マーケティング・リサーチに従事する人のためのデータ分析・解析法―多変量解析法と継時調査・時系列データの分析 [全集叢書]

マーケティング・リサーチに従事する人のためのデータ分析・解析法―多変量解析法と継時調査・時系列データの分析 の 商品概要

• 目次

  第Ⅰ部　データの基礎知識─質問・回答形式とデータ分析─
  　1 ．測定（数量化）と尺度
  　2 ．データの種類
  　（1）データの種類（データの尺度水準）　/　（2）離散量と連続量
  　　/　（3）１次データと２次データ　/　（4）データの相と元
  　　/　（5）構造化データと非構造化データ
  　3 ．データセットの種類
  　4 ．調査票の設計とデータ分析
  
  第Ⅱ部　相関と分散分析
  　1 ．相関
  　（1）相関関係とは　/　（2）相関係数　/　（3）偏相関係数　/　（4）順位相関係数
  　　/　（5）連関係数
  　2 ．分散分析
  　（1）分散分析とは　/　（2）一元配置の分散分析
  
  第Ⅲ部　予測要因分析
  　1 ．予測要因分析とは
  　2 ．回帰分析
  　（1）単回帰分析　/　（2）単回帰分析による分析例　/　（3）重回帰分析
  　　/　（4）重回帰分析による分析例　/　（5）ダミー変数による重回帰分析
  　　/　（6）数量化Ⅰ類と分析例
  　3 ．判別分析
  　（1）判別分析とは　/　（2）相関比に基づく判別分析
  　　/　（3）マハラノビスの距離に基づく判別分析　/　（4）等分散性の検証
  　　/　（5）判別分析による分析例　/　（6）ダミー変数による判別分析と数量化Ⅱ類
  　　/　（7）数量化Ⅱ類による分析例
  　4 ．コンジョイント分析
  （1）コンジョイント分析とは　/　（2）直交計画　/　（3）コンジョイント分析による分析例
  
  第Ⅳ部　構造分析
  　1 ．構造分析とは
  　2 ．主成分分析
  　（1）主成分分析とは　/　（2）相関行列と共分散行列に基づく分析の違い　/　（3）主成分の求め方
  　　/　（4）主成分数の決定　/　（5）主成分分析による分析例
  　3 ．因子分析
  　（1）因子分析とは　/　（2）因子分析の手順　/　（3）主成分分析と因子分析の違い
  　　/　（4）共通性と独自性　/　（5）因子の回転（単純構造）　/　（6）共通因子の抽出方法
  　　/　（7）因子得点の推定　/　（8）因子分析による分析例
  　4 ．数量化Ⅲ類とコレスポンデンス分析
  　（1）質的データの数量化　/　（2）数量化Ⅲ類　/　（3）コレスポンデンス分析
  　　/　（4）コレスポンデンス分析による分析例
  　5 ．クラスター分析
  　（1）クラスター分析とは　/　（2）クラスター分析法の種類
  　　/　（3）類似度と非類似度（ユークリッド距離）　/　（4）階層クラスター分析法の種類
  　　/　（5）階層クラスター分析法の結果の解釈　/　（6）階層クラスター分析法による分析例
  　　/　（7）非階層クラスター分析法（k-means法）　/　（8）k-means法による分析例
  　6 ．多次元尺度構成法（MDS）
  　（1）多次元尺度構成法（MDS）とは　/　（2）クルスカルの方法　/　（3）布置の算出
  　　/　（4）解の決定　/　（5）布置の回転　/　（6）多次元尺度構成法による分析例
  
  第Ⅴ部　継時調査と時系列データの分析
  　1 ．継時調査とは
  　（1）断面調査と継時調査　/　（2）継時調査の種類と目的　/　（3）同一標本方式と独立標本方式
  　　/　（4）ベンチマーク調査とフォローアップ調査　/　（5）継時調査の調査内容と調査方法
  　　/　（6）時系列データの分析　/　（7）継時調査の利用
  　2 ．官公庁統計調査の設計と時系列データの分析の実際
  　（1）官公庁統計調査の設計　/　（2）官公庁統計の時系列データの分析
  　3 ．視聴率調査の設計と時系列データの分析の実際
  　（1）視聴率調査の設計　/　（2）視聴率調査の時系列データの分析
  　4 ．テレビ広告とインターネット広告の相乗効果測定調査の設計と時系列データの分析の実際
  　（1）テレビ広告とインターネット広告の相乗効果測定調査の設計
  　　/　（2）広告の相乗効果測定調査の時系列データの分析
  　5 ．メディア・ミックス・キャンペーンの効果測定調査の設計と時系列データの分析の実際
  　（1）メディア・ミックス・キャンペーン効果測定調査の設計
  　　/　（2）メディア・ミックス・キャンペーン効果測定調査の時系列データの分析
  
  付表1 　Ｆ分布表
  付表2 　スチューデント化された範囲表
  引用文献・引用サイト
  索　引

• 内容紹介

  実務経験４?５年程度で、基礎編となる『マーケティング・リサーチに従事する人のための
  調査法・分析法─定量調査・実験調査・定性調査の調査法と基礎的分析法─』に記載した
  調査法・分析法の基礎的知識を習得した人を対象に、
  よく利用される調査データの高度な分析・解析法の習得を目標に編集。
  また、読者の理解促進のために、事例を数多く用い、
  これから多変量解析や時系列データの分析を学ぼう、
  用いてみようとする方にも、よりわかりやすく、理解できるよう工夫した。
  
  本書で分析・解析法を学ぼうとする人は、まず調査法・分析法の基礎的知識を
  『マーケティング・リサーチに従事する人のための調査法・分析法─定量調査・実験調査・定性調査の調査法と基礎的分析法─』によって
  整理・体系化した上で、本書にとりかかることをお勧めする。　
  この２冊を活用することで、マーケティング・リサーチ従事者が幅広いリサーチの知識を習得し、
  リサーチの企画能力、リサーチの実施能力、リサーチ・データの分析能力を向上し、
  多くのリサーチ課題を解決していくことが期待できる。
  
  
  ※（一財）統計質保証推進協会統計検定センターが実施する「統計調査士」，「専門統計調査士」
  の資格試験出題の参照基準にも対応。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  島崎 哲彦(シマザキ アキヒコ)
  １９４６年神奈川県生まれ。１９８９年立教大学大学院社会学研究科博士課程前期課程修了。１９９７年博士（社会学）（立教大学）。１９７１年～１９９６年旅行会社・調査会社勤務、調査会社代表取締役社長。１９９６年～２０１６年東洋大学社会学部助教授・教授、東洋大学大学院社会学研究科客員教授。現在、日本大学大学院新聞学研究科非常勤講師。専門社会調査士。（一社）日本マーケティング・リサーチ協会元理事、公的統計基盤整備委員会元委員長・現顧問、ＨＲマネジメント委員会教育分科会顧問、ＩＳＯ／ＴＣ２２５国内委員会座長
  
  中山 厚穂(ナカヤマ アツホ)
  １９７８年埼玉県生まれ。２００６年立教大学大学院社会学研究科応用社会学専攻博士課程後期課程単位取得退学、博士（社会学）（立教大学）。２００６年～２００９年立教大学経営学部助手、助教。２００９年～２０１０年長崎大学経済学部准教授（～２０１０年９月まで）。現在、首都大学東京大学院経営学研究科准教授。専門社会調査士。（一社）日本マーケティング・リサーチ協会公的統計基盤整備委員会委員長、ＨＲマネジメント委員会教育分科会委員
  
  大竹 延幸(オオタケ ノブユキ)
  １９５５年神奈川県生まれ。１９９９年立教大学大学院社会学研究科博士課程前期課程修了、社会学修士。１９７８年～１９８８年繊維会社勤務。１９８８年～（株）マーケッティング・サービス入社。現在、（株）マーケッティング・サービス代表取締役社長。東洋大学社会学部非常勤講師。明星大学人文学部非常勤講師。専門社会調査士、専門統計調査士。（一社）日本マーケティング・リサーチ協会元理事、ＨＲマネジメント委員会教育分科会顧問
  
  鈴木 芳雄(スズキ ヨシオ)
  １９５５年東京都生まれ。１９７９年早稲田大学文学部卒業。１９７９年～２０１８年（株）ビデオリサーチ勤務、取締役、顧問。現在、（一社）日本マーケティング・リサーチ協会元専務理事、ＨＲマネジメント委員会教育分科会委員

• 著者について

  一般社団法人　日本マーケティング・リサーチ協会 (ニホンマーケティングリサーチキョウカイ)
  （いっぱんしゃだんほうじん　にほんまーけてぃんぐ・りさーちきょうかい）一般社団法人　日本マーケティング・リサーチ協会
  
  島崎　哲彦 (シマザキ　アキヒコ)
  （しまざき　あきひこ）日本大学大学院新聞学研究科非常勤講師/東洋大学現代社会総合研究所客員研究員/元東洋大学社会学部メディアコミュニケーション学科教授。
  
  
  中山　厚穂 (ナカヤマ　アツホ)
  （なかやま　あつほ）東京都立大学大学院経営学研究科･経済経営学部教授。
  
  
  大竹　延幸 (オオタケ　ノブユキ)
  （おおたけ　のぶゆき）(株)マーケッティング･サービス代表取締役社長/東洋大学社会学部･明星大学人文学部非常勤講師。
  
  
  鈴木　芳雄 (スズキ　ヨシオ)
  （すずき　よしお）(株)ビデオリサーチ顧問/元一般社団法人日本マーケティング･リサーチ協会専務理事/HRマネジメント委員会教育分科会委員。
  

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