多変量解析とは？メリット・デメリット、活用例などを詳しく解説！
多変量解析とは、複数のデータを同時に扱い、その関係性を分析・要約することで、データの特徴をわかりやすく集約したり、予測やグループ分け（分類）などに活用する統計的手法です。
主な活用例
複数のデータを解析・要約することで、情報の特徴や関係性を整理し、より理解しやすく、活用しやすい形にまとめる。
メリット
複数のデータをまとめて同時に分析することができる。
データの構造やパターンを把握し、複雑なデータを要約・可視化することができる。
データの予測や分類に活用することができる。
デメリット
目的に沿ったデータが必要となり、事前の設計で慎重な計画が必要。
データの性質や構造に応じた適切な手法選択が必要となる。
分析や解析の結果が曖昧で、意味づけや解釈が困難となることもある。
多変量解析とは？
多変量解析とは、互いに関連し合う複数のデータを同時に扱い、その関係性を分析・要約することで、データの特徴をわかりやすく集約したり、将来の予測やグループ分け（分類）などに活用する統計的手法です。
重要な内容が「何から」「どのくらい」影響を受けているかを把握したり、複数の項目から得られたデータを集約して視覚的・構造的に整理したり、似た傾向を持つデータをグループ化することなど、情報をより理解しやすく、活用しやすい形にまとめることが可能になります。
多変量解析のメリット・デメリット
メリット
- 複数のデータをまとめて同時に分析することができる。
- データの構造やパターンを把握し、複雑なデータを要約・可視化することができる。
- データの予測や分類に活用することができる。
デメリット
- 目的に沿ったデータが必要となり、事前の設計で慎重な計画が必要。
- データの性質や構造に応じた適切な手法選択が必要となる。
- 分析や解析の結果が曖昧で、意味づけや解釈が困難となることもある。
- 分析や解析の内容によっては、かなりの時間を要する場合もある。
多変量解析の目的
- 複数の要因の因果関係や相互作用を把握し、関係性を明らかにする。
- データの構造や特徴を要約し、全体像や傾向を捉えやすくする。
- 共通点や特徴の傾向からデータをグループ化する。
多変量解析の活用例
- 購入意向など重要な項目に対し、他の複数の要素がどのように影響し合っているかを探る。
- アンケートで聞いた多様な要素を集約し、分かりやすく説明できる形にまとめる。
- 商品の利用者を複数の要素からグループ分けし、そのボリュームや特徴を明らかにする。
データ集計と多変量解析の違い
多変量解析とは、互いに関連し合う複数のデータを同時に扱い、その関係性を分析・要約することで、データの特徴をわかりやすく整理し、予測やグループ分けなどに活用できる統計的手法です。
通常のデータ集計では、各項目の結果を個別に確認する形になりますが、多変量解析ではそれらの項目を組み合わせて分析することで、データの背後にある構造やパターンを少ない情報で効率的に把握することができます。
多変量解析に関するよくある質問
Q.
多変量解析にはどんな種類がありますか？
A.
多変量解析には、目的に応じてさまざまな分析手法があります。
たとえば、複数の項目が結果にどのように影響しているかを予測する「重回帰分析」、多くの情報を要約・集約して全体の傾向を把握する「主成分分析」や「因子分析」、特徴や傾向をもとにデータをグループ化する「クラスター分析」などが代表的です。
Q.
多変量解析はどのような時に利用すればいいですか？
A.
多くの項目が関係し合うデータを整理したり、結果の予測やグループ分けをしたいときに活用します。
たとえば「何が売上に影響しているか」や「似たタイプの顧客をまとめたい」といった場面などで活用することが多いです。
Q.
多変量解析の結果は初心者でも理解することはできますか？
A.
多変量解析の結果は、手法によっては複雑で難解なデータで出力されることがあり、そのままでは理解しづらい場合もあります。
そのため当社では、出力された結果をそのままお渡しするのではなく、重要なポイントを整理し、わかりやすく・使いやすい形にまとめてご提供することにも対応しています。
Q.
実施にはどれくらいの費用や時間がかかりますか？
A.
費用や時間は調査設計により変動するため、詳しくは調査会社へお問い合わせください。
日本インフォメーションの
多変量解析
多変量解析なら、リサーチ会社として創業50年以上の実績をもつ「日本インフォメーション株式会社」にお任せください。
強み・特長1
様々な課題や目的に合わせ、適切な分析手法を選択
多変量解析には、目的やデータの特性に応じた多様な分析手法があります。
それぞれの課題や目的、取得されたデータの特徴に合わせて最適な手法を選定し、分析・解析を行ったうえで、わかりやすく整理した結果をご報告いたします。
強み・特長2
多変量解析で「予測」する：重回帰分析
クロス集計だけでは、全体評価（購入意向など）にどの要因がどの程度寄与されているのか分からない・・・
複数の要因（説明変数）とそれによって変動する結果（目的変数）の関係を重回帰式によって解析し、それぞれの要因が結果に与える影響度・重要度を算出します。
重回帰分析のほかに、分析目的および数量データ・質的データ、クロス表など解析対象となるデータの形態に応じて
「判別分析」「数量化Ⅰ類・Ⅱ類」など各種解析手法での分析もおこなえます。
強み・特長3
多変量解析で「集約」する：主成分分析・因子分析
調査で様々な項目について評価したり、対象者の特性について色々調べたものの、個々の結果だけでは情報量が多すぎて全体像を把握しにくいという課題が多く発生します。そのような課題に対して、主成分分析や因子分析を使うと、たくさんの情報・データを要約・集約し、少ない要素で、わかりやすく説明できるようにまとめることができます。
因子分析のアウトプットイメージ①
商品に対して様々な評価を聞いたものを…
因子分析で要約し、いくつかの因子にまとめ、わかりやすくする
因子分析のアウトプットイメージ②
因子分析の結果を因子軸上の空間にマッピングすることで、自社商品や競合商品などのポジショニング を視覚的に把握できます。主成分分析・因子分析のほかに、数量データ・質的データ、クロス表など解析対象となるデータの形態に応じて「数量化Ⅲ類」「コレスポンデンス分析」「MDS(多次元尺度構成法)」など各種解析方法でのマッピングもおこなえます。
因子分析の応用イメージ
ポジショニングだけでなく 全体評価等の他設問・販売量データなどとの関係性の可視化や解析も可能です。
強み・特長4
多変量解析で「分類」する：クラスター分析
多変量データの解析により 「人(サンプル)」「モノ(変量)」をグルーピングする手法です。 客観的な基準によって、似たもの同士ができるだけ同じグループに含まれるように、かつグループ間はできるだけ離れるように線引きをおこないます。
クラスター分析のアウトプットイメージ
商品やサービスのターゲット戦略を検討するうえで、生活者(人)をライフスタイルや嗜好・価値観など意識・行動特性面(サイコグラフィック特性面)でセグメントし、旧来の性別や年代・職業などのデモグラフィック特性による分類とは異なる側面でマーケットを把握する為に主に利用されます。
また、ポジショニングの把握を目的とした 商品・ブランドの分類、イメージワードの分類(モノの分類) などにも用いられます。
< マーケット セグメンテーションを目的としたクラスタリング >
強み・特長5
多変量解析で「把握」する：ディシジョンツリー（決定木分析）／AID・CHAID
ある決定について、どのような条件がその決定に関連づけられるのかを知るために行う分析方法です。商品やサービスの購入・利用等に影響の強い要因について、属性や行動・意識など多岐にわたる項目の中から分類して影響の強いものから「樹形図」(ツリー構造)として分析結果が表現されます。何度もクロス集計を繰り返すことなく、影響する要因が何なのかを明らかにすることができます。
活用事例
商品に対する様々な評価を因子分析で集約
商品に対して様々な評価をしてもらったデータを、因子分析によって集約。
項目数が多く、そのままでは全体の傾向を掴みづらかったデータを、因子分析により5つの要素に集約し、全体像が簡潔に把握しやすく、商品間の比較や特徴の整理もスムーズに把握することができた。
ユーザーの意識や価値観をもとに、クラスター分析でセグメント
自社ユーザーを、意識や価値観、ライフスタイル、嗜好といった観点からクラスター分析により分類。
セグメントごとの特徴や課題を把握することで、より的確な対策を講じることができ、ユーザー満足度の向上につながった。
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