検定表、数表は省略しています。詳しくはこちらまた、表示の関係から、数式が正しく表示されていない部分があります。J-SEMS.PROで以下の解析を行うことができます。詳しくはこちら手法マーケッティング・リサーチの分野では、商品を特徴付ける要因を属性といい、その属性の具体的な内容を水準と呼ぶ。ここでは、それぞれの属性の中から、様々な要因をピックアップし、それらの要因を組み合わせて、仮の商品コンセプトを作り、それらを消費者に順位付けしてもらう。このようにして得られた順位データを元にして、各属性と各水準の効用を算出し、最適な商品コンセプトを作り出すことを目指すものである。と2のどちらが消費者に支持されるか。消費者の購買に最も影響を及ぼす属性はどれか。L8直交配列表を用いて、解析結果の質を保持しつつ、順位付けの回数を減らす。直交配列表に従って、腕時計の属性・水準を割り付けると下記の表のようになる。枚のカードに対して、各パネリストは、どのカードの製品が一番買いたくて、次はどれかというように、すべてのカードについて、1位から10位までの順位付けをする。組み合わせの中からランダムに選ぶ。順位データ(これも連続量とみなす)を目的変数とする重回帰分析を行う。分析結果の信頼性を検証するためのN0.9とNo.10の2枚のカードは分析を行う際には用いない。分析は、RやExcelのデータ分析ツールで行う。重回帰分析によって得られた偏回帰係数とy切片に着目して、以下の分析を進める。寄与率1)各属性の第1水準の効用値には、求めた偏回帰係数の値が入る。2)各属性の第2水準の効用値には、第1水準の効用値の正負の符号が反転した値が入る。3)各属性の第1水準と第2水準の効用値の差の絶対値を求め、それを各属性の範囲とする。4)各属性の効用値の分散を求める。5)各属性の分散を分散の合計で除して、各属性の分散の寄与率を求める。ステップ3:コンジョイントカードの平均順位と予測順位の比較により、解析結果の信頼性を検討する1)全パネリストのデータから、カード1〜8の平均順位を求める。2)カード1〜8の予測順位を求める。各カードの予測順位は、下記の式による。3)平均順位と予測順位の差を検討する。以下であれば、信頼性は満たされたとする。ステップ4:ホールドアウトカードの平均順位と予測順位との比較により、解析結果の信頼性を検討する1)全パネリストのデータから、カード9〜10の平均順位を求める。2)カード9〜10の予測順位を求める。予測順位は、コンジョイントカードの場合と同じで、下記の式による。予測順位=定数項(y切片)−(各属性における該当する水準番号の効用値の合計)3)平均順位と予測順位の差を検討する。以下であれば、信頼性は満たされたとする。http://f-tpl.com。