■顧客満足・従業員満足を利益に連鎖させる方法

4)モデル構築手順 B潜在満足変数のインパクト予測方法
 

総合満足度に対する潜在満足変数を説明変数とした重回帰分析でインパクト予測する

 各サンプルの主成分得点をデータにして、「潜在満足変数」を説明変数に「総合満足度評価点」を目的変数に重回帰分析を行います。
重回帰分析から得られる回帰係数が「潜在満足変数」の「総合満足度」への「インパクト」係数となります。
重回帰分析から得られた決定係数が、「総合満足度評価点」の情報量のうち「潜在満足変数」で説明される割合を示します。

 問題があることを示す最大の兆候は、マルチコを起こしモデル内の回帰係数が負の値を示すものです。
事前に「潜在満足変数」間の相関分析をし確認することである程度回避できるでしょう。
ただし、質問設計に問題があるケースや「満足属性」(質問)にも同じ答えを選んでいる回答者があまりに多いと「満足潜在変数」にまとめても相関関係が極端になり回帰係数が負の値になったりするケースもあります。
このようなことから質問の設計で5段階評価がいいのかどうかも問題になる場合があります、7段階評価が適正かもしれません。
非線形関係の問題もありますが、「満足属性」「潜在満足変数」のレベルまでは非線形性について心配する必要はあまりないといえます。
市場・顧客セグメント間での対比の中に、非線形関係が存在していることが多い。
「潜在満足変数」で散布図を使って非線形性が存在しないか探り、非線形性がある場合はまず市場・顧客セグメントを見直し分析単位を分けるなどするなどの対処を検討するといいでしょう。

 「潜在満足変数」で説明される総合満足度の「パフォーマンス」は、「潜在満足変数」のパフォーマンスを「潜在満足変数」の「インパクト」を重みにした加重平均で求めます。
「潜在満足変数」で説明される分だけの「統計的に合成された総合満足度」が得られます。
各サンプルもこの要領で「統計的に合成された総合満足度」データを求めておきます。

 



Sitemapブランドマーケティング、ブランドマネジメントの経営コンサルティング、MCプロジェクトのサイトマップ RORSitemapブランドマーケティング、ブランドマネジメントの経営コンサルティング、MCプロジェクトのRORサイトマップ XMLSitemapブランドマーケティング、ブランドマネジメントの経営コンサルティング、MCプロジェクトのXMLサイトマップ  株式会社MCプロジェクト Copyright(c)2003 MCProject Co.,Ltd