判別分析市場調査

判別分析とは何ですか?

判別分析 (DA) は、統計学で結果を分類するために使用される手法です。1 つ以上の定量的予測変数のスコアに基づいて、これらの結果を重複しないグループに分けます。名前が示すように、これは結果を判別または分類する方法です。DA の生みの親は 3 人です。インドの Mahalanobis、英国の Fisher、米国の Hotelling です。

医師は DA を実行して、脳卒中のリスクが高い患者と低い患者を見つけることができます。分析によって、患者を高リスク グループと低リスク グループに分類できます。これらのグループは、体重やコレステロール値などの個人属性に基づいて分類できます。または、ライフスタイルの行動に基づいて分類することもできます。たとえば、1 日のタバコの本数や毎週の運動回数に基づいて分類できます。

DA は予測目的または記述目的に使用できます。必要な手順は次のとおりです。

• 問題を見つける
• 判別関数の係数を推定する
• これらの判別関数の重要性を理解する
• 結果を解釈する
• 結果の妥当性を評価する

判別分析が重要な理由は何ですか?

研究者は判別分析プロセスを使用して、「従属変数」と 1 つ以上の「独立変数」の関係を理解します。従属変数とは、研究者が独立変数の値から説明または予測しようとする変数です。従属変数は、複数のカテゴリ (カテゴリ変数) に分割されることがあります。

DA は連続した独立変数を取り、関係または予測方程式を作成します。研究者はこれらの方程式を使用して従属変数をグループに分類します。

従属変数に 2 つのカテゴリがある場合、使用されるタイプは 2 グループ判別分析です。3 つ以上のカテゴリがある場合、使用されるタイプは多重判別分析です。線形判別分析 (LDA) と二次判別分析 (QDA) もあります。

判別分析の種類の主な違いは次のとおりです。2 つのグループの場合、判別関数を 1 つしか導出できません。このタイプの DA は判別関数分析と呼ばれます。複数の判別分析の場合は、複数の判別関数を計算できます。

DA は次の質問に答えることを目的としています。

• 予想されるグループ化と観察されたグループ化はどこで異なりますか?
• 両者の差は統計的にどの程度重要なのでしょうか?

これは、特に研究者がグループ (年齢層、顧客) またはアイテム (アイテム、ブランド) の違いを理解しようとする場合に、強力な調査および分析ツールとなります。

ビジネスに判別分析が必要な理由

判別分析には、特に今日のデータ時代には多くの利点があります。この方法は実証済みの利点です。この方法により、多くの企業が成長、利益、競争力を高めることができます。

DA が当てはまる場合、多くの例で説明できます。たとえば、これを使用して、ソフトドリンクを少量、中量、多量に飲む人によって冷凍食品の消費量がどのように異なるかを把握できます。

これはさまざまな業界で広く使用されているため、人気のツールです。企業は特定の問題を分析するためにこれを使用できます。どの独立変数が従属変数に最も重要な結果をもたらすかを判断する必要があります。

判別分析について

判別分析と回帰分析を比較すると、判別分析では、オブジェクトが特定のグループの条件にどの程度準拠しているかを正確に特定できます。

また、DA をクラスタ分析と比較することもできます。クラスタ分析は教師なし学習です。対照的に、DA は教師あり学習です。研究者は開始前にオブジェクト カテゴリを確立します。

DA には多くの用途があります。たとえば、どの予測変数が従属変数に関連しているかを判断するために活用できます。また、DA を使用して従属変数の値を予測し、知覚マップを作成することもできます。

SIS International Research は、世界中の企業の戦略計画を支援します。当社は市場調査サービスを提供しており、業界全体で判別分析を使用しています。定性的および定量的市場調査をお手伝いします。SIS は、UX および戦略市場調査と競合分析も提供しています。