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。
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。
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・・・。
シンプルですが、
「とても満足」「満足」「不満」「とても不満」を
「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。
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。
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。
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。
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。
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?
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。
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。
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
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。
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?