数量化Ⅲ類とは、
複数の質的変数間の関連を手がかりとして変数をまとめ・要約し、元のデータの持つ情報をできるだけ少ない合成変数で再現し、
データの縮約と、変数間の関連を規定している潜在的な要因(因子)の抽出することです。
つまり、どういうことにゃ?
要するに何が分かるの?
潜在的な要因(因子):人の好み
自動車の好み、ブランドの好み、スキー場に対する評価
データの縮約と、変数間の関連を規定している潜在的な要因(因子)の抽出することです。
つまり、どういうことにゃ?
要するに何が分かるの?
潜在的な要因(因子):人の好み
自動車の好み、ブランドの好み、スキー場に対する評価
一先ず分析結果を見てみよう。
カテゴリスコアのスコアとは、分析データの背後に影響している因子の数値です。
このカテゴリスコアの例では、ベネトンというブランドは、第一因子の影響力が強いことが分かります。
でも、そもそも第一因子ってなんじゃ?
第一因子は何かと言われれば、正確には分かりません。
なぜ分からないと言えば、
数量化Ⅲ類とは、
複数の質的変数間の関連を手がかりとして変数をまとめ・要約し、元のデータの持つ情報をできるだけ少ない合成変数で再現する
データの縮約と、変数間の関連を規定している潜在的な要因(因子)の抽出
だからです。潜在的な因子なので、それが正確には分かりません。
しかし、確かにブランドに影響力を与えているのです。
じゃあ、結局意味ないじゃん!
いえいえ、そんなことはありません。それを想像できるヒントがありましたよね。
そう、カテゴリスコアの表頭変数を見てください。
つまり、第一因子(ブランドに一番影響与える)は、
分析データ(ブランドに対する嗜好調査)
分析結果
数量化Ⅲ類の分析結果-カテゴリスコア |
数量化Ⅲ類の分析結果-散布図 |
カテゴリスコアの読み方
カテゴリスコアのスコアとは、分析データの背後に影響している因子の数値です。
このカテゴリスコアの例では、ベネトンというブランドは、第一因子の影響力が強いことが分かります。
でも、そもそも第一因子ってなんじゃ?
第一因子は何かと言われれば、正確には分かりません。
なぜ分からないと言えば、
数量化Ⅲ類とは、
複数の質的変数間の関連を手がかりとして変数をまとめ・要約し、元のデータの持つ情報をできるだけ少ない合成変数で再現する
データの縮約と、変数間の関連を規定している潜在的な要因(因子)の抽出
だからです。潜在的な因子なので、それが正確には分かりません。
しかし、確かにブランドに影響力を与えているのです。
じゃあ、結局意味ないじゃん!
いえいえ、そんなことはありません。それを想像できるヒントがありましたよね。
そう、カテゴリスコアの表頭変数を見てください。
つまり、第一因子(ブランドに一番影響与える)は、
親しみやすさ、広告が魅力的です。ここからは、その変数の影響力を見て第一因子を推測します。ここでは、馴染みやすい見た目と考えています。
第二因子では、広告が魅力的、所有率から推測して、「有名人が持っている」と考えています。
つまり、ブランド力とは、馴染みやすい見た目で、有名人が持っていることを指すわけです。