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。
『主成分分析』レポートサンプル
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各主成分の因子負荷量の高いものに着目して各因子の意味を解釈します。
第１因子は総合指標になることが多く、上記の例では「店舗ソフト部分のクオリティ」であると分析（軸のネーミング）できます。
