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IBM SPSS Categories による
コレスポンデンス分析と多次元尺度法【新コース】

IBM SPSS Categories によるコレスポンデンス分析と多次元尺度法

カテゴリー間の関係、クロス集計表をわかりやすくビジュアル化する

このコースでは、製品やサービスの理解や開発、ポジショニングを理解するためのマーケットリサーチで使用される統計手法を紹介します。 使用する統計手法は、コレスポンデンス分析と多次元尺度法、多次元展開(PROXSCAL)を実行します。


コレスポンデンス分析と知覚マップ

知覚マップは、データにおける関係性を視覚的に確認し、差の統計手法を伴った分析で、これら結合されたグラフィカルな統計手法になります。また、知覚マップはある統計分析から派生した変数空間や個人やグループのカテゴリ変数のスコアをプロットしたものです。低い次元へのプロットは、製品や顧客グループの位置を比較するために使用します。この手法はコレスポンデンス分析と呼ばれ知覚マップを生成します。


このマップで近くに位置しているものは、相対的に関連が強いということを示しています。逆に、遠くに位置しているものは関連が弱いということになります。

こんな課題に向いています

  • 自社製品と、他社製品との差別化をはかる
  • 消費パターンを分析して新たな商品ニーズを探りたい

多次元尺度法

多次元尺度法は、低い次元空間でのオブジェクトを図で表し、オブジェクト間の非類似、または類似性を表します。知覚マップのように度数や平均値を使用するのではなく、部分的な非類似度が使われ、技術的な測度を扱い違いの程度(距離)を可視化、2次元で表すことによって把握しやすくします。



こんな課題に向いています

  • 顧客の購買行動の類似性

SP003:IBM SPSS Categories によるコレスポンデンス分析と多次元尺度法