主成分分析について

購買の動機として最も重要なものを知りたい

多変量データから全体を規定しそうな要因に基づいて、それを集約する(取りまとめる)ことによって、データの特徴を簡潔にまとめ、新たな総合指標を作り出します。 主成分分析は、情報を要約する分析手法です。
調査例
生活者行動分析調査
プロモーション効果測定調査
ブランド戦略調査
コンセプトデザイン調査 等
分析手法の特徴
多数の質問項目、特に具体的な評価や結果情報などの項目を個別要素の平均・分散・共分散を求めて、 相関係数・相関行列(個別要因の関わり合いの強さ)を算出します。
主成分分析で得られる指標
固有値(重み) 主成分分析を行うと、各主成分に対応した固有値が求められます。この固有値は主成分の分散に対応しており、その主成分がどの程度元のデータの情報を保持しているかを表します。元の変量の分散が1に標準化されていれば、固有値は元の変量何個分の情報量を持つかを表します。

寄与率
ある主成分の固有値が表す情報が、データのすべての情報の中で、どの位の割合を占めるかを表します。

累積寄与率
各主成分の寄与率を大きい順に足したもので、そこまでの主成分のデータが持っていた情報量がどのくらい説明されているかを表します。

分析日数

2~3営業日が目安ですが、出力する図表の数、設問(回答)の方法などによって変動します。

<分析料金>
軸抽出とスコアまで : 基本料金5万円 + 1分析5万円×パターン数
軸のネーミングまで : 基本料金5万円 + 1分析5万円×パターン数
※1パターン = 2因子での1負荷量散布図
   ※詳細は仕様決定後にお見積もりいたします。
※調査実施には別途調査料金がかかります。お見積もりいたしますので、お問い合わせください。
※データの寄与率が低い場合は、「主成分の抽出」ができないこともあります。
この場合、「固有値」「寄与度」をご報告し、分析基本料金のみ申し受けます。

投稿日:

Copyright© マーケティング・リサーチなら株式会社アビス , 2024 AllRights Reserved Powered by micata2.