《1000pt質問》【統計分析】

とある商品(食品)についてのアンケート結果の分析をしたいと思っています。
その商品の詳細について「とても満足」「満足」「不満」「とても不満」と回答してもらう設問が30問あります。

設問例

1.味に満足か
2.見た目に満足か
3.価格に満足か

また、総合的にみて「また購入したいと思うか」という設問があり、「購入したい」「どちらともいえない」「購入したくない」という選択肢になっています。

以上のアンケート結果から、どの設問の満足が高いと「また購入したい」と思う人が増えるのかを知りたいと思っています。(総合満足度に与える重みが大きい項目を知りたい。)

また、最終的に重みが大きく、かつ、不満率が高い項目を割り出し、何を改善すれば「購入したい」と思う人が一番効率よく増えるのかを算出したいと思っています。

しかし、分析についての知識が乏しく苦戦しています。
相関係数を出せばいいのでしょうか?(相関係数は算出できました)
それとも、標準化偏回帰係数でしょうか。(こちらは設問が30もあると、どうやって出すのかがわかりません。)

分析について詳しい方、ご教授いただけないでしょうか。

回答の条件
  • 1人10回まで
  • 登録:2009/02/18 23:11:47
  • 終了:2009/02/24 00:06:24

ベストアンサー

id:NazeNani No.4

なぜなに回答回数1615ベストアンサー獲得回数2762009/02/19 09:44:08

ポイント450pt

こちらが参考になるかと思います。:

http://www.atmarkit.co.jp/im/cbp/serial/hxt/002cs/cs.html


基本的に顧客満足度の高い項目が、次の購買欲にもつながる筈ですが、

その関連性も上の手法で個別に出したあとに相関係数と回帰分析で調べられると思います。

id:infoa

ありがとうございます。すごく参考になりました。そうなんです、そういう感じのことがしたかったんです。

PDFの中のでひとつ質問なのですが、「Ⅱ-1」のエクセルの「回帰分析」機能で算出した「係数」は、名前としては、「標準偏回帰係数」ということになるのでしょうか?

2009/02/19 15:07:43

その他の回答(5件)

id:taka27a No.1

taka27a回答回数3149ベストアンサー獲得回数642009/02/18 23:16:08

id:infoa

ありがとうございます。参考にさせていただきます。

ただ、このサイトの説明のとおりにしようとすると別途ソフトを購入する必要がでてきますね。

できれば、Excelの標準機能で算出できるとベストなのですが・・・。

2009/02/19 15:14:11
id:sm0k3 No.2

03回答回数591ベストアンサー獲得回数392009/02/18 23:27:59

ポイント90pt

シンプルですが、

「とても満足」「満足」「不満」「とても不満」を

  1. 2, +1, -1, -2といったポイントにして、それぞれの設問ごとに集計して、

「購入したい」「どちらともいえない」「購入したくない」の3つに分けて集計し、

「購入したい」で一番ポイントが高い設問と、「購入したくない」で一番ポイントが低い設問が求めている答えではないでしょうか。

id:infoa

ありがとうございます。

この場合、設問ごとの「購入したい」と答えた人の平均ポイントと「購入したくない」と答えた人の平均ポイントの差分が影響度合いを示す、という考え方になりますでしょうか。

なるほど確かに、これでも影響の度合いがわかりますね。シンプルでよいかもしれません。

2009/02/19 17:01:13
id:oh_bucchi No.3

oh_bucchi回答回数70ベストアンサー獲得回数12009/02/19 00:50:47

ポイント90pt

クロス集計を実施されるのが良いと思います。

例えば

見た目

     不満以下 満足以上

買いたい    3人 20人

買いたくない  10人    15人

このように分けるなら、2x2のクロス集計です。

この項目が不満であれば「買いたくない」のでしょうか。

そこでカイ二乗検定をやってみます。(エクセルで出来ますし、マクロもあります)

http://kogolab.jp/elearn/hamburger/chap3/sec0.html

マクロ

http://www-sbiol.kj.yamagata-u.ac.jp/~columbo/Stat/

上記の場合、p=0.035となります。要は見た目が不安だと買いたくない人が多いのは有意であると言えます。

これを他の事象、味や価格についても実施してみてください。

p値が小さいほど、傾向が強く出ていると言えますので、不満項目と購買意欲の関連性が解ると思います。

上記は2x2の解析でしたが、

「とても満足」「満足」「不満」「とても不満」の4項目と、買いたい、買いたくないの2項目を比較することも出来ます。そうやって解析すると、「満足」程度では買わないとか、そういう細かいデータも取れるかも知れません。

id:infoa

ありがとうございます。

なるほど、そういう方法もあるのですね。検討してみたいと思います。

2009/02/23 23:41:02
id:NazeNani No.4

なぜなに回答回数1615ベストアンサー獲得回数2762009/02/19 09:44:08ここでベストアンサー

ポイント450pt

こちらが参考になるかと思います。:

http://www.atmarkit.co.jp/im/cbp/serial/hxt/002cs/cs.html


基本的に顧客満足度の高い項目が、次の購買欲にもつながる筈ですが、

その関連性も上の手法で個別に出したあとに相関係数と回帰分析で調べられると思います。

id:infoa

ありがとうございます。すごく参考になりました。そうなんです、そういう感じのことがしたかったんです。

PDFの中のでひとつ質問なのですが、「Ⅱ-1」のエクセルの「回帰分析」機能で算出した「係数」は、名前としては、「標準偏回帰係数」ということになるのでしょうか?

2009/02/19 15:07:43
id:amai_melon No.5

amai_melon回答回数2011ベストアンサー獲得回数472009/02/19 20:32:59

ポイント100pt

学部のころに、心理統計をやってまして、それを思い出して書いてみます。

各設問の満足度と、再び購入したいという動機づけの強さとの

相関計数をピアソンの公式で出してみてはいかがでしょう?

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%94%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%83%B...

相関係数については、アンケートや心理実験でr=0.8以上は出にくいので、

0.3-0.4くらいでも、そこそこ相関性があるといえるかと思います。

次に、相関係数の無相関検定を適応し、有意確率を求めます。

id:infoa

ありがとうございます。

無相関検定というものを行う必要があるのですね。

実際に相関係数を計算してみたところ、ほとんどが0.1~0.2付近の値になりました。(設問の内容が詳細すぎるのだとは思いますが、低い値です・・・。)

しかし、ほとんどの設問は回答者数が2000を超えているので、その部分の相関係数は有意であるといってもよい・・・ですかね。

参考にしてみます。ありがとうございます。

2009/02/20 11:40:49
id:kuakua No.6

kuakua回答回数135ベストアンサー獲得回数112009/02/21 01:29:25

ポイント100pt

アンケート分析は難しいですねえ。

 

ところで「とても満足」「満足」「不満」「とても不満」と

「購入したい」「どちらともいえない」「購入したくない」

のスケーリングが検証できていますか?

ランダムに選んだ玉石混交な製品に対して同じアンケートを行い

各項目のスケーリングを正規化する必要がありますよ

まずinfoaさんが1人で適当にやってみるだけで必要十分かと思うけど。

 

でも正しい統計ではなくて売れる商品つくりですから

「とても満足」「満足」「不満」「とても不満」と対応するスケーリングを

(2,1,-1,-2)「ぼんやりリニア」より

(3,1,-1,-3)「両極回答減考慮」とか

(4,1,-1,-2)「リピーター狙い特化」とか

(2,1,-1,-4)「製品の欠点洗い出し」とか

検証目的によって重み付けをしてから相関係数を出されたほうが

傾向自体は掴みやすくなると思います。

もし、統計処理を行いたいなら

言語RのユーティリティであるRコマンダーなどを使うとらくちんです

http://cwoweb2.bai.ne.jp/~jgb11101/files/R-commander.pdf

id:infoa

ありがとうございます。

なるほど。「検証目的によって重み付けを設定する」という点についてそこまで考慮できていませんでした。ちょっと考えてみます。

Rコマンダーも、紹介ありがとうございます。使ってみます。

2009/02/23 23:38:06
  • id:NazeNani
    追加資料(PDF)です。:http://www2.tbb.t-com.ne.jp/teraojuku/skilup/CS.pdf
    参考になれば幸いです。
  • id:NazeNani
    PDFに関しての追加質問への回答です。

    偏回帰係数と標準偏回帰係数標準偏回帰係数(Standardized partial regression coefficient)は似て異なります。
    Excelの分析ツールを使った分析では、ご指摘のPDFのヘージに出ている分析は、通常の重回帰分析の結果の偏回帰係数などです。
    標準偏回帰係数標準偏回帰係数が必要な場合は別途求める必要があります。
    専用の統計ソフトで重回帰分析を行えば標準偏回帰係数標準偏回帰係数も係数や誤差と一緒に標準出力されますが、
    Excelで標準偏回帰係数を計算する場合には、偏回帰係数、説明変数の標準偏差、目的変数の標準偏差を使って計算します。
    計算式は次のとおりです:「標準偏回帰係数=偏回帰係数×説明変数の標準偏差÷目的変数の標準偏差」

    もしくは、上の式を用いずにExcelで自動的に行うには、下記のリンクに詳しい解説がある様に、
    全部の変数の値をz得点に変換してから重回帰分析を行います。
    こうすると、偏回帰係数(下図の係数の箇所)の値は標準偏回帰係数に一致します。
    z得点変換の方法もリンク内文字リンクがされています。
    http://software.ssri.co.jp/statweb2/column/column0710.html#c026

    標準偏回帰係数の用途ですが、次のサイトに述べられている様に、
    各説明変数の寄与の大きさを評価できます。:
    http://case.f7.ems.okayama-u.ac.jp/statedu/hbw2-book/node6.html
    標準化偏回帰係数、標準回帰係数とも呼ばれていますが、これらは同じものです。
  • id:infoa
    ふむふむ。Excelの回帰分析を用いて数値を算出した場合は、偏回帰係数になるのですね。ありがとうございます。

    NazeNaniさんに教えていただいたExcelの回帰分析機能を使用して分析を行ってみたのですが、、、
    下記のような理由で重回帰分析に関して少しいきずまっています。。。
    (1)今回あつめたアンケート結果は、設問の性質上なのですが無回答箇所が多くあり、
      全ての設問に回答しているデータのみだとゼロに近い件数になってしまうこと。
    (2)設問の数が30もあるため、Excelの「指定できる独立変数の最大個数は16個」
      という制限にひっかかってしまうこと。
    上記2点のことから、Excelのみでの重回帰分析は、無理がある気がしてきました。。。
    必要であればソフトを購入することも検討したいと思っていますが。。。

    そこで、すみません、もう少し教えていただきたいのですが、下記2点を比較するなら、
    今回のアンケートにおいて目的の正解により近いのは(2)になるんでしょうか。
    (1)では不十分でしょうか。
      (1)相関係数を算出して影響度として分析を行うこと
      (2)重回帰分析を行って(標準)偏回帰係数を影響度として分析をおこなうこと

    正解はないというような場合は、ご意見という形でも問題ありません。
    お手数おかけいたしますが、ご教授いただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。
  • id:NazeNani
    (1)統計学ではよく「サンプリング」という手法が使われます。
    人口全部からの回答データを集めることはほぼ不可能ですがら、
    ランダムに抽出したデータを使うことですが、
    全回答がされていなくてもある程度の数があれば分析は可能と言われています。
    また、無回答(nil)には別の値を設定し、無視させることも可能です。

    (2)最大16個という問題は、30問のうち似た問題をグループ化するか、
    15問ずつを2回に分割なさればいかがでしょうか。
  • id:infoa
    なるほど。2回に分けるという方法も有効なのですね。


    皆様、丁寧に教えていただいてありがとうございました。
    教えていただいた方法で実際にデータを使って検証してみて、方法を決定したいと思います。

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