月別アーカイブ: 2009年7月

エクセルで統計解析（4）

2009年7月12日 集計・シミュレーション関連

銀座竹葉亭（ちくようてい）。

地下鉄銀座駅からすぐ。便利な（…というか土地高そうな）ところにある、うなぎの老舗です。

なんでも、ここのタレは100年以上つぎたしつぎたしで、今まできている歴史的な秘伝のタレ!?だそうですよ。。
(　 ﾟ ▽ ﾟ 😉

うなぎはやわらかくて上品な感じでした。個人的にはもうちょっとかための方が好きかも。。

2Fの座敷の方に通されましたが、着いたのがラストオーダーの時間（午後8時）に近かったこともあって、あんまりゆっくり味わうことはできませんでした。残念～

やっぱりこういうところって時間とか気にしなくても悠々自適で生活できちゃってる人たちが夕方に来てのんびりとうなぎをつついてくんでしょうかね…

σ(^_^;)


今年の「土用の丑の日」は7月19日(日)だそうです。
さぁ、みんなでうなぎを食べに行こ～っ！！

ε=ε=(/*~▽)/ｷｬｰ

ﾟ･*:.｡..｡.:*･ﾟﾟ･*:.｡..｡.:*･ﾟ ﾟ･*:.｡..｡.:*･ﾟﾟ･*:.｡..｡.:*･ﾟ

さて、前回からの続きですが、もう一度お題を振り返っておきましょう。

「ターミネーター4」を観たお客さん1000人に満足度調査を実施したと仮定して、「ストーリー展開」，「キャスト」，「CG」，「音楽」の4項目のうち、どの項目がもっとも「総合満足度」にインパクトを与えるのか分析してみましょう…というお題でした。

結果はこんな形でまとめられているんでしたね（不満1点←→5点満足）。

さて、ここからですが、基本的には、前回やったのと同じように、「回帰分析」（の中の「最小二乗法」）なる手法を用いて、各項目との関係を求めます。

(1)[ツール(T)]→[分析ツール(D)]→[回帰分析]。

(2)「入力 Y 範囲(Y)」に、セル範囲C2:C1001，「入力 X 範囲(X)」に、セル範囲D2:G1001 を入力して「OK」。

こんな感じ↓で結果が出てきます。

見方としても同様で、青い点線部分「重相関R」というのが、相関係数になります。この場合0.74くらいなので、全体として結構強い相関関係があります。

赤い点線部分「係数」の「切片」と、Xの各値より、ストーリー展開のポイントを X1，キャストのポイントを X2，音楽のポイントを X3，CGのポイントをX4，総合満足度をYとすると、

　Y=0.55X1+0.14X2+0.07X3+0.82X4+1.48 （小数点第三位を四捨五入）

という式で表すのが最もおさまりがいい、ということになります。

そして、そのおさまり具合は、重決定R2=0.7 なので、結構高いおさまり具合ということができます。

このとき、「音楽」が1ポイント増えても、「総合満足度」は約0.07しか増えませんが、「CG」が1ポイント増えると、「総合満足度」は約0.82増えることになります。

したがって、「ターミネーター4」の「総合満足度」にもっともインパクトを与える項目は、「CG」ということになります。確かに出演していないシュワちゃんまでCGで登場させてしまうんだからたいしたもんですよね。。

("▽"*)ﾋｮｴ~

エクセルで統計解析（3）

2009年7月6日 集計・シミュレーション関連

浅間神社のお祭り。

またまたこの季節がやってきました。。

結構毎年書いてます（ちなみに昨年はこんな感じ
）が、今回の特色としては、佐世保バーガーやケバブ、タイ風ラーメンなどなど、屋台ではめずらしい食べ物が増えてたことですかね。。

(^▽^;)

「多様性への対応」といったところでしょうか。まぁやっぱりそんなに売れてるようには見えませんでしたけどね…

(＾＾ゞ

いやぁ～、それにしても、この屋台と人間のひしめき具合、これでもかっ！てぐらいに密度高くて毎年疲れてしまいます。

行かなきゃいいんですけどね…

まぁでも今年は比較的涼しくていい感じでしたよ。

v(^-^)v

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さて、前回 中途半端なところで終わってしまったところからの続きです。

「ターミネーター4」の「ストーリー展開」と「総合満足度」との関係を調べるために、回帰分析を用いてみました。

こんな表↓が別シートに現れたところまで進みましたね。

ここでは、青い点線で囲まれた部分と、赤い点線で囲まれた部分だけ注目してください。

青い点線部分「重相関R」というのが、相関係数というもので、「ストーリー展開」と「総合満足度」との相関関係がどれくらい強いかを表した数値になります。

ストーリー展開のポイントが高くなればなるほど、総合満足度も高くなる、という関係を「正の相関がある」といい、相関係数0.7以上で強い相関，0.2以下でほとんど相関無し、という判断ができます。

今回は、0.67…なので、中程度か、まぁ比較的強い相関関係があるんじゃないかという判断ができます。

赤い点線部分「係数」の「切片」が、この関係を一次関数のモデル Y=aX+b の直線式にあてはめたときの「b」にあたる数値，「X値1」が、「a」にあたる数値になります。

今回は、ストーリー展開のポイントをX，総合満足度をYとすると、

　Y=0.62391X+1.000905

という直線で表すのが最もおさまりがいい、ということを表しています。

ついでに、どの程度おさまりがいいのか、を表す数値を「決定係数」といい、B5セルの「重決定R2」=0.45808がそれにあたります。

0.45…ということは、まあまあ中程度以下くらいのおさまり具合ですね。

総合満足度の約45%はストーリー展開で説明できるけれども、約55%は他の要因が関与している、という意味合いになります。

…と、なんだかややこしい話はここまでにしておいて、こちらの表のついでに、グラフも出てきませんでしたか？

そのグラフがストーリー展開（X）と総合満足度（Y）の関係を表した散布図になります。

このグラフの点の上で右クリックし、「近似曲線の追加（R）」を選択してください。