2 操作マニュアル vol.4 多変量解析 5th Edit. 本マニュアルは Cross Finder が随時更新されるため 記載内容と実際の画面が異なる場合があります
目次 8. 多変量解析... 2 8.0 分析メニュー... 3 8.1 コレスポンデンス分析... 4 8.2 ポートフォリオ分析... 7 8.3 BSA 分析... 11 8.4 PSM 分析... 15 8.5 因子分析... 18 8.6 クラスター分析... 24 1
8. 多変量解析 ローデータまたは集計の設定情報を元に 多変量解析を行います 分析の結果は Microsoft Excel 形式のファイルに出力されます Cross Finder の分析メニューでは 統計解析の ためのフリーソフトである R を使っています Cross Finder では 以下の 6 つの分析を行うことができます 8.1 コレスポンデンス分析 8.2 ポートフォリオ分析 8.3 BSA 分析 8.4 PSM 分析 8.5 因子分析 8.6 クラスター分析 2
8.0 分析メニュー 機能の概要 : Cross Finder では 集計表からコレスポンデンス分析 ローデータからポートフォリ オ分析 BSA 分析 PSM 分析 因子分析 クラスター分析を行うことができます 分析メニュー 画面 集計表からの分析 を行うには 分析対象集計表 欄から 分析に使う集計表を指定し 分析種別 コレスポンデンス分析 を選択します ローデータからの分析 を行うには 分析種別 ポートフォリオ分析 BSA 分析 PSM 分析 因子分析 クラスター分析 からいずれかを選択します 3
8.1 コレスポンデンス分析 機能の概要 : コレスポンデンス分析は 集計表の表頭項目と表側項目を一つの図の中にプロットし 項目間の関係性を視覚的に表現する多変量解析の一つです Cross Finder では 集計表の設定情報を元に分析を行い 結果を Microsoft Excel に出力します 8.1.1 分析範囲を選択 コレスポンデンス分析 ( 分析範囲選択 ) 画面 数表選択 欄から分析に使用する質問を選択し 右の 分析範囲選択 欄に表示された当該質問のクロス集計表から分析対象の表側項目と表頭項目を指定します 集計軸の分割ありの集計表は軸群をくっつけた 1 表 ( 軸分割なしの状態 ) で表示されます 範囲内の 1 列または 1 行が全て 0 である場合はエラーとなり 次に進めません 4
8.1.2 出力オプションを設定して実行 コレスポンデンス分析 ( 出力オプション設定 ) 画面 各設定項目の説明 グラフの表側項目 / グラフの表頭項目 ラベル名 : 表示するラベル名を入力します ( 全角 40 文字以内 ) マーカー種類 : / / / からマーカー種を選択することができます マーカー色 : マーカー色をカラーパレットで指定することができます 特に色を変える項目 : 分析の項目の中で特に色を変えて表示したいものは ラベル名 欄から対象の項目を選択し ( 複数選択可能 ) カラーパレットからマーカー色を指定します 5
8.1.3 出力結果を確認 コレスポンデンス分析の計算結果は 下図のような二次元マップとその元となる数表の 2 つが出力されます 軸の最大値 最小値はローデータの最大値 最小値から 左右 / 上下対称になるように設定されます また 目盛間隔は Microsoft Excel のグラフ機能で自動的に設定されます 正方形を四分割した空間に収まるように 横軸と縦軸を等しい縮尺 ( 間隔 ) で刻むことで 理論的に正しい布置が描かれます 6
8.2 ポートフォリオ分析 機能の概要 : ポートフォリオ分析とは 2 つの指標の組み合わせから対象の重要度 優先度を分析する手法です Cross Finder のポートフォリオ分析では 全体( 総合 ) 評価と個別評価 ( その全体評価に関連のある項目 ) を元に分析を行い 全体評価と個別評価との関係を Microsoft Excel の散布図で視覚的に表現します 8.2.1 対象質問を選択 ポートフォリオ分析 ( 対象質問選択 ) 画面 各設定項目の説明 1 ブレイクダウンある質問のカテゴリごとに分析したい場合 該当質問を 1 つ選択します 2 全体評価全体 ( 総合 ) 評価を表す質問を 1 つ選択します 3 個別評価各項目の評価を表す質問を全て選択します 個別評価 と 全体評価 は全て同じカテゴリである必要があります 7
8.2.2 軸の設定 出力オプションを設定して実行 ポートフォリオ分析 ( 各種設定 ) 画面 各設定項目の説明 1 Y 軸 : 各項目の評価点 軸の名前 :Y 軸の名前を編集することができます ( 全角 40 文字以内 デフォルトは 満足度 ) 算出方法 : 加重平均 TOP の比率 から算出方法を選択します 加重平均: ウェイト値設定 欄に全体評価に選択した質問のカテゴリが表示されます ウェイト値設定 欄にウェイト値を入力します ( 整数 2 桁 + 小数 2 桁まで ) 昇順指定: ウェイト値が昇順 ( カテゴリ no. と同じ ) にセットされます ( 例 : カテゴリ 1 は 1 カテゴリ 2 は 2 カテゴリ 3 は 3 ) 降順指定: ウェイト値が降順 ( カテゴリ no. と逆順 ) にセットされます ( 例 : カテゴリ 1 は 3 カテゴリ 2 は 2 カテゴリ 3 は 1 ) TOP の比率 : カテゴリ選択 欄に全体評価に選択した質問のカテゴリが表示されます カテゴリ選択 欄から算出基準となるカテゴリのチェックボックスを ON にしてください TOP の にはチェックボックスを ON した数が自動的に表示されます ( デフォルトは TOP 2 ) 8
2 X 軸 : 全体 ( 総合 ) 評価との相関 軸の名前 :X 軸の名前を編集することができます ( 全角 40 文字以内 デフォルトは 全体満足度との相関 ) 算出方法 : 全体評価との相関係数 全体評価との偏相関係数 から算出方法を選択します ポートフォリオ分析 ( 出力オプション設定 ) 画面 3 グラフ上のマーカーの種類と色 マーカー種類 : / / / からマーカー種別を選択することができます マーカー色 : マーカー色をカラーパレットで指定することができます マーカー色とラベル色を同じにする場合はチェックボックスを ON にしてください 9
満足度 8. 多変量解析 8.2.3 出力結果を確認 ポートフォリオ分析の結果は 下図のような散布図とその元となる数表の 2 つが出力され ます 軸の最大値 最小値は Microsoft Excel のグラフ機能で自動的に設定されます 2.900 ロゴの大きさ 物の取り出しやすさ 開け閉めのしやすさ仕切りの多さ 2.700 ボタンの形製品の色み 2.500 裏地の色 2.300 持ち手の長さ 2.100 製品の大きさ 製品の頑丈さ 1.900 製品の形 1.700 0.250 0.300 0.350 0.400 0.450 0.500 0.550 0.600 0.650 0.700 0.750 全体満足度との相関 (n=2000) ラベル名 全体満足度との相関 満足度 Q4_2 製品の形 0.357 1.794 Q4_3 製品の色み 0.710 2.704 Q4_4 製品の大きさ 0.274 2.070 Q4_5 製品の頑丈さ 0.412 2.053 Q4_6 持ち手の長さ 0.503 2.354 Q4_7 裏地の色 0.517 2.474 Q4_8 ボタンの形 0.679 2.730 Q4_9 仕切りの多さ 0.625 2.807 Q4_10 開け閉めのしやすさ 0.610 2.832 Q4_11 物の取り出しやすさ 0.284 2.816 Q4_12 ロゴの大きさ 0.409 2.913 軸中心 ( 平均 ) 0.489 2.504 X 軸 Y 軸 10
8.3 BSA 分析 機能の概要 : BSA 分析はある商品やサービスに対する消費者の重視度と満足度との関連から その 強 み や 弱み 改良の 優先順 を視覚的に明らかにする手法です 8.3.1 対象質問を選択 BSA 分析 ( 対象質問選択 ) 画面 各設定項目の説明 1 ブレイクダウンある質問のカテゴリごとに分析したい場合 該当質問を 1 つ選択します 2 満足度評価項目の 満足度 を問う質問を全て選択します 3 重要度評価項目の 重要度 ( 重視度 ) を問う質問を全て選択します 満足度 と 重要度 の項目は同じ数 同じ並び順である必要があります そうでないと分析結果は正しく出ません 11
8.3.2 軸の設定 出力オプションを設定して実行 BSA 分析 ( 軸設定 ) 画面 1 Y 軸 : 不足度 軸の名前 :Y 軸の名前を編集することができます ( 全角 40 文字以内 デフォルトは 正値不足度 ( 点 ) ) ウェイト値設定 : ウェイト値を入力します ( 整数 2 桁 + 小数 2 桁まで ) 昇順指定: ウェイト値が昇順 ( カテゴリ no. と同じ ) にセットされます ( 例 : カテゴリ 1 は 1 カテゴリ 2 は 2 カテゴリ 3 は 3 ) 降順指定: ウェイト値が降順 ( カテゴリ no. と逆順 ) にセットされます ( 例 : カテゴリ 1 は 3 カテゴリ 2 は 2 カテゴリ 3 は 1 ) 2 X 軸 : 不足者比率 軸の名前 :X 軸の名前を編集することができます ( 全角 40 文字以内 デフォルトは 正値不足者率 (%) ) 12
BSA 分析 ( 出力オプション設定 ) 画面 3 グラフ上のマーカーの種類と色 マーカー種類 : / / / からマーカー種別を選択することができます マーカー色 : マーカー色をカラーパレットで指定することができます マーカー色とラベル色を同じにする場合はチェックボックスを ON にしてください 13
8.3.3 出力結果を確認 BSA 分析の結果は 下図のような散布図とその元となる数表が出力されます 14
8.4 PSM 分析 機能の概要 : PSM 分析は価格決定手法の一つで ある製品やサービスに対して 安いと思う金額 安すぎて品質が不安になる金額 高いと思う金額 高すぎて手が出ない金額 の 4 つの質問から 消費者 ( 回答者 ) が受容できる価格を導き出す分析手法です Cross Finder では ローデータからPSM 分析に必要な 4 つのNU 質問を選択して 金額の累積表を作成 累積表を元にグラフを作成します 8.4.1 対象質問を選択 PSM 分析 ( 対象質問選択 ) 画面 各設定項目の説明 1 ブレイクダウンある質問のカテゴリごとに分析したい場合 該当質問を 1 つ選択します 2 高すぎる 高い 安い 安すぎる 金額を尋ねた 4 つのNU 質問を一覧からそれぞれ選択します NU 質問のみ選択可能で同じ質問を重複選択することはできません 必ず該当する質問を 4 つ選択してください 15
8.4.2 出力オプションを設定して実行 PSM 分析 ( 出力オプション設定 ) 画面 各設定項目の説明 1 分析 ( 金額 ) の単位分析 ( 金額 ) の単位を 数値回答のまま 階級化する から選択します ( デフォルトは 数値回答のまま ) 数値回答のまま : 回答値を加工せず 累積分布表を作成します 階級化する : 入力された間隔でクラス化 ( 階級化 ) します 階級化する を選択した場合は 階級化の間隔を入力してください( デフォルトは 10 整数 12 桁まで ) 2 グラフ横軸 ( 金額 ) の下限 ~ 上限グラフに表示する累積比率表の金額の下限値と上限値を編集することができます 下限値 : デフォルトはローデータの下限値 ( 整数 12 桁まで ) 上限値 : デフォルトはローデータの上限値 ( 整数 12 桁まで ) 3 グラフの線の色 凡例の名前色と凡例に表示する系列名を編集することができます 高すぎる : デフォルトは 高すぎて手が出ない 金額 高い : デフォルトは 高いと思う 金額 安い : デフォルトは 安いと思う 金額 安すぎる : デフォルトは 安すぎて品質が不安になる 金額 16
8.4.3 出力結果を確認する PSM 分析の結果は 下図のようなグラフとその元となる数表が出力されます 消費者 ( 回答者 ) が受容できる価格は 4 本の折れ線の交点である 上限価格 下限価格 最適価格 妥協価格 の 4 つで表され グラフの下に表示されます ただし サンプル数や回答データによっては交点が 4 つに満たないこともあります 高すぎて手が出ない 金額 安いと思う 金額 高いと思う 金額 安すぎて品質が不安になる 金額 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 100 300 500 700 900 1100 1300 1500 (n=2000) 数値回答のままの結果です 上限価格下限価格最適価格妥協価格 803 607 693 748 17
8.5 因子分析 機能の概要 : 因子分析とは 多数の質問項目を 回答傾向が類似している尐数のグループ ( 因子 ) に集約する分析手法です Cross Finder の因子分析では 因子数の指定や回転有無 対象質問の取捨選択等の設定を行い 分析結果を見るという作業を繰り返しながら因子構造を検討します 8.5.1 対象質問を選択 因子分析 ( 対象質問選択 ) 画面 各設定項目の説明 選択 : 分析対象を設定するには 当該質問のチェックボックスを ON にします 仕様上 選択できる質問は同じカテゴリ数の質問に限定されます 名義尺度の質問で因子分析することは誤りです 逆転項目 : 選択した質問の中で ウェイト値を逆順に与えるものにチェックしてください 逆転項目をチェックした質問のみウェイト値が逆順になります 18
8.5.2 分析方法を指定して実行 因子分析( 設定 実行 ) 画面各設定項目の説明 1 ウェイト値設定カテゴリにウェイト値を入力します ( 整数 2 桁 + 小数 2 桁まで ) カテゴリ名は分析対象として選択された始めの質問のカテゴリが表示されます 昇順指定 : ウェイト値が昇順 ( カテゴリ no. と同じ ) にセットされます ( 例 : カテゴリ 1 は 1 カテゴリ 2 は 2 カテゴリ 3 は 3 ) 降順指定 : ウェイト値が降順 ( カテゴリ no. と逆順 ) にセットされます ( 例 : カテゴリ 1 は 3 カテゴリ 2 は 2 カテゴリ 3 は 1 ) 2 因子数の指定 自動 指定 から選択します( デフォルトは 自動 ) 自動 : 固有値 1( 以上 ) の因子数で分析します 指定 : 抽出したい因子数を入力してください 因子数を複数パターンで一度に実行したい場合は カンマまたはハイフンで入力します ( 例 :3 因子,4 因子,5 因子の因子分析を一度に行う場合 3,4,5 または 3-5 と入力 ) ただし 分析の結果 ( 因子得点 ) をローデータに追加する ( オプションでデータ保存 する ) 場合は 複数指定はできません 複数の因子分析の結果をローデータに保存したい場合は 一回ずつ実行 保存 19
してください 3 回転 あり なし から選択します( バリマックスのみ対応 ) 4 出力オプション スクリープロット :ON にするとスクリープロット ( 固有値を降順に並べた折れ線グラフ ) を出力します ( デフォルトは OFF ) 初期の固有値 : 固有値 分散の %( 固有値の全体に占める割合 ) 累積%( 固有値の全体に占める割合の累積 ) を出力します ( デフォルトは ON ) 共通性 :ON にすると 項目の因子軸出後の共通性を出力します ( デフォルトは OFF ) 因子パターン行列 ( 因子負荷量 ):ON にすると最も因子負荷量の高い因子の降順でソートした因子負荷量の表を出力します ( デフォルトは ON ) 回転後の負荷量平方和 : デフォルトは OFF です 因子別因子負荷量グラフ : 因子数分の因子負荷量の横棒グラフを出力します ( デフォルトは OFF ) 因子間の因子負荷量プロット : 因子をペアずつ組み合わせて因子負荷量の散布図を出力します ( デフォルトは OFF ) ( 例 :A B C D の 4 因子なら AB AC AD BC BD CD の 6 つ ) 5 出力ベース設定分析に使用するサンプルの条件を質問またはカテゴリから設定します 4.5 出力ベース設定 へ 6 データ保存分析結果 ( 因子得点 ) を新質問としてローデータに追加することができます ただし 保存 する 場合 因子数の複数指定はできません 複数の因子分析の結果をローデータに保存したい場合は 一回ずつ保存 実行してください 20
8.5.3 出力結果を確認 因子分析では設定や出力オプションによって様々なデータが出力されます 因子分析の段 階によって必要な設定を行い 出力結果を適宜参照してください 因子数の検討に利用する 初期の固有値 スクリープロット 初期の固有値 因子の番号 固有値 分散の % 累積 % 1 4.425 36.873 36.873 2 1.428 11.900 48.773 3 1.202 10.016 58.790 4 1.044 8.701 67.490 5 0.780 6.497 73.987 6 0.736 6.135 80.122 7 0.648 5.401 85.524 8 0.519 4.321 89.845 9 0.403 3.355 93.200 10 0.360 2.998 96.198 11 0.274 2.285 98.483 12 0.182 1.517 100.000 スクリープロット 因子数は 固有値 1( 左表例では 4 ) やスクリープロットの肘 ( 右図例では 2 ~ 5 ) を参考に決めます 分析対象とする質問の選定や回転方法の検討に利用する 共通性 因子パターン行列 ( 因子負荷量 ) 因子別の因子負荷量グラフ 因子間の因子負荷量プロット 一度に複数のパターンの因子分析を実行した場合 因子数ごとにシートが出力されま す 21
共通性 質問文 共通性 Q3_1 品質の良さ 0.605 Q3_2 センスのよさ 0.726 Q3_3 高級感 0.724 Q3_4 素材の良さ 0.388 Q3_5 オリジナリティ 0.350 Q3_6 手入れのしやすさ 0.539 Q3_7 容量の多さ 0.721 Q3_8 持ちやすさ 0.750 Q3_9 価格の手ごろさ 0.509 Q3_10 ブランドの知名度 0.335 Q3_11 使いやすさ 0.248 Q3_12 若者向けである 0.227 因子パターン行列 1 2 3 4 質問文 因子 1 因子 2 因子 3 因子 4 Q3_8 持ちやすさ 0.822-0.160 0.082 0.204 Q3_7 容量の多さ 0.813 0.004 0.001 0.246 Q3_6 手入れのしやすさ 0.528-0.099 0.374 0.332 Q3_12 若者向けである 0.442-0.127 0.079 0.096 Q3_10 ブランドの知名度 0.029 0.420 0.367 0.153 Q3_9 価格の手ごろさ 0.208-0.667 0.058 0.132 Q3_5 オリジナリティ 0.044 0.021 0.589-0.034 Q3_2 センスのよさ 0.485 0.136 0.013 0.687 Q3_3 高級感 0.525 0.035-0.016 0.669 Q3_4 素材の良さ 0.079-0.084-0.020 0.612 Q3_1 品質の良さ 0.222-0.059 0.426 0.609 Q3_11 使いやすさ 0.275-0.180 0.225 0.300 因子別因子負荷量グラフ 因子 1 因子 2 因子 3 因子 4 0.0 0.5 1.0-1.0-0.5 0.0 0.5-0.5 0.0 0.5 1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 価格の手ごろさ 価格の手ごろさ 価格の手ごろさ 価格の手ごろさ 持ちやすさ 持ちやすさ 持ちやすさ 持ちやすさ 容量の多さ 容量の多さ 容量の多さ 容量の多さ 若者向けである 若者向けである 若者向けである 若者向けである ブランドの知名度 ブランドの知名度 ブランドの知名度 ブランドの知名度 手入れのしやすさ 手入れのしやすさ 手入れのしやすさ 手入れのしやすさ オリジナリティ オリジナリティ オリジナリティ オリジナリティ センスのよさ センスのよさ センスのよさ センスのよさ 高級感 高級感 高級感 高級感 素材の良さ 素材の良さ 素材の良さ 素材の良さ 品質の良さ 品質の良さ 品質の良さ 品質の良さ 使いやすさ 使いやすさ 使いやすさ 使いやすさ ( 因子ごとに出力される ) 22
0.6 0.7 0.4 ブランドの知名度 0.6 オリジナリティ 因子 2 0.2 センスのよさ 0.0 オリジナリティ 高級感 持ちやすさ 0.0 0.1 素材の良さ 0.2 品質の良さ 0.3 0.4 0.5 容量の多さ 0.6 0.7 0.8 0.9 価格の手ごろさ使いやすさ若者向けである -0.2 因子 3 0.5 0.4 0.3 0.2 ブランドの知名度 品質の良さ 使いやすさ 容量の多さ -0.4-0.6-0.8 手入れのしやすさ 因子 1 0.1 価格の手ごろさ若者向けである手入れのしやすさセンスのよさ持ちやすさ 0.0 素材の良さ高級感 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9-0.1 因子 1 0.8 0.7 因子 4 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 素材の良さ 品質の良さ 使いやすさ ブランドの知名度手入れのしやすさ センスのよさ高級感 容量の多さ 若者向けである 持ちやすさ 価格の手ごろさ 0.0 0.0 オリジナリティ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9-0.1 因子 1 因子 3 0.6 オリジナリティ 0.5 品質の良さ 0.4 容量の多さブランドの知名度 0.3 使いやすさ 0.2 価格の手ごろさ 0.1 若者向けである手入れのしやすさ持ちやすさ 0.0 センスのよさ高級感 -0.8-0.6-0.4-0.2 素材の良さ 0.0 0.2 0.4 0.6-0.1 因子 2 0.8 0.8 0.7 センスのよさ高級感素材の良さ 0.6 品質の良さ 0.5 0.7 0.6 0.5 センスのよさ高級感素材の良さ 品質の良さ 因子 4 手入れのしやすさ 0.4 容量の多さ 0.3 使いやすさ持ちやすさ 0.2 価格の手ごろさ若者向けである 0.1 ブランドの知名度 因子 4 0.4 0.3 0.2 0.1 持ちやすさ価格の手ごろさ 手入れのしやすさ若者向けである 使いやすさ 容量の多さ ブランドの知名度 0.0-0.8-0.6-0.4-0.2 0.0 オリジナリティ 0.2 0.4 0.6-0.1 因子 2 0.0-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6オリジナリティ 0.7-0.1 因子 3 ( 因子の組み合わせごとに出力される ) 23
8.6 クラスター分析 機能の概要 : クラスター分析とは 多数の質問項目を基に 回答者を尐数のグループ ( クラスター ) に分類する分析手法です Cross Finder のクラスター分析では クラスター化の主な手法である 階層法 と 非階層法 によるクラスター分析を行うことができます 8.6.1 対象質問を選択 クラスター分析 ( 対象質問選択 ) 画面 クラスター分析を行う質問を指定します 24
8.6.2 分析方法を指定して実行 クラスター分析 ( 設定 実行 ) 画面 各設定項目の説明 1 クラスター化の手法 非階層法(k-means 法 ) 階層法(ward 法 ) から選択します( デフォルトは 非階層法 (k-means 法 ) ) 2 クラスター数の指定半角数値を入力します クラスター数を複数パターンで一度に実行したい場合は カンマまたはハイフンで入力します ( 例 :4 クラスター,5 クラスター,6 クラスターのクラスター分析を一度に行う場合 4,5,6 または 4-6 と入力) ただし 分析の結果 ( クラスター番号 ) をローデータに追加する ( オプションでデータ保存 する ) 場合は 複数指定はできません 複数のクラスター分析の結果をローデータに保存したい場合は 一回ずつ実行 保存してください 25
3 出力オプション 非階層法 クラスターのサンプル数 : 各クラスターの所属サンプル数の表を出力します ( デフォルトは ON ) クラスター重心 ( 平均 / 標準偏差 ): 各クラスターの重心について平均と標準偏差の値の表を出力します ( デフォルトは ON ) クラスターの重心間距離 : クラスターの重心間距離を出力します ( デフォルトは OFF ) クラスターの群内平方和 : クラスターの群内平方和を出力します 群内平方和の総計が小さくなるほど データ全体をより説明できているといえます ( デフォルトは OFF ) クラスター別平均グラフ : クラスター重心の平均値の折れ線グラフを出力します ( デフォルトは OFF ) 階層法 クラスターのサンプル数 : デフォルトは ON デンドログラム : デフォルトは ON クラスターの重心 ( 平均 / 標準偏差 ): デフォルトは OFF 4 ベース設定分析に使用するサンプルの条件を質問またはカテゴリから設定します 4.5 出力ベース設定 へ 5 データ保存分析結果 ( クラスター番号 ) を新質問としてローデータに追加することができます ただし 保存 する 場合 クラスター数の複数指定はできません 複数のクラスター分析の結果をローデータに保存したい場合は 一回ずつ保存 実行してください 26
8.6.3 出力結果を確認非階層法 : 非階層法の分析結果には 出力オプションの設定に応じて クラスターのサンプル数 クラスター重心 クラスターの重心間距離 クラスターの群内平方和 クラスター別平均グラフが出力されます 通常 数パターンのクラスター数で出力結果を比較し クラスターのサンプル数やクラスター別平均グラフの傾向等を参考にクラスター数を決定します 一度に複数パターンのクラスター分析を実行した場合 クラスター数ごとにシートが 出力されます クラスタ分析の対象質問 質問文 Q3_1 品質の良さ Q3_2 センスのよさ Q3_3 高級感 Q3_4 素材の良さ Q3_5 オリジナリティ Q3_6 手入れのしやすさ Q3_7 容量の多さ Q3_8 持ちやすさ Q3_9 価格の手ごろさ Q3_10 ブランドの知名度 Q3_11 使いやすさ Q3_12 若者向けである クラスタのサンプル数 クラスタ サンプル数 % 1 クラスタ1 75 21.4 2 クラスタ2 76 21.7 3 クラスタ3 108 30.9 4 クラスタ4 91 26.0 クラスタ重心 ( 平均と標準偏差 ) クラスタ 品質の良さセンスのよさ高級感素材の良さ平均標準偏差平均標準偏差平均標準偏差平均標準偏差 1 クラスタ1 1.293 0.514 1.147 0.356 1.160 0.369 1.733 0.827 2 クラスタ2 1.395 0.544 1.342 0.478 1.461 0.528 1.961 0.824 3 クラスタ3 2.204 0.507 1.944 0.406 1.972 0.373 2.167 0.677 4 クラスタ4 2.582 0.716 2.121 0.593 2.253 0.589 3.352 0.545 クラスタの重心間距離 クラスタ 1 2 3 クラスタ1 クラスタ2 クラスタ3 2 クラスタ2 1.845 - - 3 クラスタ3 2.510 1.993-4 クラスタ4 3.505 2.452 1.651 各クラスタの群内平方和 クラスタ 群内平方和 1 クラスタ1 279.600 2 クラスタ2 338.329 3 クラスタ3 445.019 4 クラスタ4 451.846 27
クラスタ別平均グラフ 階層法 : 階層法の分析結果には 出力オプションの設定に応じて クラスターのサンプル数 クラスター重心 デンドログラムが出力されます クラスター重心を選択した場合は クラスター別平均グラフも出力されます デンドログラムを参考にクラスター数を検討し 最終的なクラスター数を決定します 各クラスターの特徴はクラスター重心 ( 特に平均値の符号と大きさ ) を参考に検討します クラスタ分析の対象質問 質問文 Q3_1 品質の良さ Q3_2 センスのよさ Q3_3 高級感 Q3_4 素材の良さ Q3_5 オリジナリティ Q3_6 手入れのしやすさ Q3_7 容量の多さ Q3_8 持ちやすさ Q3_9 価格の手ごろさ Q3_10 ブランドの知名度 Q3_11 使いやすさ Q3_12 若者向けである クラスタのサンプル数 クラスタ サンプル数 % 1 クラスタ1 135 38.6 2 クラスタ2 167 47.7 3 クラスタ3 27 7.7 4 クラスタ4 21 6.0 クラスタ重心 ( 平均と標準偏差 ) クラスタ 品質の良さセンスのよさ高級感素材の良さ平均標準偏差平均標準偏差平均標準偏差平均標準偏差 1 クラスタ1 2.363 0.630 2.074 0.467 2.185 0.460 2.837 0.725 2 クラスタ2 1.497 0.667 1.293 0.457 1.335 0.486 1.910 0.856 3 クラスタ3 2.222 0.801 2.074 0.616 2.111 0.577 3.148 0.818 4 クラスタ4 2.238 0.700 1.857 0.573 1.952 0.384 1.476 0.512 28
デンドログラム 29