科目ナンバー

CG-MK5-309L

履修条件・関連科目等

連続して配置された「マーケティング・データ分析Ⅱ」も同時履修してください。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

マーケティング研究で多用される代表的なデータ分析手法として、基礎統計、仮説検定、多変量解析、共分散構造分析を、講義と分析演習により学びます。統計パッケージはSPSS、AMOSを使用します。
適宜、該当する手法を使用した文献を参照し、結果の読み取り方のポイントや分析結果の表現方法なども学びます。
手法についての講義とPC操作を繰り返す演習形式を基本とするため、集中的に取り組めるよう2コマ連続での開講とします。続けて配置された「マーケティング・データ分析Ⅱ」を同時履修してください。

科目目的

マーケティング分野の論文執筆にあたり、統計的な実証分析を理解し、必要に応じてそれを前提とした研究計画を立てられるようになることは非常に重要です。本講義では、マーケティング研究で多用されるデータ分析手法（基礎統計、検定、多変量解析、共分散構造分析など）および、論文における分析結果の表現方法などを身に着けることを目的とします。

到達目標

実証分析を伴う文献が理解できるようになること、自身の研究において実証分析を取り込んだ計画を立てられるようになること、実証分析に必要なデータ取得と分析が実施できるようになることを到達目標とします。

授業計画と内容

第1講　正しいデータの作り方
第2講　SPSSの使い方
第3講　基礎統計、単変数の視覚化
第4講　二変数の関係性の視覚化
第5講　相関係数・カイ2乗検定
第6講　t検定
第7講　分散分析
第8講　線形回帰分析（1）基礎
第9講　線形回帰分析（2）応用
第10講　因子分析（1）基礎
第11講　因子分析（2）応用
第12講　共分散構造分析（1）モデル構築
第13講　共分散構造分析（2）分析
第14講　総括

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業内で取り組む課題シートが次講までの宿題となることがあります。データ分析は毎回の演習の積み重ねで修得するものですので、前講までの学習内容を必ず復習してくること。その他、レポート作成や、演習における分析作業などが授業外での学習となります。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

数社の企業で、統計解析ソフトSPSSのユーザーサポート、顧客企業のデータ分析コンサルティング、顧客マーケティングやデータ分析の仕事に携わる

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

データ分析の基礎を身に着け、研究課題に対し正しくデータ分析を応用できる力を養う演習を行う

テキスト・参考文献等

テキストは特に指定せず、講義時に資料を配布します。 以下を参考書として適宜参照することを推奨します。
【SPSSの使い方】
・酒井麻衣子　(2016)『SPSS完全活用法　データの入力と加工　第4版』　東京図書
【基礎統計について】
・酒井麻衣子　(2004)　『SPSS完全活用法　データの視覚化とレポートの作成』　東京図書
・石村貞夫・石村光資郎　(2021)『SPSSによる統計処理の手順　第9版』　東京図書　
【多変量解析について】
・朝野熙彦　(2017)　『入門　多変量解析の実際』　筑摩書房（ちくま学芸文庫）
・石村貞夫・石村光資郎　(2021)『SPSSによる多変量データ解析の手順　第6版』　東京図書
【心理尺度について】
・堀洋道（監修）『心理測定尺度集Ⅰ～Ⅵ』サイエンス社　

その他特記事項

参考URL