ノートパソコンの設計においては、ディスク容量、プロセッサの速度、バッテリーの寿命、販売価格の4つの属性が重要であることがわかっています。この調査のために収集したデータを使い、4つの属性(「ディスク容量」「速度」「バッテリー駆動時間」「価格」)の中でどれが最も重要かを調べます。また、これらの属性に対する嗜好に「性別」「職種」による違いがあるかどうかも調べます。
1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Laptop Runs.jmp.」を開きます。
メモ: ここで説明している手順をスキップしたいときは、「性別を含めたモデル」スクリプトの隣にある緑色の三角ボタンをクリックしてモデルを実行し、モデルの分析に進んでください。
2.
「Open Profile and Subject Tables」スクリプトの隣にある緑色の三角ボタンをクリックします。
「Laptop Profile.jmp」「Laptop Subjects.jmp」のデータテーブルが開きます。
3.
[分析]>[消費者調査]>[選択モデル]を選択します。
4.
「データ形式」メニューから[複数のデータテーブル, 相互参照]を選択します。
5.
「プロファイルデータ」の[データテーブルの選択]をクリックし、「Laptop Profile.jmp」を選択します。「選択肢ID」を選択し、[プロファイルID]をクリックします。
6.
「ディスク容量」「速度」「バッテリー駆動時間」「価格」を選択し、[追加]をクリックします。
7.
「調査」「選択肢集合」を選択し、[グループ]をクリックします。
図6.22 ノートパソコン調査の「プロファイルデータ」パネル
8.
「応答データ」アウトラインを開きます。
9.
[データテーブルの選択]をクリックし、リストから「Laptop Runs.jmp」を選択します。
「回答」を選択し、[選択されたプロファイルID]をクリックします。
「選択肢1」「選択肢2」を選択し、[選択肢のプロファイルID]をクリックします。
「調査」「選択肢集合」を選択し、[グループ]をクリックします。
「回答者」を選択し、[被験者ID]をクリックします。「応答データ」ウィンドウは、図6.23 のようになります。
図6.23 ノートパソコン調査の「応答データ」パネル
11.
「被験者データ」アウトラインを開きます。
12.
[データテーブルの選択]をクリックし、リストから「Laptop Subjects.jmp」を選択します。
13.
「回答者」を選択し、[被験者ID]をクリックします。
14.
「性別」を選択し、[追加]をクリックします。
図6.24 ノートパソコン調査の「被験者データ」パネル
1.
[モデルの実行]をクリックします。
図6.25 ノートパソコン調査の効果の要約
「効果の要約」レポートを見ると、「ディスク容量」が最も有意な効果であることがわかります。ここでは、p値が0.15を超えている効果を削除して、モデルをより単純なものにします。このとき、効果は1つずつ削除するほうがよいでしょう。この例では、「性別*速度」の効果が最も有意性が低く、p値が0.625となっています。
2.
「効果の要約」レポートで、「性別*速度」を選択し、[削除]をクリックします。
図6.26 ノートパソコン調査の結果
モデルから「性別*速度」を削除すると、すべての効果のp値が0.15以下になります。そのため、これを最終モデルとして使用してみましょう。
3.
「選択モデル」の赤い三角ボタンをクリックし、[効用プロファイル]を選択します。
図6.27 ノートパソコン調査の「F」(女性)のプロファイル
ヒント: 効用プロファイルが図6.27 のようにならなかった場合は、効用プロファイルの赤い三角ボタンをクリックし、[表示方法]>[Y軸を自動調整]を選択します。
4.
「被験者の項」メニューから[M]を選択します。
図6.28 ノートパソコン調査の「M」(男性)のプロファイル
「性別」「ディスク容量」との交互作用は、p値が0.0033となっており、高度に有意です。詳細については、図6.26 を参照してください。「効用プロファイル」で「性別」の両水準の「ディスク容量」を確認すると、男性よりも女性のほうが傾きが大きいことがわかります。
起動ウィンドウへの入力の手順に従います。次に、モデルの分析手順1手順2を実行します。
「Laptop Runs.jmp」データテーブルで、「変数を減らしたモデル」スクリプトの緑色の三角ボタンをクリックします。
2.
「選択モデル」の赤い三角ボタンのメニューから[確率プロファイル]を選択します。
この確率プロファイルでは、「性別」が「F」に設定されています。これは、後で変更することができます。
図6.29 確率プロファイルにある「価格」のテキスト入力エリア
5.
確率プロファイルで、「ディスク容量」のスライダを80 GBまで動かします。
変更された設定において、たとえ「価格」が増加しても、選択される確率はさほど変化しないことがわかります。
6.
プロファイルの「価格」の上にある「$1,000」というラベルをクリックし、「1200」と入力してテキストボックスの外をクリックします。
図6.30 基準的なノートパソコンに対する確率プロファイル
「ディスク容量」を40GBから80GBへと変更し、「価格」を$1,200にすると、基準の製品とこの新製品の2つが選択肢にある場合、女性が新製品のほうを選択する確率は0.90です。なお、「性別」[M](男性)に変更して、男性におけるこの確率を見ると0.71です。この構成を選択する確率は、0.71です。
起動ウィンドウへの入力の手順に従います。次に、モデルの分析手順1手順2を実行します。
「Laptop Runs.jmp」データテーブルで、「変数を減らしたモデル」スクリプトの横にある緑色の三角ボタンをクリックします。
2.
「選択モデル」の赤い三角ボタンのメニューから[多選択プロファイル]を選択します。
3.
[OK]をクリックします。
4.
「代替品 1」の「ディスク容量」を40 GB、「速度」を1.5 GHz、「バッテリー駆動時間」を4 hours、
「価格」を$1,000に設定します。
5.
「代替品 2」の「ディスク容量」を40 GB、「速度」を2.0 GHz、「バッテリー駆動時間」を6 hours、
「価格」を$1,200に設定します。
6.
「代替品 3」の「ディスク容量」を80 GB、「速度」を2.0 GHz、「バッテリー駆動時間」を4 hours、
「価格」を$1,500に設定します。
図6.31 「F」(女性)の多選択プロファイル
7.
そこで、「代替品 1」の「ディスク容量」80 GB「価格」$1,200にしてみましょう。
図6.32 改善したノートパソコンの多選択プロファイル