豊田＠早大心理(連続投稿で失礼)です 昨年夏に以下のような記事を書きました． [fpr 1526] MAP >因子分析を使用した製品ポジショニング・プロダクトマップ・ＳＤ法 >など対象・形容詞・人のデータの分析方法の工夫・改良に興味があり >ます（工夫や改良に興味があるのに小生自身は実際の分析経験は多い >ほうではありません）． >経験のある方にお伺いしたいのですが，実際にポジショニングを行っ >ていて「不自由に感じたこと」「こういうことができたらいいなあ」 >「こんなことできないかなあ」ということ，がありましたら教えて頂 >けないでしょうか． その後この記事にいろいろな意見を頂き，大変参考になりました．この 場を借りて御礼申し上げます．このたび頂いた意見を元に３相データの ためのポジショニング分析法を考案し，１１月の日本心理学会（京都大 学）の小講演で発表することになりました． 司会者 楠見孝 京都大学 講演者 豊田秀樹 早稲田大学 題目 共分散構造分析による多相・ＳＤデータの解析 １１月７日１３：００から１４：００まで 国立京都国際会館１F，ROOM C-2 要旨 ＳＤデータ(semantic differential data)は「被験者」×「尺度」×「 概念」の形式の３相データである．ＳＤ法は，基礎研究ばかりでなく， ポジショニング分析を通じて，広告効果測定・パッケージテスト・ネー ミングテスト・コンセプト開発・ライフスタイル分類 (後藤, 1996) な ど，産業心理学分野でも頻繁に，かつ広汎に利用されている．しかし， 従来，ＳＤデータが３相データのまま解析されることは，極めて希であ った．平均を計算したり，「被験者」×「概念」を 1 つの相にまとめた りして，3 相データの持つ情報を利用せずに，2 相データに縮退させて から分析することが多かった．この現状に対し，海保・加藤(1999, p146) は「これほどまでにＳＤ法が利用されると，もはや技法そのものの改善 はありえないように思われるが，実は，まだうまい方法が見つかってい ないデータ解析上の問題が１つある．それは，３次元データを一括して 多変量解析にかける手法」だと問題点を述べている． 本講演の目的は，その要請に応えるために，特に明確な学問的仮説がな い状況で，３相データのまま，探索的にＳＤデータを分析する汎用的な 手法を提案することである． 手法はSASのマクロで書いてあります．講演の後で使ってみたい方のため に，予め，マクロをこのMLで配布しておきます．営利目的でなく学習・研 究に使用する限りにおいて再配布自由（奨励）とします．使い方は講演の 中で解説します． ーーーーーーここから /*探索的ポジショニング分析を行うＳＡＳマクロ パラメータが用意されている状態では %inc 'このファイル自身のファイル名'; %position;run; で利用可能である．パラメータが必要な場合は %inc 'このファイル自身のファイル名'; %position( ti='タイトル', dfn='生データ', kei=形容詞数, gai=概念数, mit=最大繰り返し, mfu=最大関数評価数, ke_m_in=観測変数切片初期値（尺度の真ん中の値） );run; で利用する*/ %macro position( ti='探索的ポジショニング分析', dfn='h:\自作文章\執筆論文\印象確認\mast.DAT', kei=6,gai=6,mit=2000,mfu=3000,ke_m_in=3.0); OPTIONS LS=75;title1 &ti;run; data position; infile &dfn; input %do ga=1 %to &gai;%do ke=1 %to &kei; V&ga&ke %end; %end; ;run; PROC CALIS UCOV AUG NOINT MAXITER=&mit MAXFUNC=&mfu; LINEQS %do ga=1 %to &gai; %do ke=1 %to &kei; V&ga&ke =K&ke (&ke_m_in) INTERCEP + H&ke F1&ga + B&ke F2&ga + E&ga&ke, %end; %end; %do ga=1 %to &gai; %do ji=1 %to 2; F&ji&ga=H&ga&ji (0.0) INTERCEP + L&ga&ji F&ji + D&ga&ji, %end; %end; F1=D1,F2=D2; STD %do ga=1 %to &gai; %do ji=1 %to 2; D&ga&ji=PSI&ga&ji, %end; %do ke=1 %to &kei; E&ga&ke=DEL&ga&ke, %end; %end; D1=1,D2=1; COV D1 D2=0.0; BOUNDS -1.0< %do ji=1 %to 2; %do ga=1 %to &gai; L&ga&ji %end; %end; <1.0; %do ga=1 %to &gai; %do ji=1 %to 2; PSI&ga&ji=1-L&ga&ji*L&ga&ji; %end; %end; %do ji=1 %to 2; H1&ji= %do ga=2 %to &gai; -H&ga&ji %end; ; %end; RUN; %mend position; ーーーーーーーここまで -- -------------------------------------------------------------------------- TOYODA Hideki Ph.D., Professor, Department of Psychology TEL +81-3-5286-3567 School of Lieterature, Waseda University toyoda (at) mn.waseda.ac.jp 1-24-1 Toyama Shinjyuku-ku, Tokyo 162-8644 Japan --------------------------------------------------------------------------
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