- 本の紹介
- マーケティング分析や統計の基本について、極力数式を使わずに解説した入門書。調査方法や統計手法がどのように研究やビジネスに活用できるかがわかる好評書の最新版。（発行＝碩学舎）
目次
序 文
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
1 はじめに
2 アスクル「業務用ポリエチレンラップ」の開発
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
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
第２章 マーケティング分析の手順
1 はじめに
2 データを集める理由
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column２ - １ 代表的なリサーチ・デザイン
Column２ - ２ 仮説の開発のための事例探索例
第３章 仮説検証
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
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」
第Ⅱ部 データの集計
第４章 サンプリング
1 はじめに
2 センサスか、サンプリングか
3 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
4 サンプリングで気をつけること
5 おわりに
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column４ - １ １次データと２次データ
Column４ - ２ マーケティング分析と個人情報保護
第５章 グラフ
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column５ - １ 測定尺度に基づくデータの種類
Column５ - ２ ヒストグラムと棒グラフの違い
第６章 平均と標準偏差
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column６ - １ いろいろな平均と代表値
Column６ - ２ 平均の落とし穴
第Ⅲ部 マーケティング分析の方法
第７章 相関分析
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
① 散布図でデータの分布を必ず確認すること
② 相関関係は因果関係を表すものではない
③ 見せかけの相関に注意
④ 無相関は無関係を意味しない
5 おわりに
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column７ - １ 相関関係と因果関係
Column７ - ２ 見せかけの相関と偏相関係数
第８章 χ2 検定
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 検定で気をつけること
6 おわりに
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column８ - １ 自由度
Column８ - ２ 有意水準
第９章 ｔ 検定
1 はじめに
2 ｔ検定とは何か 13
3 ｔ検定で何ができるか
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
平均値の差の評価
5 おわりに
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column９ - １ ノンパラメトリック検定
Column９ - ２ 優越率
第10章 分散分析
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column10 - １ 多重比較
Column10 - ２ 実験計画
第11章 回帰分析
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column11 - １ 最小２乗法（回帰係数と切片の算出原理）
Column11 - ２ 偏回帰係数（重要ではあるが扱いにくい情報）
第Ⅳ部 発展編
第12章 因子分析
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column12 - １ 回転
Column12 - ２ 探索的因子分析と確認的因子分析
第13章 コンジョイント分析
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column13 - １ 多属性態度アプローチとコンジョイント・アプローチ
Column13 - 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
第14章 共分散構造分析
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
考えてみよう
参考文献・次に読んで欲しい本
Column14 - １ 双方向因果分析
Column14 - ２ シンプルなモデル
第15章 質問票の作成
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
配布と回収
7 おわりに
考えてみよう
次に読んで欲しい本
Column15 - １ 合成変数
Column15 - ２ 尺度の信頼性と妥当性
