データを最適な手法で集計・解析することにより、
お客様が必要とする情報を適切な形で提供いたします。
基本的な属性と質問、質問と質問などを掛け合わせて分類ごとに回答を集計する手法です。
分類せず全体を集計するのは、単純集計（GT=GRAND TOTAL)といいます。
性別、年代別など対象者の属性と質問項目を多重集計する場合が多く、多重クロス集計とよんでいます。
カテゴリデータ間の関連性が検定できます。
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多変量解析とは、3つ以上の変数や多次元のデータに対し、圧縮・総合化の操作を加え、データ内の関連性を整理し、
影響の予測・分類などを行う手法の総称です。
多変量解析を用いる目的には主に2つのパターンがあり、その目的に応じて解析手法も異なります。
予測・相関 （外的基準がある場合）
重回帰分析
一方の変数が他方の変数を規定しているかどうかを調べる分析手法です。いくつかの変数を原因（商品数）と結果（売上高）に分けて分析します。
判別分析
ある対象についてのいくつかのデータでその対象がどのカテゴリに属するかを判別する調べる分析手法です。
数量化I類
量的データを分析する重回帰分析に対応する質的データを分析する手法です。
数量化II類
説明変数が質的データで与えられ、この質的データから、質的データである外的基準を求める手法です。
ポートフォリオ分析
2つの指標を軸とした2次元の図表に項目を配置し分析する手法です。製品やサービスの満足度調査などに用いられます。
CHAID－Chi-squared Automatic Interaction Detector
レスポンスまたはノン・レスポンスを決定づける際のキーとなる識別要素を決定する分析手法です。
分析結果を論理的なターゲット選択方法に変換できる利点があります。
データの分類・構造の単純化 （外的基準がない場合）
因子分析
多数の測定データに対して、より基底的・包括的な少数の潜在的変数（因子）を仮定し、抽出する分析手法です。
主成分分析
たくさんの量的データを少数の成分にまとめたいときに用いる分析手法です。
クラスター分析（集落分析）
類似した特徴を持つ対象どうしがなるべく同じグループ内に含まれるようにグループ化する手法の総称です。データ間の「複雑な」関係性を調べます。
数量化III類
与えられた質的データについて、そのデータの類似性について調べる方法です。パターン類似法とも呼ばれています。
コレスポンデンス分析
対応分析とも呼ばれるパターン分類／最適尺度法型の分析手法です。
回答パターンを手がかりに、似た回答をした対象とその回答項目を集計し頻度表を分析します。
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