1 市場調査の手順問題の設定調査方法の決定データ収集方法の決定データ収集の実行データ分析と解釈 1. 2. 3. 4. 5. – – 6. データ入力データ分析報告書の作成 2 データ分析手法の分類質的データ量的データ（名義、順序）（間隔、比例）一変数の集計最頻値（モード）平均（ミーン）分散多変数間の質×質質×量量×量関連性 χ2検定分散分析回帰分析マーケティング・リサーチデータ分析手法２ χ2検定 3 4 質的データの例回答者番号性別 1 男性 2 男性 3 女性 … 99 女性 100 男性購買 ○ × × ○ ○ 5 データの整理（二変数）クロス集計表性別購買男性女性計 ○ 56 4 60 × 24 16 40 計 80 20 100 6 関連が明らかな例性別購買男性女性計 ○ 80 0 80 × 0 20 20 計 80 20 100 7 問題性別と購買という二つの変数間に関連性があるか？ 8 「あした晴れるかどうか？」「晴れる」かどうかを調べる代りに  「雨が降る」確率（降雨確率）を（天気予報で）調べる  降雨確率が一定の基準（例えば 5%）以下かどうか?  9 降雨確率≦5%の時   「雨は降らない」（＝晴れる）と解釈する「雨が降る」という帰無仮説が5%の有意水準で棄却された 10 仮説検定(test) 「関連がある」事を直接証明せずに「関連がない」という逆の仮説（帰無仮説）が成立しないことを証明する 11 帰無仮説が成立しないことを証明する方法  帰無仮説が成立する確率が、ある値（有意確率）より小さければ良い   有意確率は一般には5%とする「帰無仮説が成立する確率≦有意確率」の場合 →帰無仮説は成立しない（棄却される） →関連がある 12 「今日は晴れるかどうか」の例  証明すべき命題   帰無仮説   「今日は晴れる」「今日は雨が降る」有意確率  5% 13 カイ二乗検定質的データ同士の関連性を検定するための方法 1. 帰無仮説に基づく値（期待値）の計算 2. カイ二乗値と自由度の計算 3. 帰無仮説が成立する確率の計算 14 期待値(expectation)  帰無仮説が成立する（正しい）と仮定した場合の値男性が全体の80%  購買した人が全体の60%  性別と購買に関連がなければ、購買した男性は全体の48%（４８人）  15 期待値の計算性別購買男性女性計 ○ 48 12 60 × 32 8 40 計 80 20 100 16 カイ二乗値の計算 O : 実際の値、 E : 期待値 O1  E1     2 2 E1 O3  E3    E3 = 16.7 2 O2  E2    2 E2 O4  E4    E4 2 17 (O-E)2/E 性別購買男性女性 ○ 1.3 5.3 × 2 8 18 自由度の計算 n   表頭の選択肢数  1   表側の選択肢数  1  1 19 χ2分布表（右上端） a n 0.050 0.025 確率 0.010 0.005 χ2値自 1 由度 3.841 5.024 6.635 7.879 2 5.991 7.378 9.210 10.60 20 χ2分布表の読み方  χ2値と自由度から、帰無仮説が成立する確率を求める χ2値自由度確率 7.38 2 2.5% 6.00 1 1～2.5% 16.7 1 0.5%以下 21 有意確率の計算と結論「性別と購買には関連がない」という帰無仮説のχ2値は16.7であり、成立する確率は0.5%以下  帰無仮説は5%の有意水準で棄却される。  性別と購買には関連がある  22 参考図書     朝野煕彦『いきなりわかる経営数学の基礎』講談社サイエンティフィク朝野煕彦『いきなりわかる多変量解析の基礎』講談社サイエンティフィク大村平『多変量解析のはなし』日科技連内田治『すぐわかるEXCELによる統計解析』東京図書