非会員:
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多変量解析を行うためには「数多くの難しい数式を理解していなければならない」と思い、なんとなく苦手意識を持っている方もいるかもしれません。しかしながら、開発や研究、品質管理、マーケティングなど、実務で行うデータ分析では、難しい理論よりも結果の見方や活用の仕方が重要となります。
多変量解析は、実験やアンケート調査で収集されたデータを分析し、複雑に絡み合っている要因の相互の関係を明らかにし、目的を解決するためのモデル式を作成してくれる手法です。したがって、業種や職種を問わず、データ分析を行う方であれば、多変量解析を理解し、使えるようにならなければなりません。
本講座は、実務で多変量解析を行う際に必要なことを基本から丁寧に解説します。前半では、多変量解析の役割と基本的な解析手法について解説し、多変量解析がどういったものかを理解します。その後、目的に応じた様々な手法を解説していきます。身近な例を用いながら解説し、また、エクセルを使った簡単な演習も取り入れますので、初めての方でも無理なく理解できるプログラムとなっています。
Ⅰ.複数の質問項目間の関連を調べる多変量解析
1.多変量解析とは何か
2.多変量解析の種類と選択方法
Ⅱ.因果関係を調べる相関分析
Ⅲ.重回帰分析
1.重回帰分析とはどのような解析手法か
2.重回帰分析の結果の見方と活用方法
例:広告費や販売員数から売上額を予測する手法
Ⅳ.数量化1類
1.数量化1類とはどのような解析手法か
2.数量化1類の結果の見方と活用方法
例:曜日、巨人の勝敗、近日中競馬ビックレース有無からスポーツ新聞
売上部数を予測する手法
Ⅴ.判別分析・数量化2類
1.数量化2類とはどのような解析手法か
2.数量化2類の結果の見方と活用方法
例:採用社員の性格テストや適性検査から配属部署を予測する手法
Ⅵ.主成分分析
1.主成分分析とはどのような解析手法か
2.主成分分析の結果の見方と活用方法
例:新人タレントの採用テストから合否及び合格者のキャラクター(お笑
い・アイドルなど)決める手法
Ⅶ.因子分析
1.因子分析とはどのような解析手法か
2.因子分析の結果の見方と活用方法
例:コンビニについての多数の評価項目を小数の評価因子(商品・サー
ビス評価、店舗・イメージ評価、システム評価、従業員評価など)に
要約する手法
Ⅷ.数量化3類
1.数量化3類とはどのような解析手法か
2.数量化3類の結果の見方と活用方法
例:性格や血液型のポジショニングマップを作成し両者の関連を把握する
Ⅸ.クラスター分析
1.クラスター分析とはどのような解析手法か
2.クラスター分析の結果の見方と活用方法
例:消費者のセグメントを作成する手法
※持物:Excelの入ったノートパソコン