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。拡張型数量化2類は数量化2類同様、目的変数と説明変数との関係をモデル式で表し、そのモデルを用い回答者がどの群に属するかを判別、その判別に重要な影響を及ぼす質要因を解明します。数量化2類との違いは、説明変数のデータタイプがカテゴリーデータと数量データ両方を適用できることです。乗用車の選び方は車の使い方や選定理由などによって決まると考えられます。"、"月間走行距離"を質問するアンケート調査を実施しました。アンケート質問文における質問項目のデータタイプと選択肢のカテゴリー名、省略名を示します。ある車種タイプと質的データの3質問とのクロス集計を行ないました。値が50%以上のセルに着目しました。環境対策車購入は"予定あり"が他タイプに比べ高い回答率を示しました。Cタイプは、使用用途は"買物用足し"、車選定理由は"燃費のよさ"が他タイプを上回りました。関連性が明らかになりました。車種タイプは質的データ、月間走行距離は数量データなので、車種タイプ別の月間走行距離の平均値で両者の関係を調べました。車種タイプ別の平均値に違いがみられ、車種タイプと月間走行距離に関連性があると推察できます。月間走行距離を5つの階級に分けカテゴリーデータを作成しました。このデータと車種タイプとのクロス集計を行ないました。700~899Km、"900Kmu以上"が他タイプを上回る値を示し、両者に関連性がみられました。2.拡張型数量化2類とは車使用用途や車選定理由から車種タイプが決まるとすれば、車使用用途や車選定理由から車種タイプを判別するモデル式を作成できます。目的変数である車種タイプは群数が3つ以上のカテゴリーデータ、説明変数はカテゴリーと数量データが混在しています。拡張型数量化2類はこのようなデータに対してモデル式を作成する解析手法です。車種タイプへの影響度や、今後のユーザーの車種対応の判別を予測することができます。通常の2類では数量的データがあると、この例では月間走行距離が数量データなので次に示すようなカテゴリー化をして実施します。この例では月間走行距離をカテゴリー化することなくそのまま適用できます。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。