세분화의 예
선택 플랫폼을 사용하여 피자 선호도에 대한 시장 세분화를 식별합니다.
이 예의 시작 창을 완료하는 방법을 보려면 다중 테이블 형식의 예에서 step 1 ~ step 15를 참조하십시오. 그렇지 않으면 아래 지침을 따릅니다.
군집 정의
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Pizza Responses.jmp를 엽니다.
2. Choice 스크립트 옆의 녹색 삼각형을 클릭합니다.
3. "선택 모형: Choice"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 개체별 그래디언트 저장을 선택합니다.
각 주효과 및 개체 교호작용에 대해 저장된 구배력을 포함하는 데이터 테이블이 나타납니다.
그림 4.33 Pizza 데이터에 대한 개체별 그래디언트(일부)
4. 계층적 군집화 스크립트 옆의 녹색 삼각형을 클릭합니다.
그림 4.34 Pizza 데이터에 대한 개체 군집 덴드로그램
이 스크립트는 그래디언트 테이블에서 Subject를 제외한 모든 열에 대해 계층적 군집 분석을 실행합니다. 다이아몬드 중 하나를 클릭하여 행이 세 개의 군집에 배치되었는지 확인합니다.
5. "계층적 군집화"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 군집 저장을 선택합니다.
그래디언트가 포함된 데이터 테이블에 군집이라는 새 열이 추가됩니다. 각 개체에 구배력이 비슷한 다른 개체와 연관된 군집 값이 할당되었습니다. 계층적 군집화의 다른 옵션에 대한 자세한 내용은 다변량 방법의 “Hierarchical Cluster”에서 확인하십시오.
그래디언트 열은 군집을 얻는 데만 사용되었으므로 삭제할 수 있습니다.
6. Subject와 군집을 제외한 모든 열을 선택합니다. 선택한 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열 삭제를 선택합니다.
7. 데이터 병합 스크립트 옆의 녹색 삼각형을 클릭합니다(Figure 4.33).
군집 정보가 개체 데이터 테이블에 병합됩니다. 이제 개체 데이터 테이블의 열은 Subject, Gender 및 군집입니다.
그림 4.35 군집 열이 포함된 개체 데이터
이제 이 테이블을 추가 분석에 사용할 수 있습니다.
군집 탐색
1. "열" 패널에서 군집 변수 왼쪽의 아이콘을 클릭하고 명목형을 선택합니다.
2. 분석 > X로 Y 적합을 선택합니다.
3. Gender를 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.
4. 군집을 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.
5. 확인을 클릭합니다.
그림 4.36 Gender 대 군집의 분할 분석
군집의 패턴을 관찰합니다.
– 군집 1은 남성과 여성 간에 균등하게 구분됩니다.
– 군집 2는 여성으로만 구성됩니다.
– 군집 3은 남성으로만 구성됩니다.
원하는 경우 이제 군집 변수를 추가하여 모형을 재적합시키고 분석할 수 있습니다.