1からの マーケティング分析

第I部 マーケティング分析の概要

第1章 マーケティング分析の楽しさ

執筆：黒岩健一郎
武蔵大学経済学部　准教授

1. はじめに
2. マクドナルド「プレミアムローストコーヒー」1杯無料提供キャンペーン
3. マーケティング分析とは
4. マーケティング分析の重要性
5. おわりに
• Column1-1　新しいマーケティング調査
• Column1-2　定量調査と定性調査
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第2章 マーケティング分析の手順

執筆：竹村正明
明治大学商学部　准教授

1. はじめに
2. データで分析する理由
   • 学者のデータ分析
   • 経営現場のデータ分析
3. データが主張を支える条件
• データの指標の妥当性
• データの指標の信頼性
4. リサーチ・デザイン
• リサーチ・サイクル
• 仮説の開発
5. おわりに
• Column 2-1　代表的なリサーチ・デザイン
• Column 2-2　仮説の開発のための事例探索例
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第3章 仮説検証

執筆：秋本昌士
愛知学院大学商学部　専任講師

1. はじめに
2. 仮説検証とは何か
3. 仮説検証の手順
4. 仮説検証における注意点
5. おわりに
   • Column3-1　第1種の誤り、第2種の誤り
   • Column3-2　「片側検定」と「両側検定」
   • 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第II部 データの集計

第4章 サンプリング

執筆：西川英彦
法政大学経営学部　教授

1. はじめに
2. センサスか、サンプリングか
   • サンプリング・プロセスとは何か
   • 母集団の定義
   • サンプリング・フレームの決定
   • サンプリング方法の決定・非確率サンプリング
   • サンプリング方法の決定・確率サンプリング
   • サンプル・サイズの決定
   • サンプリングの実行
3. サンプリングで気をつけること
4. おわりに
   • Column 4-1　１次データと２次データ
   • Column 4-2　マーケティング分析と個人情報保護
   • 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第5章 グラフ

執筆：吉田満梨
立命館大学経営学部　准教授

1. はじめに
2. グラフの種類と描き方
• 値の大小を比較する―「棒グラフ」
• データの傾向や推移を表す―「折れ線グラフ」
• ２種類のデータの関係を表す―「散布図」
• 構成比を表すグラフ―「帯グラフ」、「円グラフ」
• データのばらつきを表すグラフ―「ヒストグラム」、「箱ひげ図」
3. グラフをどう読むか
• グラフから傾向を読む
• 外れ値を検出する
4. クロス集計表の利用
• 単純集計とクロス集計
• クロス集計表の描き方
• クロス集計表のグラフ表現
5. おわりに
• Column 5-1　測定尺度に基づくデータの種類
• Column 5-2　ヒストグラムと棒グラフの違い
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第6章 平均と標準偏差

執筆：鈴木拓也
東海大学短期大学部経営情報学科　専任講師

1. はじめに
2. 平均
• 平均とは
• 平均のいろいろな使われ方
3. 分散と標準偏差
• 平均を見るだけで本当にいいのか
• 分散と標準偏差
• 標準偏差はこんなに役立つ
4. 平均と標準偏差の適用例
5. おわりに
• Column 6-1　いろいろな平均と代表値
• Column 6-2　平均の落とし穴
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第III部 マーケティング分析の方法

第7章 相関分析

執筆：木村　浩
立正大学経営学部　准教授

1. はじめに
2. 相関分析とは何か
3. 相関分析から何がわかるのか
4. 相関分析で気をつけること
• 散布図でデータの分布を必ず確認すること
• 相関関係は、因果関係を表すものではない
• 見せかけの相関に注意
• 無相関は、無関係を意味しない
5. おわりに
• Column 7-1 相関関係と因果関係
• Column 7-2　見せかけの相関と偏相関係数
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第8章 χ²検定

執筆：石井裕明
早稲田大学商学学術院　助手

1. はじめに
2. χ²検定の準備
3. χ²検定の進め方
• 仮説の設定
• χ²値
• 自由度と有意水準
• 適合度検定
4. χ²検定で何ができるのか
• 独立性検定の例
• 適合度検定の例
5. χ²検定で気を付けること
6. おわりに
• Column 8－1　自由度
• Column 8－2　有意水準
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第9章 t検定

執筆：石田大典
早稲田大学商学学術院　助手

1. はじめに
2. t検定とは何か
3. t検定で何ができるのか
• 対応のあるt検定（対になったグループの平均値の比較）
• 対応のないt検定（独立したグループの差の検定）
4. t検定で注意すること
• ２つのサンプルの母集団分散が等しいかどうかの検定
5. おわりに
• Column 9－1　ノンパラメトリック検定
• Column 9－2　優越率
• 考えてみよう／参考文献／次に読んでほしい本

第10章 分散分析

執筆：小山太郎
中部大学経営情報学部　専任講師

1. はじめに
2. 分散分析とは何か
3. 分散分析で何ができるのか
4. おわりに
• Column 10-1　多重比較
• Column 10-2　実験計画
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第11章 回帰分析

執筆：福田康典
明治大学商学部　准教授

1. はじめに
2. 回帰分析とは何か
• 曖昧な因果関係の把握と回帰分析
• 回帰分析の中核・回帰式とその作成
3. 回帰分析で何ができるのか
• 回帰式の評価と仮説モデルの検証(1)：
  決定係数によるあてはまりの良さの評価
• 回帰式の評価と仮説モデルの検証(2)：
  回帰係数の検定
• 回帰式に基づく結果の予測と制御
• 回帰式に基づく影響力の把握と比較
4. 回帰分析で気をつけること
• 回帰分析は仮説を持って挑むべし、仮説として終わるべし
• 説明変数同士の関係にも注意が必要
5. おわりに
   • Column 11－1　最小2乗法（回帰係数と切片の算出原理）
   • Column 11－2　偏回帰係数（重要ではあるが扱いにくい情報）
   • 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第IV部 発展編

第12章 因子分析

執筆：須永　努
千葉商科大学サービス創造学部　准教授

1. はじめに
2. 因子分析とは何か
3. 因子分析で何ができるのか
• 因子得点
• 消費者理解への適用
4. 因子分析で気をつけること
• データのタイプ
• サンプルおよび質問項目の数
• 尺度の信頼性
5. おわりに
• Column 12-1　回転
• Column 12-2　探索的因子分析と確認的因子分析
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第13章 コンジョイント分析

執筆：橋田洋一郎
専修大学経営学部　専任講師

1. はじめに
2. コンジョイント分析の前提
3. コンジョイント分析の実施
4. コンジョイント分析の結果
5. おわりに
• Column 13-1　多属性態度アプローチとコンジョイント・アプローチ
• Column 13-2　評定型コンジョイント分析と選択型コンジョイント分析
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第14章 共分散構造分析

執筆：久保田進彦
東洋大学経営学部　准教授

1. はじめに
2. 共分散構造分析とは何か
• 共分散構造分析の概要
• 共分散構造分析の基本構造
• 共分散構造分析のステップ
3. 共分散構造分析で何ができるのか
• 共分散構造分析でできること
• 共分散構造分析の事例
4. 共分散構造分析で気をつけること
5. おわりに
• Column 13-1　双方向因果分析
• Column 13-2　シンプルなモデル
• 考えてみよう／参考文献／次に読んで欲しい本

第15章 質問票の作成

執筆：冨田健司
同志社大学商学部　准教授

1. はじめに
2. 質問票調査で何ができるのか
3. 質問票を作成する前に行うこと
• 調査の目的は何か
• 仮説は何か
• 誰に対して行うか
4. 質問票の回答形式
• リッカート形式（法、尺度）
• 単一回答・複数回答・順位回答
• 点数・比率での回答
• 自由回答
5. 質問票の作成実践
6. 質問票の作成で気をつけること
• 所得に関する質問、無料の商品に関する質問
• ５分以内
• カバーレター
7. おわりに
• Column 15-1　合成変数
• Column 15-2　尺度の信頼性と妥当性
• 考えてみよう／次に読んで欲しい本