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| 03.01月度診断データ研究会議事録 | ||
| 開催日時:03.01.19(日) 10:30-16:00 | ||
| 出席者(敬称略) | ||
| 雨宮先生 西川,鎌田,喜多村,野田,関野,津野,高寺,長田,青野, 小林,柳原,新山,子安,高橋,馬場(記) |
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| 次回予定 | ||
| 日時:02.23(日) 10:30-15:00 |
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| 議事 | ||
| 1) | 各WG統計活用事例の出版について:西川さん | |
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各支部に対して1件/年,活動報告書出版の本部予算が60万円貰える.それに申請したい. 支部内で他に1件申請の予定あるが,我々のは長く多人数の活動結果の報告であり優先でお願いする積り. 各WGとしてのまとめは「3月度」発表,3末まとめ完了となる様に各WGにお願いする. それ以降,編集・修正を行い,8月ごろ発刊と考えている.編集に時間をかけ良い物にしたい. 但し本部予算を貰うと,協会会員以外が入っているとクレームが付く恐れがある.その際は状況に即した対処が必要になるが,この点ご了承をお願いする. |
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| 2) | WG発表:店舗評価と人材適性評価の判別分析:馬場 | |
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12月例会でCDにて配布の資料に基づいて結果を発表.雨宮先生から次のコメントがあった. 判別分析のグループ別けに主成分分析を使っているが,主成分ー1は必ずしも総合力を表すという訳では無く,変数の特性により結果的にそうなる事もあるという事. 判別分析結果でスコアに+−が出るが,それは傾向の両端の意味で,+−に特に意味はない. 態度特性は一度講義で取り上げて,基本を抑えておくと良いと思うので,時期を見て取り上げたい. |
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| 3) | 数量化4類:雨宮先生 | |
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数量化4類は,直線上,平面上等で「似ている程度」を視覚的に出力する手法であるが,因子分析等に比べて「有効な活用法」は見当たらない.従って活用法を考えるという意味も含めて今回紹介する. 資料は菅民郎著の「らくらく読める多変量解析」より,解析ソフトは先生が前日見つけられたExcelアドオンソフトが配布された. 下記の事例を演習した. |
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| @分析対象データ:↓表 表は小学生が教室で隣に座りたい希望を調査した結果でクロス点の数字は,該当する縦横軸の二人の希望対象の一致数. ![]() 例えばよし太とよし子は希望した3名(自分も含め)の相手が同じだった. |
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| A数量化4類分析結果:↓表 前表のデータに数量化4類の分析をかけと表の結果が出力される. ![]() 各軸上で数字(=距離)の遠近が(嗜好の)類似性の大小を表す.但し各軸の意味は,主成分分析,因子分析等と同様に人の判断にゆだねられてられている. |
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| Bグラフ化:下図 図の様な散布図が同時に出力(ラベル等は追記)される. これにより各軸で構成する平面上での類似性を視覚的に捉える事が出来る. 各軸の特性は,因子分析等と同様に,各人の特性が分かっていれば, 「勉強が出来るVSできない,スポーツ好きVS読書好き,軟派VS硬派」というように意味付けする事が出来そうである. 類似のタイプとして,よし太とよし子はどの軸上でも類似性が高い.一方,つよ男とよわ江は第2軸上での類似性は高いが,第1軸ではかなりの隔たりがあり,第3軸では両極端に位置する. 従って,軸の意味を推定できれば,結果の面白さは増すと思う. |
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| (以上) | ||