刺激によって構造が違うと困る。どんな項目にも高く(低く)反応する対象者がいると,項目間に相関が生じる。そもそも項目に十分な分散がないと,まともな相関は得られない。(a)(b)はどちらにも反映される。(c)の影響はamongで大。(d)もamongで深刻だ(そりゃそうだ,製品数がデータサイズになるのだから)。(e)はどちらにも影響する。(f)はwithinでは要チェック,いっぽうamongではどうチェックしたらいいのかわからない。(g)はwithinで深刻。(h)はどちらでも深刻で,withinでは十分な個人差,amongでは十分な刺激差が必要になる。どれが優れているとはいえないんだけど,within分析はもっと使われてよいのではないでしょうか。対象者間分散と刺激間分散を無条件にプールして良いような場合であれば,Total分析(ないし,三相因子分析とかPARAFACとか)がいいけれど,そういう場面って少ないんじゃないですか。論文には出てこないけど,平均構造を導入した多母集団因子分析は,著者らのいうwithin分析にあたるだろう。論文の後半は,広告テストの実データを用いて3つのアプローチの結果を比較しているんだけど,そこはつまんないので流し読み。俺が因子分析の文脈を離れて,やたらに一般化して考えているせいかもしれないんだけど,著者らの発想にいまいち共感できないところがある。書いてないけれど,著者にとっての分析対象は(a)(b)に基づく項目間構造にほかならないのではないかと思う。...)にも,製品の平均値の構造(A)にも,したがって全体の構造(T)にも,等しく表れているはずなのである。Aのどの行列を調べればうまく真の構造にたどり着けるかということだ。(c)「環境的相関に基づく認知的連関」や(f)「等質性」は,その障害物に過ぎないのだ。いう見方もあるだろう。問題は,そういう見方が適切であるような状況がどこまで一般的か,ということだ。ほかの状況を想像することだって容易である。,(a)(b)だけでなく(c)「環境的相関に基づく認知的連関」にも等しく関心がもたれるケース。catchingとinformativeとは両立しない」と気がつくことに,大きな意味があるかもしれない(それが消費者の広告認知メカニズムにおける因果関係なのか,世の中たまたまそうなっているからなのか,そんなちがいはどうでもいいよ,と思うかもしれない)。,(f)「等質性」がないこと,つまり各刺激に対する反応の構造が異なることが前提であるようなケース。製品テストにおいて,構成概念間の因果関係(b)がどの製品でも同じだとしたら,それはどの製品でも目指すべき改善方向は同じだということを意味する。Cさんのセクシャル・アピールは肌の露出によって生じているから,同一市場で競合する女の子Dさん,あなたももうちょい露出なさい,というようなものだ。彼女の場合,黒スーツに眼鏡をかけたほうがかえって色っぽいかもしれないのに。結局のところ,これは分析の前提と目的の問題である。total/within/amongは,特定の前提のもとで,特定の目的に奉仕したりしなかったりするのである。分析アプローチの処方箋をつくるためには,具体的な課題状況に即し,そこの状況で求められうる分析目的を精緻に定義しなければならない。著者らはWithin分析は市場の現状に縛られないという意味で新製品開発に有益ではないかと示唆しているが,新製品開発においては市場の現状を知ることだって大事だろう。「新製品開発」という言葉が広すぎるわけで,コレコレな新製品開発の局面において,コレコレな前提の下では,コレコレについて知るためにwithin分析を行いましょう,というところまで詰めないと,処方箋にはならないのである。書いているうちに,だんだんご奉公先の仕事の話に近づいてきてしまったので,このへんでストップ。三相データをどうやって二相に落とすか。