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アンケート分析に統計的な手法を取り入れる(1)
- 1. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 1/9 IBM SPSS Statistics Small TIPS アンケート分析に統計的な手法を取り入れる （１） ～ IBM SPSS Categories ～
- 2. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 2/9 カテゴリカルデータの分析 with IBM SPSS Categories 製品のイメージに関するアンケート調査データを用いて、それぞれの製品がどのようなイメージで消費者に受け入れられて いるかを分析します。以下の例では、コレスポンデンス分析を実施します。 各回答者に、６種類のアイスクリームについて、１０個のイメージ表現（評価項目）を与え、「そう思う＝はい」「そう思わない ＝いいえ」の２つの選択肢より回答を選んでいただきました。 《１０個の評価項目》 １．ファミリー向け ２．伝統がある ３．素材が良い ４．オリジナリティがある ５．リッチな味 ６．新鮮な感じ ７．お洒落な ８．外国のイメージがある ９．甘みをおさえた １０．高級な
- 3. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 3/9 コレスポンデス分析を行うため、データ構造を変更する加工処理を実施します。 メニュー >> データ >> グループ集計 グループ集計のダイアログボックスを開きます。変数の集計関数を「合計」に変更します。集計結果のみ含む、新たなデー タセットを作成するように設定します。
- 4. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 4/9 作成されたデータセットの構成を変更します。 メニュー >> データ >> 再構成 再構成ウィザード機能を利用し、行と列を入れ替えます。 再構成したデータ の変数名を変えて おくと、結果がわ かりやすいです。 商品名と評価項目 の値ラベルをつけ ておくと、結果がわ かりやすいです。
- 5. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 5/9 集計データを使った分析を実施するには、ケースの重み付け処理が必要です。 メニュー >> データ >> ケースの重み付け ケースの重み付けを選択し、「度数変数」に集計を設定します。 データエディタ画面の右下に「重 み付きオン」の表示があることを 確認できます。ここでは、集計値 のデータを使って重み付きを実施 しましたので、例えば、１ケース 目のデータは、「アイスＡをファミ リー向けと評価した人は３８人い る」という解釈になります。
- 6. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 6/9 クロス集計と棒グラフを作成 メニュー >> 記述統計 >> クロス集計 「行」にブランド名（商品名）、「列」に評価項目を設定し、クラスタ棒グラフの表示にチェックを入れます。 クロス集計表とクラスタ棒グラフが 出力されます。この結果から各製品 にもたれているイメージ特徴を掴む ことができます。
- 7. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 7/9 コレスポンデンス分析 メニュー >> 分析 >> 次元分解 >> コレスポンデンス分析 「行」に６つの商品をもつ商品名を設定し、「列」には１０個の評価項目を設定します。 コレスポンデンス分析の結果で は、商品単体のイメージだけでな く、商品全体のイメージを見るこ とができます。
- 8. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 8/9 グラフィック機能 IBM SPSS Statistics ではグラフを自由にカスタマイ ズできます。編集したいグラフを ダブルクリックする と、図表エディタが立ち上がります。あとはお好みで 図の編集を行うことにより、例えば下のようなグラフ を作成することができます。 コレスポンデンス分析では、各種意識調査（商品、 サービスのポジショニング、ブランド評価、満足度調 査など）に適用できます。複数の質問項目であって も「1=Yes」「0=No」の２値にコード化する事で、同様 の分析を行う事ができます。
- 9. SPSS Statistics SmallTIPS より効果的にご利用いただくために 9/9 © IBM Corporation 2017. All Rights Reserved. ワークショップ、セッション、および資料は、IBM またはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映した ものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言 を意図したものではなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完 全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供され、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わな いものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた 場合も、IBM は責任を負わないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBM またはそのサプライヤーやライセン ス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBM ソフトウェアの使用を規定する適用ライセン ス契約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。 本講演資料で IBM 製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBM が営業活動を行っているすべての国でそれら が使用可能であることを暗示するものではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場 機会またはその他の要因に基づいて IBM 独自の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる方法においても将 来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したものではありません。本講演資料に含まれている内容は、 参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生じると述べる、または暗示すること を意図したものでも、またそのような結果を生むものでもありません。 パフォーマンスは、管理された環境において標準的 な IBM ベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、 ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロ ードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと 同様の結果を得られると確約するものではありません。 記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのように IBM 製品を使用したか、またそれらのお客様が達成 した結果の実例として示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があり ます。 IBM、IBM ロゴ、ibm.com、SmarterPlanet アイコンは、世界の多くの国で登録された International Business Machines Corporation の商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれ IBM または各社の商標である場合があります。 現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtml をご覧ください。 Microsoft, Windows, Windows NT および Windows ロゴは Microsoft Corporation の米国およびその他の国における商標で す。