、関連の強弱までは分かりません。そこで、年令と好きな商品の相関を求めることにします。相関があれば、「年令の違いによって商品の好みに違いがある」ということが言え、相関の値から「違い」の強弱が分かります。ここでの相関は、年令は数量データ、好きな商品はカテゴリデータなので相関比を用いることになります。<相関比の求め方>表1-3のデータをグラフで見ます。商品ごとの年令幅をみると、A商品志向グループは29~36才、B商品志向グループは38~48才、C商品志向グループは20~38才と年令幅に違いがみられます。カテゴリ別平均値に大きな差があるほど、商品と年令は関連があると述べました。表1-4では、年令幅に違いがあるとき関連があると考えます。それでは、年令幅がどのような時、最も関連が「ある」あるいは「ない」かを調べてみます。表1-5のように、グループ内の年令のばらつきが小さく、年令幅が重複しないとき、商品と年令の関係は強いと考えます。表1-6のように、グループ内の年令のばらつきが大きく、年令幅が重複するとき、商品と年令の関係は弱いと考えます。<級内変動>表1-2について、グループ内のばらつきを計算してみます。ばらつきは偏差平方和を用います。3つの偏差平方和を合計したものを級内変動といい、Swで表します。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。