コンジョイント分析の質問
コンジョイント分析は、異なる製品やサービスに対する消費者の嗜好を測定するための統計手法です。この方法では、価格、ブランド、品質などの属性を分解します。 コンジョイント分析の例をご覧ください。
コンジョイント分析の質問を作成する
1. 質問をアンケートに追加するには、コンジョイント分析を選択します。
2. 質問を入力します。
3. コンジョイント分析設定をクリックします。選択できるコンセプトタイプは3つあります：
コンセプトタイプ1：カスタムコンセプト：多属性・多水平の製品
提供されたデータテンプレートに基づいてデータをアップロードします。
タスク設定を行います。タスクごとのコンセプト数（推奨は2〜5コンセプトで、総コンセプト数をタスクごとのコンセプト数で割った結果が整数になること）、空の選択肢を含めるかどうかとそのテキスト、コンセプトの表示ルールなどを設定します。表示方法は、すべてのコンセプトを表示、すべてのコンセプトを順番に表示、いくつかのコンセプトのみ表示、特定のタスクを表示から選択できます。
コンセプトタイプ2：カスタムコンセプト：シンプル製品
このコンセプトタイプはMaxDiff分析の質問に似ています。コンジョイント分析では「best」ラベルのみを選択しますが、MaxDiff分析では「best」と「worst」の両方を選択する必要があります。
各コンセプトについてコンセプトコードを入力し、画像をアップロードする必要があります。最小で4つのコンセプトが必要です。
タスク設定を行います。タスクごとのコンセプト数（推奨は2〜5コンセプトで、総コンセプト数をタスクごとのコンセプト数で割った結果が整数になること）、空の選択肢を含めるかどうかとそのテキスト、コンセプトの表示ルールなどを設定します。表示方法は、すべてのコンセプトを表示、すべてのコンセプトを順番に表示、いくつかのコンセプトのみ表示、特定のタスクを表示から選択できます。
コンセプト3：システム生成の組合せコンセプト：多属性・多水平の製品
属性設定で属性と水平項目を入力する必要があります。
タスク設定を行います。タスクごとのコンセプト数（推奨は2〜5コンセプト）、空の選択肢を含めるかどうかとそのテキスト、タスク数などを設定します。
また、タスクで表示しない項目の組み合わせを禁止することもできます。
4. 保存をクリックします。
5.（任意）質問の追加設定を調整します。
6. 完了をクリックします。
データの分析
多属性・多水平製品レポート
コンジョイント分析レポートは、属性の重要度と概念上の効用を示します。
- 属性の重要度: この表は各属性とレベルの重要度を示します。同一属性内では、レベルの効用値が大きいほど、回答者にとってそのレベルの重要度は高くなります。属性の重要度が大きいほど、回答者にとってその属性の重要性が高くなります。ここでは、CPUが回答者にとって最も重要な属性です。
属性の重要度を計算する式は以下の通りです：
属性の重要度 = 各属性の最大レベル効用値 / 各属性の最大レベル効用値の合計 x 100%
例えば、CPUの重要度は28.54%で、計算は以下の通りです：
16.54 / (16.54 + 13.87 + 10.42 + 8.96 + 8.16) x 100% = 28.54%
- 概念上の効用: コンセプトの選好順位はその重要度を直感的に示すことができます。効用値が高いほど、回答者にとってそのコンセプトの重要性は高くなります。
シンプル製品レポート
シンプル製品のレポートは、データを視覚化するためにチャートと表で表示されます。各属性について以下の統計分析が提供されます：
- Preference %: タスクで属性が「best」として選ばれた割合。割合が高いほど、より好まれている属性を示します。
- Probability %: タスクで属性が「best」として選ばれる確率。確率のスコアは0から1の範囲で、値が高いほど「best」として選ばれる可能性が高いことを示します。
- P-Value: 通常、p値が0.05未満であれば統計的に有意とみなされます。
- Selected Counts: 属性が最も重要として選ばれた回数。
- Occurrence Counts: 属性が表示された回数。
- Score: Selected Counts / Occurrence Counts。スコアが高いほど、回答者にとってより重要な属性です。
注：コンジョイント分析は比較的正確なデータを算出するために十分なサンプルサイズが必要です。そのため、十分に大きなサンプルサイズ（回答数 > 100）に基づくレポートは有意義です。
