1 市場調査の手順 1. 問題の設定 2. 調査方法の決定 3. データ収集方法の決定 4. データ収集の実行 5. データ分析と解釈 – データ入力 – データ分析 6. 報告書の作成
2 データ分析手法の分類 質的データ （名義、順 序） 量的データ （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 関連性 質 × 質 χ 2 検定 質 × 量 分散分析 量 × 量 回帰分析
3 マーケティング・リサーチ データ分析手法２ χ 2 検定
4 質的データの例 回答者番号性別購買 1 男性 ○ 2 × 3 女性 × … 99 女性 ○ 100 男性 ○
5 データの整理（二変数） クロス集計表 購買 性別 男性女性計 ○ × 計
6 関連が明らかな例 購買 性別 男性女性計 ○ 800 ×020 計
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 「今日は晴れる」 帰無仮説 「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 計 × ○ 計女性男性 購買 性別
16 カイ二乗値の計算 = 16.7
17 (O-E) 2 /E 購買 性別 男性女性 ○ ×28
18 自由度の計算
19 χ 2 分布表（右上端） a n 確率 χ2値χ2値
20 χ 2 分布表の読み方 χ 2 値と自由度から、帰無仮説が成立す る確率を求める 0.5% 以下 ～ 2.5% %27.38 確率自由度 χ2値χ2値
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 χ 2 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