新刊書

【2006年6月刊行】

購買心理を読み解く統計学――実例で見る心理・調査データ解析28
豊田秀樹 編著
A5判 256頁
ISBN978-4-489-00730-9 C0040


■編著者紹介:豊田秀樹(とよだ ひでき)
1961年 東京都に生まれる。
1989年 東京大学大学院・教育学研究科(教育学博士)。
 日本行動計量学会優秀賞(1995年)、
 日本心理学会優秀論文賞(2002年、2005年)受賞。
 イリノイ大学心理学部客員研究員などを経て、
現 在 早稲田大学文学学術院教授。
 専門は心理統計学、マーケティング・サイエンス。
 研究の合間の映画鑑賞が無上の楽しみ。

◎主な著書
『項目反応理論[入門編]―テストと測定の科学―』
『項目反応理論[応用編]―新しい心理テストの構成法―』(編著)
『共分散構造分析[入門編]―構造方程式モデリング―』
『共分散構造分析[応用編]―構造方程式モデリング―』(編著)
『共分散構造分析[技術編]―構造方程式モデリング―』(編著)
『共分散構造分析[疑問編]―構造方程式モデリング―』(編著)
                  (以上、朝倉書店)
『共分散構造分析[事例編]―構造方程式モデリング―』(北大路書房)
『SASによる共分散構造分析』(東京大学出版会)
『原因を探る統計学―共分散構造分析入門―』(共著)
『違いを見抜く統計学―実験計画と分散分析入門―』
『金鉱を掘り当てる統計学―データマイニング入門―』
                  (以上、講談社ブルーバックス)

●共著者メンバー(2004年度の早稲田大学大学院/心理学教室/豊田研究室)
豊田秀樹(とよだ ひでき)・池端麻衣(いけはた まい)・尾崎幸謙(おざき こうけん) ・
川端一光(かわはし いっこう) ・齋藤朗宏(さいとう あきひろ) ・
篠原正裕(しのはら まさひろ) ・角康太郎(すみ こうたろう)・
中村健太郎(なかむら けんたろう) ・藤田幸(ふじた ゆき)・
松本宏之(まつもと ひろゆき)・室橋弘人(むろはし ひろと)
■内容紹介
◎「買いたいココロ」を科学する、28の方法
企業や商品の「ブランド力」、お客さんの潜在的な「好み」、価格とニーズのバランス……
多種多様なデータをいくら集められても、それだけでは直接測ることのできない、
いろいろな「買いたいココロ」があります。そのココロを、心理統計学+マーケティング・サイエンスの
第一人者が、具体的な実例から幅広く役に立つ28の最新分析法をもとに、魅力的に解き明かします。

★本書は、雑誌『プレジデント』に「職場の心理学―データから金脈を探す・心理統計学講座」として、
 24回(2004年7.5号〜2005年6.13号)連載された内容に新たな書き下ろし5回分を加え、
 全体を加筆・再構成したものです。  この連載の最初の記事(本書では「はじめに」として、収録)は、
 こちらから読むことができます(連載時の記事のため、本書収録部分とは異なる部分があります)。

■目次

はじめに 多種多様な調査データを、「心理統計学」というサイエンスで読み解く

第1章 目に見えない「好み」やニーズを読み解く
構造方程式モデリング―――見えない「ブランド力」の測定法
独立成分分析―――商品ニーズに適した購買層のグルーピング方法
潜在混合分析―――見えない顧客の嗜好を顕在化させる
一対比較法―――好感度で差をつけたい、商品名の選択法
主成分分析―――企業情報から効率よくトータル指標を得る

第2章 「買いたいココロ」、その行動ルールを読み解く
コンジョイント分析―――消費者本人も知らない「購買の決め手」を探る
アソシエーションルール―――「紙おむつとビール」の関係から購買法則をつかむ
生存時間分析―――生き残る顧客、離れていく顧客、その訳を探る
決定木―――「もう一度買いたい」その理由の在処を探す
ベイジアンネット―――複数の因果関係を予測し、最適解を見出す

第3章 複雑な要因から、決定を下す根拠を読み解く
ニューラルネットワーク―――価格×購買数のMaxを見つける
多項ロジットモデル―――商品選択の影響度の高い要因を見つける
AHP―――「決められない問題」を優先順位から評価する
遺伝ACEモデル―――遺伝か、環境か? その影響力を測る
集団AHPとGAS―――複雑な基準のなかから意思決定のプロセスを探る
ISM―――要因の優先度から商品選定プロセスを分析する

第4章 グループ化&マッピングで、関係性を読み解く
自己組織化マップ―――競合群を2次元Mapであぶり出す
クラスター分析―――プレースタイルの「近さ」から戦略を立てる
多次元尺度法―――こころの中の「商品間のキョリ」の測定法
コレスポンデンス分析―――企業と大学の「相性」を見やすくする
探索的ポジショニング分析―――好人気、だけどニッチなポジションを探す
グラフィカルモデリング―――「見かけの相関関係」にだまされないために

第5章 どのくらい正確か、判断の信頼性を読み解く
傾向スコアによる重み付け補正法―――Web調査から信頼できる結果を引き出す
ロジスティック回帰分析―――取引先の倒産確率の読み解きかた
項目反応理論―――問題の難易度によらないテスト評価を下す
一般化可能性理論―――採用面接の信頼精度を測る
時系列分析―――時季変動の予測から、リスク最小かつ利益最大に
ポアソン回帰分析―――コストとエラーのバランスをコントロールする



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