(57)【要約】【課題】階層的なタイプ別のサービス効果の分析を多層化する。【解決手段】階層的因子分析部は、処理対象となる全体の母集団を、特定の属性に従って階層的に複数の母集団に分類し、階層的に分類された母集団に対して共通性と異質性を把握できるモデルを仮定して因子分析を行い、タイプ分類部は、階層的に因子分析が行われた分析結果に基づいて、階層的に分類された母集団をタイプごとに分類する。そして、条件付き確率分布算出部は、階層的に分類された母集団についてタイプごとに条件付き確率分布を算出する。本技術は、例えば、タイプ別にサービス効果の分析を行う情報処理装置に適用できる。【選択図】図１
2015194978.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象となる全体の母集団を、特定の属性に従って階層的に複数の母集団に分類し、３層以上に階層的に分類された前記母集団に対して共通性と異質性を把握できるモデルを仮定して因子分析を行う階層的因子分析部と、
前記階層的因子分析部により階層的に因子分析が行われた分析結果に基づいて、階層的に分類された前記母集団をタイプごとに分類するタイプ分類部と、
階層的に分類された前記母集団について前記タイプごとに条件付き確率分布を算出する条件付き確率分布算出部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記タイプ分類部により分類された前記タイプごとに、階層的に分類された前記母集団の構造方程式モデリングを作成する構造方程式モデリング部
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
入力されたデータの変数について、３層以上に階層的に分類された前記母集団ごとに、度数分布、平均値および標準偏差、並びに、相関係数を算出する処理を行うデータ検討部
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記階層的因子分析部は、
各母集団の因子得点平均が０となるように規準化して因子分析する第１の階層的分析方法による因子分析を行い、
各母集団における確認的因子分析を行う第２の階層的分析方法による因子分析を行い、
前記第１の階層的分析方法による分析結果および前記第２の階層的分析方法による分析結果を比較するための適合度指標を算出して提示し、いずれかの分析方法の選択を行わせる分析方法選択部
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記階層的因子分析部による因子分析、前記タイプ分類部による前記タイプの分類、および、前記条件付き確率分布算出部による条件付き確率分布の算出の順番で、それぞれの処理を行わせる指示を入力する入力インタフェースが配置された操作画面が表示される
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
処理対象となる全体の母集団を、特定の属性に従って階層的に複数の母集団に分類し、３層以上に階層的に分類された前記母集団に対して共通性と異質性を把握できるモデルを仮定して因子分析を行い、
階層的に因子分析が行われた分析結果に基づいて、階層的に分類された前記母集団をタイプごとに分類し、
階層的に分類された前記母集団について前記タイプごとに条件付き確率分布を算出する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項７】
処理対象となる全体の母集団を、特定の属性に従って階層的に複数の母集団に分類し、３層以上に階層的に分類された前記母集団に対して共通性と異質性を把握できるモデルを仮定して因子分析を行い、
階層的に因子分析が行われた分析結果に基づいて、階層的に分類された前記母集団をタイプごとに分類し、
階層的に分類された前記母集団について前記タイプごとに条件付き確率分布を算出する
ステップを含む情報処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラムに関し、特に、階層的なタイプ別のサービス効果の分析を多層化することができるようにした情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、日本や、イギリス、米国などの先進国においては、国内総生産の70％以上がサービス関連であり、それぞれの国における従業者の割合もほぼ同じ水準に達している。そのため、近年、サービス業において大きなサービス価値を付加することがますます重要になってきている。しかし、サービスの場合、提供者と受け取る顧客側に異質性（個人差）があることより、顧客の要望を的確に捉え、サービス効果を向上させることは困難であった。ここで異質性とは、同じサービスでも、提供する人、提供される場所、利用者の置かれている環境や心理状態によりサービスの効果や利用者の受け止め方が異なる、という性質のことを指している。
【０００３】
また、従来の研究において、サービス・サイエンスの一領域である教育に関して、授業の教育・学習効果を向上させるために、学生のタイプ別の教育・学習効果を分析する分析方法が提案されている。
【０００４】
例えば、非特許文献１では、学生のタイプ別の教育・学習効果を分析する際に、学生のタイプ分け精度を向上させることにより、測定精度・予測精度が改善することが検証されている。そして、非特許文献２では、学生のタイプ別の教育・学習効果を分析する分析方法の改良を行い、さらに、表計算ソフトに組み込まれた統計解析プログラムを用いて、出力やインタフェースは全て表計算ソフトで行い、計算は全て統計解析プログラムで行う「タイプ別教育・学習効果分析システム」の開発が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】椿美智子・岩崎晃(2011)：ベイジアンネットワークを用いた学生タイプ別教育効果分析における測定精度・予測精度の検証,「教育情報研究」,Vol.26,No.4,pp.25-36.
【非特許文献２】椿美智子・大宅太郎・徳富雄典(2012):タイプ別教育・学習効果分析システムの提案,「教育情報研究」,Vol.28, No.3, pp.23-34.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、サービスの場合には、例えば支店や地域、年齢、性別等における購買構造が同一でないことが多々あり、また、教育・学習の場合には、例えば各学校、学年、性別等における学習構造が同一でないことが多々ある。さらに、顧客の価値観の多様化、生活スタイルの多様化、経済環境の多様化（二極化等）から、顧客の特性を詳細に分析し、それぞれのニーズに適したサービスの提供および開発に対する需要がより高まってきている、という現状がある。
【０００７】
そこで、より効果的にサービス効果を向上させるために、上述したような購買構造や学習構造などの違いに基づく分析を階層的に行えるように、タイプ別のサービス効果の分析を多層化することで、より詳細な解析結果を得ることが求められている。
【０００８】
本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、階層的なタイプ別のサービス効果の分析を多層化することができるようにするものである。このように多層化することによって、さらに詳細に分けた各タイプ別の行動をきめ細かく分析すると共に、因果構造を踏まえ、マイクロモデリングを行うことで、顧客のニーズに則したより細かなサービス提供を行うことができる情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラムを提供できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一側面の情報処理装置は、処理対象となる全体の母集団を、特定の属性に従って階層的に複数の母集団に分類し、３層以上に階層的に分類された前記母集団に対して共通性と異質性を把握できるモデルを仮定して因子分析を行う階層的因子分析部と、前記階層的因子分析部により階層的に因子分析が行われた分析結果に基づいて、階層的に分類された前記母集団をタイプごとに分類するタイプ分類部と、階層的に分類された前記母集団について前記タイプごとに条件付き確率分布を算出する条件付き確率分布算出部とを備える。
【００１０】
本開示の一側面の情報処理方法またはプログラムは、処理対象となる全体の母集団を、特定の属性に従って階層的に複数の母集団に分類し、３層以上に階層的に分類された前記母集団に対して共通性と異質性を把握できるモデルを仮定して因子分析を行い、階層的に因子分析が行われた分析結果に基づいて、階層的に分類された前記母集団をタイプごとに分類し、階層的に分類された前記母集団について前記タイプごとに条件付き確率分布を算出するステップを含む。
【００１１】
本開示の一側面においては、処理対象となる全体の母集団が、特定の属性に従って階層的に複数の母集団に分類され、３層以上に階層的に分類された母集団に対して共通性と異質性を把握できるモデルを仮定して因子分析が行われ、その分析結果に基づいて、階層的に分類された母集団がタイプごとに分類され、階層的に分類された母集団についてタイプごとに条件付き確率分布が算出される。
【発明の効果】
【００１２】
本開示の一側面によれば、階層的なタイプ別のサービス効果の分析を多層化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本技術を適用した情報処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】データ解析処理部が実行するデータ解析処理を説明するフローチャートである。
【図３】データ解析処理部において用いられるデータが入力されたデータシートの一部を示す図である。
【図４】データ解析処理に用いられる目的変数および説明変数の一例を示す図である。
【図５】データ解析処理に用いられる３階層について説明する図である。
【図６】３階層に分類するデータが入力された階層データシートの一部を示す図である。
【図７】解析用シートの一例を示す図である。
【図８】階層情報設定シートの一例を示す図である。
【図９】度数分布シートの一例を示す図である。
【図１０】平均と標準偏差シートの一例を示す図である。
【図１１】相関係数シートの一例を示す図である。
【図１２】相関係数シートの一例を示す図である。
【図１３】スクリープロットシートの一例を示す図である。
【図１４】因子分析シートの一例を示す図である。
【図１５】第１の階層的因子分析シートの一例を示す図である。
【図１６】第２の階層的因子分析シートの一例を示す図である。
【図１７】適合度指標シートの一例を示す図である。
【図１８】クラスタリングシートの一例を示す図である。
【図１９】全体に対する構造方程式モデリングシートの一例を示す図である。
【図２０】タイプごとの構造方程式モデリングシートの一例を示す図である。
【図２１】タイプごとの構造方程式モデリングシートの一例を示す図である。
【図２２】条件付き確率シートの一例を示す図である。
【図２３】本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本技術を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本技術を適用した情報処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００１６】
図１において、情報処理装置１１は、解析処理部１２、操作入力部１３、表示部１４、および格納部１５を備えて構成される。
【００１７】
解析処理部１２は、CPU（Central Processing Unit）、ROM（Read Only Memory）、RAM（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（例えば、EEPROM（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory））などを備えて構成される。そして、解析処理部１２は、CPUが、ROMまたはフラッシュメモリに記憶されているプログラムをRAMにロードして実行することで、図２のフローチャートを参照して後述するようなデータ解析処理を行う。なお、CPUが実行するプログラムは、あらかじめROMおよびフラッシュメモリに記憶されているものの他、適宜、フラッシュメモリにダウンロードして更新することができる。
【００１８】
操作入力部１３は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなどにより構成され、解析処理部１２を使用してデータ解析処理を行う解析者の操作に従って入力される各種の情報を、解析処理部１２に供給する。
【００１９】
表示部１４は、例えば、液晶パネルや有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネルなどにより構成され、データ解析処理で行われる各処理を行わせる指示を解析者が入力するのに利用される各種のGUI（Graphical User Interface）が表示された操作画面や、データ解析処理が行われた結果として得られた解析結果などを表示する。
【００２０】
格納部１５は、例えば、ハードディスクドライブやフラッシュメモリなどにより構成され、解析処理部１２がデータ解析処理を行うのに使用する各種のデータを格納する。
【００２１】
また、図１に示すように、解析処理部１２は、CPUがプログラムを実行することによって、データ検討部２１、因子分析部２２、クラスタ分析部２３、構造方程式モデリング部２４、および条件付き確率分布算出部２５として機能する機能ブロックにより構成される。
【００２２】
データ検討部２１は、データ解析処理を行う対象となる処理対象のデータを格納部１５から取り込み、解析者により選択された階層に従って、データの基本統計量を算出する。例えば、処理対象のデータには、後述の図４に示すように、データの変動を予測する対象となる変数である目的変数（例えば、平均点）と、データの変動を説明する要因と考えられる変数である説明変数（例えば、進学率や入部など）とが含まれる。
【００２３】
そして、データ検討部２１は、解析者により選択された階層に対し、処理対象のデータの変数について、度数分布、平均値および標準偏差、並びに、相関係数を算出し、表示部１４に表示する。
【００２４】
ここで、解析処理部１２では、解析者によって設定される階層ごとに、度数分布、平均値および標準偏差、並びに、相関係数を算出する。このように、階層を設定することで、全体のデータが、特定の属性（例えば、地域や年齢、学年、性別など）によって母集団に分類され、解析者は、階層を考慮したデータ構造を把握することができる。つまり、階層が２層までの設定しかできない構成であった場合、例えば、地域、年齢や学年までの層別の基本統計量を算出することしかできなかった。これに対し、解析処理部１２は、階層を３層以上に設定することができることより、さらに学年を男女別に分けた母集団に対する基本統計量を算出することができ、さらに細かくデータ構造を解析者に把握させることができる。
【００２５】
因子分析部２２は、抽出された因子の分散を表す固有値をグラフ表示したスクリープロットに基づいて、解析者が、潜在因子を抽出するための因子数を決定すると、その因子数に従った階層的因子分析を行う。また、因子分析部２２は、多層の場合の各母集団別の因子得点の規準化や、確認的因子分析を行う。このとき、因子分析部２２は、各母集団の因子得点構造の把握も行う。
【００２６】
クラスタ分析部２３は、因子分析部２２において取得された因子得点に基づき、処理対象のデータのクラスタリングを行い、クラスごとに処理対象のデータをタイプに分類する。
【００２７】
構造方程式モデリング部２４は、クラスタ分析部２３により分類されたタイプごとに、構造方程式をモデリングし、目的変数と説明変数との関係構造の把握を行う。
【００２８】
条件付き確率分布算出部２５は、多層の階層的に、条件付き確率分布を、タイプごと、タイプ内のカテゴリごとに行う。そして、条件付き確率分布を参照および比較することで、解析者は、フィードバック案の抽出を行うことができる。
【００２９】
以上のように構成される情報処理装置１１では、解析処理部１２において、階層的にタイプ別のサービス効果が分析される。特に、情報処理装置１１では、３層以上の多階層で分析を行うことができる。つまり、２層までの解析しかできない構成であった場合、例えば、地域、年齢や学年までの層別の分析しか行うことはできなかった。これに対し、情報処理装置１１は、３層以上の分析が可能になったことで、さらに学年を男女別に層別の分析を行うことができ、情報処理装置１１により提供される分析方法の有用性を向上させることができる。
【００３０】
ここで、因子分析部２２において行われる３層以上の階層的因子分析について説明する。
【００３１】
因子分析部２２は、２種類の階層的分析方法で３層以上の階層的な因子分析を行うことができる。例えば、第１の階層的分析方法は、各母集団の因子得点を比較し、平均が０となるように規準化を行う。また、第２の階層的分析方法は、各母集団における確認的因子分析を行う分析方法である。
【００３２】
まず、第１の階層的分析方法について説明する。
【００３３】
まず、第１の階層的分析方法では、スクリープロットを用いて因子数が決定され、その因子数に基づき、複数母集団全体を分析対象として主因子法によるプロマックス回転を用いた因子分析が行われる。そして、第１の階層的因子分析方法では、因子得点の各母集団の平均値による比較を行うことによって各母集団の特徴を把握できるように表示を行う。さらに、因子得点に対し、各母集団の平均値による規準化が行われる。
【００３４】
例えば、第１の階層的分析方法において、第２層の属性Ｌ１と第３層の属性Ｌ２とを持つ母集団Ｌ１Ｌ２に属する第ｉサンプルの第ｊ変数のデータを複数母集団全体の平均と標準偏差で標準化した変数ｕ［１］（Ｌ１Ｌ２ｉｊ）は、次の式（１）によりモデル化することができる。
【００３５】
【数１】
2015194978.tif 000003
【００３６】
但し、式（１）において、ｆ（Ｌ１Ｌ２ｉｍ）は、母集団Ｌ１Ｌ２のサンプルｉの第ｍ因子得点であり、ｆ［１］＊（Ｌ１Ｌ２ｉｍ）は、因子得点ｆ（Ｌ１Ｌ２ｉｍ）を母集団Ｌ１Ｌ２に属するサンプルの平均Ｆ（Ｌ１Ｌ２ｍ）により規準化した因子得点である。また、ｂ（ｊｍ）は、第ｊ変数の第ｍ因子負荷量であり、ε（Ｌ１Ｌ２ｉｊ）は、第ｉサンプルの第ｊ変数に対する独立因子である。
【００３７】
さらに、第１の階層的分析方法では、規準化した因子得点ｆ［１］＊（Ｌ１Ｌ２ｉｍ）に基づき、ウォード法によりクラスタリングを行うことでタイプ分けが行われる。
【００３８】
次に、第２の階層的分析方法について説明する。
【００３９】
まず、第２の階層的分析方法では、上述した第１の階層的因子分析方法と同様に、スクリープロットを用いて因子数が決定され、その因子数に基づき、複数母集団全体を分析対象として主因子法によるプロマックス回転を用いた因子分析が行われる。そして、第２の階層的分析方法では、その因子分析により得られた結果から因子負荷量が0.4以上の変数のみを抽出し、因子を共通にしたモデルを作成して個々の母集団で確認的因子分析を行う。
【００４０】
例えば、第２の階層的分析方法において、第２層の属性Ｌ１と第３層の属性Ｌ２とを持つ母集団Ｌ１Ｌ２に属する第ｉサンプルの第ｊ変数のデータを個々の母集団Ｌ１Ｌ２の平均と標準偏差で標準化した変数ｕ［２］（Ｌ１Ｌ２ｉｊ）は、次の式（２）でモデル化することができる。
【００４１】
【数２】
2015194978.tif 000004
【００４２】
但し、式（２）において、ｆ［２］＊（Ｌ１Ｌ２ｉｍ）は、母集団Ｌ１Ｌ２のサンプルｉの第ｍ因子得点であり、ｂ（Ｌ１Ｌ２ｊｍ）は、第ｊ変数の第ｍ因子負荷量であり、ε（Ｌ１Ｌ２ｉｊ）は、第ｉサンプルの第ｊ変数に対する独立因子である。
【００４３】
さらに、第２の階層的因子分析方法では、確認的因子分析で得られた因子得点に基づき、ウォード法によりクラスタリングを行うことでタイプ分けが行われる。
【００４４】
このように、因子分析部２２は、多母集団のデータに対してタイプ別にサービス効果を分析する分析方法として、２種類の階層的因子分析により分析を行うことができる。さらに、因子分析部２２は、この２種類の階層的分析方法に加えて、多母集団とせずに全体を１つの母集団として、複数母集団全体で因子分析を行う分析や、各母集団に対してそれぞれタイプ別分析を行うことができる。
【００４５】
情報処理装置１１において、解析者は、このような４種類の分析方法を使い分けることができる。
【００４６】
例えば、情報処理装置１１では、これらの分析方法を比較するために、適合度指標GFI（Goodness of Fit Index）、および、自由度調整済み適合度指標AGFI（Adjusted Goodness of Fit Index）を用いることができる。適合度指標GFIは、仮定した構造モデルの適合度を表す指標であり、１に近いほど説明力のあるモデルであることを示す。なお、適合度指標GFIは、自由度が小さい場合には、見かけの適合度が上がってしまうため、この場合には、自由度調整済み適合度指標AGFIが用いられる。適合度指標GFIは、次の式（３）で求められ、自由度調整済み適合度指標AGFIは、次の式（４）で求められる。
【００４７】
【数３】
2015194978.tif 000005
【数４】
2015194978.tif 000006
【００４８】
但し、式（３）および式（４）において、Ｃは、モデルから再現された共分散行列であり、Ｓは、標本共分散行列であり、ｄｆは、モデルの自由度であり、ｐは、変数の数を表している。
【００４９】
このように、情報処理装置１１では、複数の分析方法の中から、解析者は、適合度指標を参照して、処理対象のデータにおける最適な分析方法を選択することができる。
【００５０】
次に、図２は、解析処理部１２が実行するデータ解析処理を説明するフローチャートである。例えば、データ解析処理の操作を行うための解析用シート（後述する図７参照）が表示部１４に表示され、その解析用シートを使用した解析者の操作に従って、データ解析処理を実行する解析プログラムが起動されると処理が開始可能になる。
【００５１】
ステップＳ１１において、解析者は、操作入力部１３を操作して、データ解析処理を行う対象となる処理対象のデータが格納されている格納部１５のディレクトリを入力する。データ検討部２１は、解析者により設定された格納部１５のディレクトリに格納されている処理対象のデータの取り込みを行う。
【００５２】
ステップＳ１２において、データ検討部２１は、ステップＳ１１で取り込んだ処理対象のデータにおける欠測値の補完を行う。例えば、解析プログラムには、データ解析を行うのに必要な各種の処理を実行するためのパッケージが組み込まれており、データ検討部２１は、多重代入法により欠測値を補完する処理を行うパッケージを実行する。
【００５３】
ステップＳ１３において、データ検討部２１は、データ解析処理を行う階層の選択を解析者に行わせ、その階層に対して、ステップＳ１２で欠測値が補完された処理対象のデータの変数について、度数分布、平均値および標準偏差、並びに、相関係数を算出する。そして、データ検討部２１は、度数分布（図９）、平均値および標準偏差（図１０）、並びに、相関係数（図１１および図１２）を、表示部１４に表示する。
【００５４】
このように、ステップＳ１１乃至ステップＳ１３の処理が行われることで、処理対象のデータの変数について選択された階層に対して、度数分布、平均値および標準偏差、並びに、相関係数が求められ、解析者は、階層を考慮したデータ構造を詳細に把握することができる。
【００５５】
続いて、ステップＳ１４において、因子分析部２２は、固有値、寄与率、累積寄与率を算出し、固有値および平行分析のスクリープロット（図１３）を、表示部１４に表示する。そして、解析者は、表示部１４に表示されたスクリープロットを検討することで因子数を決定し、操作入力部１３を操作して因子数を入力する。
【００５６】
ステップＳ１５において、因子分析部２２は、上述したような第１の階層的因子分析を行う。また、ステップＳ１５と並行して、ステップＳ１６において、因子分析部２２は、上述したような第２の階層的因子分析を行う。
【００５７】
ステップＳ１７において、因子分析部２２は、ステップＳ１５およびＳ１６で行った分析の分析結果（図１５および図１６）を表示部１４に表示する。
【００５８】
ステップＳ１８において、因子分析部２２は、上述した式（３）および式（４）を演算することにより求められる適合度指標GFIおよび自由度調整済み適合度指標AGFI（図１７）を、表示部１４に表示し、解析者に、いずれかの分析方法を選択させる。
【００５９】
このように、ステップＳ１４乃至ステップＳ１８の処理が行われることで、第１および第２の階層的因子分析が行われ、解析者は、適合度指標GFIまたは自由度調整済み適合度指標AGFIを参考にして分析方法を選択することができ、それらを適切に使い分けることができる。
【００６０】
続いて、ステップＳ１９において、クラスタ分析部２３は、因子分析部２２において得られた因子得点に基づき、処理対象のデータのクラスタリングを行い、タイプに分類するグループ数を決定させるためのクラスタリングシート（図１８）を表示部１４に表示する。これにより、解析者は、グループ数を決定し、そのグループ数に対して解釈を行い、多層の階層を考慮した顧客（学生）のタイプ分けを行うことができる。
【００６１】
ステップＳ２０において、構造方程式モデリング部２４は、クラスタ分析部２３により分類されたタイプごとに、構造方程式をモデリングした構造方程式モデリング（図１９、図２０、図２１）を作成して、表示部１４に表示する。これにより、解析者は、目的変数と説明変数との関係構造の把握を行うことができる。
【００６２】
ステップＳ２１において、条件付き確率分布算出部２５は、多層の階層において、条件付き確率分布を、タイプごと、タイプ内のカテゴリごとに算出し、３層以上の階層的に分類された母集団別に条件付き確率分布（図２２）を、表示部１４に表示する。これにより、解析者は、条件付き確率分布を分析検証して、タイプごと、タイプ内のカテゴリごとにフィードバック案の抽出を行うことができる。
【００６３】
以上のように、解析処理部１２がデータ解析処理を実行することにより、解析者は、多層の階層的にタイプ別のサービス効果を分析することができる。即ち、解析処理部１２では、複数の統計処理を組み合わせて上手につなぎ合わせることで、処理対象のデータ（例えば、アンケートデータなど）を、多面的（階層ごと、タイプごと）に解析し、解析者は、階層ごと、タイプごとの条件付き確率分布構造の違いを比較し、サービス効果を分析することができる。また、図２のフローチャートに示したように、複数の統計処理を適切な順序、適切な目的で行えるように上手につなぎ合わせ、さらに、タイプ別の条件付き確率分布の分布構造の違いを比較することを多層の階層を持つ複数母集団でも解析可能なように拡張することよって、多層の階層を持つ複数母集団の類似性と異質性を加味したタイプ別分析を行うことができる。
【００６４】
以下、本実施の形態では、解析処理部１２が学生生活学習活動データを用いて行ったデータ解析処理を例として説明を行う。
【００６５】
例えば、図３には、解析処理部１２において用いられるデータが入力されたデータシートの一部が示されている。
【００６６】
図３に示すように、データシートにおいて、１列目には、学生を識別するための識別番号（通し番号）が入力され、２列目には、目的変数のデータが入力され、３列目以降には、説明変数のデータが入力される。図３の例では、目的変数として平均点が用いられ、説明変数として、進学率や入部、学力、モットー、私立などが用いられる。なお、図３に示されている説明変数は、その一部であり、図４に示すような５３個の説明変数がデータシートに入力され、データ解析処理に用いられる。
【００６７】
また、データ解析処理では、図５に示すような３層に階層化して階層的な分析が行われる。即ち、第１層目を学生全体とし、第２層目を、学年により分類した学生（１年生、２年生、および３年生）とし、第３層目を、性別により分類した学生（１年生男子、１年生女子、２年生男子、２年生女子、３年生男子、および３年生女子）として、階層的な分析が行われる。
【００６８】
図６には、図５に示すような３階層に分類するデータが入力された階層データシートの一部が示されている。
【００６９】
例えば、図６に示すように、階層データシートには、第２層目における学年を分類するためデータ（１、２、および３）が入力され、第３層目における性別を分類するためのデータ（１および２）が入力される。図６に示す階層データシートは、３層以上に多層化されたことにより追加されたシートである。２階層に対する分析においてはデータシート内で示せる範囲であった。
【００７０】
次に、図７には、解析処理部１２がデータ解析処理を実行するのに必要な主な操作を行うことができるように構成された解析用シートの一例が示されている。
【００７１】
図７に示すように、解析用シート１００には、上側から順に、解析準備エリア１１０、データ検討エリア１２０、因子分析エリア１３０、階層的因子分析手法選択エリア１４０、クラスタ分析エリア１５０、構造方程式モデリングエリア１６０、条件付き確率分布算出エリア１７０、およびリセットボタン１８０が表示される。そして、図示するように、解析用シート１００の左側に、解析を行う手順に従って上側から順に、解析者により操作されるボタン（GUI）が表示される。
【００７２】
解析準備エリア１１０には、起動ボタン１１１、ディレクトリ設定ボタン１１２、取り込みボタン１１３、およびメッセージ表示部１１４が表示される。
【００７３】
起動ボタン１１１は、情報処理装置１１において解析プログラムを起動させる処理を行わせるためのGUIであり、解析者により操作されると、解析プログラムが起動して解析処理部１２としての機能が実行可能となる。
【００７４】
ディレクトリ設定ボタン１１２は、データ解析処理の対象となる処理対象のデータ（例えば、上述の図３に示したデータシート）が格納されている格納部１５のディレクトリを設定する処理を行わせるためのGUIである。例えば、ディレクトリ設定ボタン１１２が解析者により操作されると、格納部１５のディレクトリを設定するための設定ウィンドウが表示部１４に表示される。
【００７５】
取り込みボタン１１３は、処理対象のデータを取り込む処理を行わせるためのGUIである。例えば、取り込みボタン１１３が解析者により操作されると、データ検討部２１により、解析者により設定されたディレクトリに格納されている処理対象のデータが、格納部１５から、解析処理部１２に取り込まれる。なお、取り込みボタン１１３に対する操作を行って取り込まれたデータの階層情報を設定するための階層情報設定シート（後述の図８参照）が表示部１４に表示され、解析者は、各階層のカテゴリ名などを設定することができる。
【００７６】
メッセージ表示部１１４は、起動ボタン１１１、ディレクトリ設定ボタン１１２、および取り込みボタン１１３に対する操作が行われ、それぞれ対応する処理が実行されるのに応じて、各種のメッセージなどを表示する。
【００７７】
例えば、メッセージ表示部１１４には、起動ボタン１１１に対する操作が行われるのに応じて、解析プログラムを起動した旨のメッセージが表示される。また、メッセージ表示部１１４には、ディレクトリ設定ボタン１１２に対する操作が行われるのに応じて、解析者により設定された格納部１５のディレクトリが表示される。また、取り込みボタン１１３に対する操作が行われるのに応じて、データ検討部２１により取り込まれたデータのデータ数、データに含まれている変数の数、並びに、それらの変数の一覧（例えば、上述の図４の目的変数および説明変数）が表示される。さらに、メッセージ表示部１１４には、階層情報設定シートを利用して設定された各階層の属性名が表示される。
【００７８】
データ検討エリア１２０には、階層選択コンボボックス１２１、度数分布算出ボタン１２２、度数分布結果表示ボタン１２３、平均と標準偏差算出ボタン１２４、平均と標準偏差結果表示ボタン１２５、相関係数算出ボタン１２６、相関係数結果表示ボタン１２７、および、メッセージ表示部１２８が表示される。
【００７９】
階層選択コンボボックス１２１は、データ解析処理における解析の対象となる階層を選択する処理を行わせるためのGUIである。例えば、図５を参照して上述したように、３層に階層化して処理を行う場合、解析者は、図７に示すように、階層選択コンボボックス１２１を利用して「第３層」を選択する。
【００８０】
度数分布算出ボタン１２２は、処理対象のデータの度数分布を求める処理を行わせるためのGUIである。例えば、度数分布算出ボタン１２２が解析者により操作されると、データ検討部２１は、処理対象のデータの度数分布を求める処理を行い、その処理結果を度数分布シートに出力する。そして、解析者が度数分布結果表示ボタン１２３に対する操作を行うと、データ検討部２１が度数分布を出力した度数分布シート（後述の図９参照）を表示部１４に表示させる。なお、２階層に対する分析を行うのに対して３階層以上に対する分析を行う場合には、母集団の数が非常に多くなるため、度数分布シートでは、３層以上に多層化する際に表示の仕方の工夫を行っている。
【００８１】
平均と標準偏差算出ボタン１２４は、処理対象のデータの平均と標準偏差を求める処理を行わせるためのGUIである。例えば、平均と標準偏差算出ボタン１２４が解析者により操作されると、データ検討部２１は、処理対象のデータの平均と標準偏差を求める処理を行い、その処理結果を平均と標準偏差シートに出力する。そして、解析者が平均と標準偏差結果表示ボタン１２５に対する操作を行うと、データ検討部２１が平均と標準偏差を出力した平均と標準偏差シート（後述の図１０参照）を表示部１４に表示させる。
【００８２】
相関係数算出ボタン１２６は、処理対象のデータの相関係数を求める処理を行わせるためのGUIである。例えば、相関係数算出ボタン１２６が解析者により操作されると、データ検討部２１は、処理対象のデータの相関係数を求める処理を行い、その処理結果を相関係数シートに出力する。そして、解析者が相関係数結果表示ボタン１２７に対する操作を行うと、データ検討部２１が相関係数を出力した相関係数シート（後述の図１１および図１２参照）を表示部１４に表示させる。
【００８３】
メッセージ表示部１２８には、階層選択コンボボックス１２１、度数分布算出ボタン１２２、平均と標準偏差算出ボタン１２４、および相関係数算出ボタン１２６に対する操作が行われ、それぞれ対応する処理が実行されるのに応じて、各種のメッセージなどを表示する。
【００８４】
例えば、メッセージ表示部１２８は、度数分布算出ボタン１２２、平均と標準偏差算出ボタン１２４、または、相関係数算出ボタン１２６に対する操作が行われると、それらの算出結果を出力した旨を示すメッセージが表示される。
【００８５】
因子分析エリア１３０には、採用因子数決定ボタン１３１、因子分析算出ボタン１３２、全体結果表示ボタン１３３、第１の階層的因子分析結果表示ボタン１３４、第２の階層的因子分析結果表示ボタン１３５、適合度指標表示ボタン１３６、およびメッセージ表示部１３７が表示される。
【００８６】
採用因子数決定ボタン１３１は、解析者が因子数を決定するときに操作されるGUIである。そして、採用因子数決定ボタン１３１に対する操作が行われると、因子分析部２２は、固有値および平行分析のスクリープロット（後述の図１３参照）を表示部１４に表示する。そして、解析者は、固有値および平行分析のスクリープロットを検討することで、採用される因子数を決定することができる。
【００８７】
因子分析算出ボタン１３２は、解析者により決定された因子数で因子分析する処理を行わせるためのGUIである。例えば、因子分析部２２は、上述したように、複数母集団全体で因子分析を行う分析方法、並びに、第１および第２の階層的因子分析を行うことができる。そして、因子分析部２２は、複数母集団全体で因子分析を行った結果を因子分析シートに、第１の階層的因子分析を行った結果を第１の階層的因子分析シートに、第２の階層的因子分析を行った結果を第２の階層的因子分析シートに出力する。
【００８８】
全体結果表示ボタン１３３は、複数母集団全体で因子分析を行う分析方法により因子分析が行われた結果が出力された因子分析シート（後述の図１４参照）を表示部１４に表示させるためのGUIである。
【００８９】
第１の階層的因子分析結果表示ボタン１３４は、第１の階層的因子分析が行われた結果が出力された第１の階層的因子分析シート（後述の図１５参照）を表示部１４に表示させるためのGUIである。
【００９０】
第２の階層的因子分析結果表示ボタン１３５は、第２の階層的因子分析が行われた結果が出力された第２の階層的因子分析シート（後述の図１６参照）を表示部１４に表示させるためのGUIである。
【００９１】
適合度指標表示ボタン１３６は、上述したそれぞれの分析方法による分析結果について算出された適合度指標が出力された適合度指標シート（後述の図１７参照）を表示部１４に表示させるためのGUIである。
【００９２】
メッセージ表示部１３７には、採用因子数決定ボタン１３１および因子分析算出ボタン１３２に対する操作が行われ、それぞれ対応する処理が実行されるのに応じて、各種のメッセージなどを表示する。
【００９３】
例えば、メッセージ表示部１３７には、採用因子数決定ボタン１３１に対する操作が行われ、解析者により決定された因子数が表示される。また、メッセージ表示部１３７には、因子分析算出ボタン１３２に対する操作が行われることにより算出された因子負荷量および因子得点が出力された旨を示すメッセージが表示される。
【００９４】
階層的因子分析手法選択エリア１４０には、分析方法選択コンボボックス１４１、分析方法決定ボタン１４２、およびメッセージ表示部１４３が表示される。
【００９５】
分析方法選択コンボボックス１４１は、階層数および分析方法を選択させるためのGUIである。例えば、複数母集団全体で因子分析を行う分析方法、２階層での第１の階層的因子分析方法、３階層での第１の階層的因子分析方法、２階層での第２の階層的因子分析方法、３階層での第２の階層的因子分析方法を選択することができる。
【００９６】
分析方法決定ボタン１４２は、解析方法の選択を決定するときに操作されるGUIである。メッセージ表示部１４３は、分析方法選択コンボボックス１４１および分析方法決定ボタン１４２に対する操作が行われ、それぞれ対応する処理が実行されるのに応じて、各種のメッセージなどを表示する。
【００９７】
クラスタ分析エリア１５０には、クラスタリング算出ボタン１５１、グループ数決定ボタン１５２、およびメッセージ表示部１５３が表示される。
【００９８】
クラスタリング算出ボタン１５１は、解析者により選択された分析方法により得られた因子得点に対して、クラスタ分析部２３によるクラスタリングを実行させるときに操作されるGUIである。グループ数決定ボタン１５２は、クラスタ分析部２３によるクラスタリングの結果が出力されたクラスタリングシート（図１８）を参照し、解析者が、グループ数を決定するときに操作されるGUIである。
【００９９】
メッセージ表示部１５３には、クラスタリング算出ボタン１５１およびグループ数決定ボタン１５２に対する操作が行われ、それぞれ対応する処理が実行されるのに応じて、各種のメッセージなどを表示する。例えば、メッセージ表示部１５３には、クラスタリング算出ボタン１５１に対する操作が行われるのに応じて、クラスタリング結果が出力された旨のメッセージ、および選択された階層における因子得点の平均が出力された旨のメッセージが表示される。また、メッセージ表示部１５３には、グループ数決定ボタン１５２に対する操作が行われ、決定されたグループ数が表示される。
【０１００】
構造方程式モデリングエリア１６０には、構造方程式モデリング算出ボタン１６１、構造方程式モデリング結果表示ボタン１６２、およびメッセージ表示部１６３が表示される。
【０１０１】
構造方程式モデリング算出ボタン１６１は、構造方程式モデリング部２４により構造方程式モデリングを作成させるときに操作されるGUIである。構造方程式モデリング結果表示ボタン１６２は、作成された構造方程式モデリングシート（図１９）を表示させるときに操作されるGUIである。
【０１０２】
メッセージ表示部１６３には、構造方程式モデリング算出ボタン１６１および構造方程式モデリング結果表示ボタン１６２に対する操作が行われ、それぞれ対応する処理が実行されるのに応じて、各種のメッセージなどを表示する。例えば、メッセージ表示部１６３には、構造方程式モデリング算出ボタン１６１に対する操作が行われるのに応じて、構造方程式モデリングが全体およびグループごとに作成された旨のメッセージが表示される。
【０１０３】
条件付き確率分布算出エリア１７０には、条件付き確率シート表示ボタン１７１が表示される。
【０１０４】
条件付き確率シート表示ボタン１７１は、条件付き確率分布算出部２５により、タイプごと、タイプ内のカテゴリごとに算出された条件付き確率分布を表示させるときに操作されるGUIである。
【０１０５】
リセットボタン１８０は、解析結果をリセットするときに操作されるGUIである。
【０１０６】
以上のように、情報処理装置１１では、解析用シート１００を用いて、解析処理部１２がデータ解析処理を実行するのに必要な主な操作を行うことができる。また、解析用シート１００では、データ解析処理において実行される各処理の順番に従って、上から順にボタンに対する操作を行うだけで、専門的な知識の少ない解析者であっても、最小限の選択入力を行うだけで、一連の流れに沿った高度な統計分析を、ある程度は定型的に行うことができる。
【０１０７】
次に、図８には、図７の取り込みボタン１１３に対する操作を行って取り込まれたデータに対して、階層情報を設定するときに表示される階層情報設定シートの一例が示されている。
【０１０８】
図８に示すように、階層情報設定シート２００には、階層情報設定ボタン２０１、階層情報入力エリア２０２、および階層情報表示エリア２０３が表示される。階層情報設定シート２００は、図６に示した階層データシートに入力された階層について、カテゴリ名を入力するために用いられる。この階層情報設定シート２００は、２階層に対する分析においては、データシート内で示せる範囲であったが、３層以上に多層化されたことにより追加されたシートである。
【０１０９】
階層情報設定ボタン２０１は、階層情報設定シート２００を用いて設定された階層情報を保存するときに操作されるGUIである。
【０１１０】
階層情報入力エリア２０２には、文字を入力することができるテキストボックスが表示され、解析者により、階層情報としてのカテゴリ名がテキストボックスに入力される。図８の例では、第２階層の学年に対して、カテゴリ１のテキストボックス２１１にはカテゴリ名「１年生」が入力され、カテゴリ２のテキストボックス２１２にはカテゴリ名「２年生」が入力され、カテゴリ３のテキストボックス２１３にはカテゴリ名「３年生」が入力されている。また、第３階層の性別に対して、カテゴリ１のテキストボックス２１４にはカテゴリ名「男子」が入力され、カテゴリ２のテキストボックス２１５にはカテゴリ名「女子」が入力されている。
【０１１１】
階層情報表示エリア２０３には、階層情報入力エリア２０２に対して解析者により入力された階層情報としてカテゴリ名あるいはカテゴリ名の組み合わせが、各階層の母集団ごとに表示される。
【０１１２】
次に、図９には、図７の度数分布結果表示ボタン１２３に対する操作が行われたときに表示される度数分布シートの一例が示されている。
【０１１３】
例えば、度数分布算出ボタン１２２に対する操作が行われると、データ検討部２１により図３のデータシートの識別番号を除く変数（目的変数および説明変数）の度数分布が選択された階層の母集団に対して求められて、度数分布シート２５０に出力される。
【０１１４】
図９に示すように、度数分布シート２５０には、操作ツール表示部２５１、および解析結果表示部２５２が表示される。
【０１１５】
操作ツール表示部２５１には、変数選択コンボボックス２６１、変数決定ボタン２６２、および解析結果保存ボタン２６３が表示される。変数選択コンボボックス２６１は、解析結果表示部２５２において注目したい度数分布およびヒストグラムの変数を選択するためのGUIであり、変数決定ボタン２６２は、変数選択コンボボックス２６１を利用した変数の選択を決定するときに操作されるGUIである。そして、解析結果保存ボタン２６３は、解析結果表示部２５２に表示された解析結果を保存するときに操作されるGUIである。
【０１１６】
解析結果表示部２５２には、図７の階層選択コンボボックス１２１を用いて選択された階層の母集団ごとに、データ検討部２１により求められた変数の度数分布とヒストグラムが表示される。例えば、変数選択コンボボックス２６１を用いて平均点を選択して変数決定ボタン２６２に対する操作が行われると、解析結果表示部２５２には、選択された階層の母集団ごとに求められた平均点の度数分布とヒストグラムが表示される。
【０１１７】
図９の表示例では、解析結果表示部２５２の左側に、縦方向に上側から順に、１年生男子、１年生女子、２年生男子、および２年生女子ごとに求められた平均点の度数分布とヒストグラムが表示されている。ここでは、解析結果の一部が表示されており、図示しないが、３年生男子および３年生女子も解析結果表示部２５２に表示される。同様に、解析結果表示部２５２の左右中央には、縦方向に上側から順に、１年生男子、１年生女子、２年生男子、および２年生女子ごとに求められた進学率の度数分布とヒストグラムが表示されている。また、解析結果表示部２５２の右側には、縦方向に上側から順に、１年生男子、１年生女子、２年生男子、および２年生女子ごとに求められた入部の度数分布とヒストグラムが表示されている。
【０１１８】
このように、度数分布シート２５０には、選択された階層の母集団ごとに求められた変数の度数分布およびヒストグラムが表示され、解析者は、変数ごとに度数分布とヒストグラムの多層化された各母集団の分布の比較を行うことができる。例えば、進学率について比較すると、１年生男子および２年生男子は７が最頻値（モード）であり、１年生女子は５が最頻値であり、２年生女子は６が最頻値であることが分かる。なお、図９には一部しか図示していないが、３年生男子は１が最頻値であり、３年生女子は１が最頻値である解析結果が求められており、解析者は、低学年の方が比較的に進学への意識が高い傾向があることを把握することができる。このように、度数分布シート２５０により、解析者は、学年・性別などの母集団による違いを詳細に比較し、多層の階層を考慮したデータ構造を把握することができる。
【０１１９】
次に、図１０には、図７の平均と標準偏差結果表示ボタン１２５に対する操作が行われたときに表示される平均と標準偏差シートの一例が示されている。
【０１２０】
例えば、平均と標準偏差算出ボタン１２４に対する操作が行われると、データ検討部２１により図３のデータシートの識別番号を除く変数（目的変数および説明変数）の平均と標準偏差が求められて、平均と標準偏差シート３００に出力される。
【０１２１】
図１０に示すように、平均と標準偏差シート３００には、解析結果保存ボタン３０１、平均グラフ表示部３０２、標準偏差グラフ表示部３０３、平均値表示部３０４、および標準偏差の値表示部３０５が表示される。
【０１２２】
解析結果保存ボタン３０１は、平均グラフ表示部３０２、標準偏差グラフ表示部３０３、平均値表示部３０４、および標準偏差の値表示部３０５に表示された解析結果を保存するときに操作されるGUIである。
【０１２３】
平均グラフ表示部３０２には、図７の階層選択コンボボックス１２１を用いて選択された多層の階層の母集団ごとに、データ検討部２１により求められた平均値のグラフが表示され、平均値表示部３０４には、その平均値（図１０の例では平均値の一部）が表示される。同様に、標準偏差グラフ表示部３０３には、多層の階層の母集団ごとに、データ検討部２１により求められた標準偏差の値のグラフが表示され、標準偏差の値表示部３０５には、その標準偏差の値（図１０の例では標準偏差の値の一部）が表示される。図１０の例では、１年生男子、１年生女子、２年生男子、２年生女子、３年生男子、および３年生女子を母集団として、それぞれの平均と標準偏差が表示されている。この平均と標準偏差シート３００も多層化されたことにより比較する母集団の数が増えることによる工夫がなされているシートである。
【０１２４】
次に、図１１および図１２には、図７の相関係数結果表示ボタン１２７に対する操作が行われたときに表示される相関係数シートの一例が示されている。
【０１２５】
例えば、相関係数算出ボタン１２６に対する操作が行われると、データ検討部２１により図３のデータシートの識別番号を除く変数（目的変数および説明変数）の相関係数が多層化された母集団ごとに求められて、相関係数シート３５０に出力される。
【０１２６】
図１１および図１２に示すように、相関係数シート３５０には、操作ツール表示部３５１、凡例表示部３５２、および解析結果表示部３５３が表示される。
【０１２７】
操作ツール表示部３５１には、母集団選択コンボボックス３６１、変数選択コンボボックス３６２および３６３、相関係数表示部３６４、相関係数選択ボックス３６５、決定ボタン３６６、並びに、解析結果保存ボタン３６７が表示される。
【０１２８】
母集団選択コンボボックス３６１は、多層化された母集団の中から、相関係数シート３５０に表示する相関係数の母集団を選択するためのGUIであり、図１１では１年男子が選択され、図１２では１年女子が選択されている。この母集団選択コンボボックス３６１などの操作ツール表示部３５１も、多層に拡張するにあたり、より工夫している部分である。
【０１２９】
変数選択コンボボックス３６２および３６３は、解析者が相関係数の検討を行いたい２つの変数を選択するためのGUIであり、相関係数表示部３６４は、選択された変数の相関係数を表示する。図１１および図１２の例では、変数選択コンボボックス３６２により授業頑が選択され、変数選択コンボボックス３６３により進学率が選択されている。これに応じて、相関係数表示部３６４は、図１１に示すように、１年男子の母集団における選択された２つの変数の相関係数「0.292」を表示し、図１２に示すように、１年女子の母集団における選択された２つの変数の相関係数「0.529」を表示する。
【０１３０】
相関係数選択ボックス３６５は、相関の高い変数の組み合わせを検討するために相関係数を選択するためのGUIであり、決定ボタン３６６は、相関係数選択ボックス３６５を利用した相関係数の選択を決定し、その相関係数以上の変数の組み合わせ一覧を表示させるためのGUIである。解析結果保存ボタン３６７は、解析結果表示部３５３に表示された解析結果を保存するときに操作されるGUIである。
【０１３１】
凡例表示部３５２には、解析結果表示部３５３に表示される相関係数を、それぞれの相関係数が含まれる範囲に応じて色分けするために、相関係数の範囲に対応する色の凡例を表示する。
【０１３２】
解析結果表示部３５３には、図７の階層選択コンボボックス１２１を用いて選択された階層の母集団ごとに、データ検討部２１により求められた相関係数の行列が表示される。また、解析結果表示部３５３は、相関係数を色分けして表示することができ、これにより、相関係数の全体の傾向を解析者に判断させ易くすることができる。
【０１３３】
次に、図１３には、図７の採用因子数決定ボタン１３１に対する操作が行われたときに表示されるスクリープロットシートの一例が示されている。
【０１３４】
図１３に示すように、スクリープロットシート４００には、操作ツール表示部４０１、解析結果表示部４０２、およびスクリープロット表示部４０３が表示される。
【０１３５】
操作ツール表示部４０１には、因子数選択ボックス４１１、因子数決定ボタン４１２、および解析結果保存ボタン４１３が表示される。因子数選択ボックス４１１は、例えば、解析者がスクリープロット表示部４０３に表示されているスクリープロットを検討し、因子数を選択するときに操作されるGUIである。因子数決定ボタン４１２は、因子数選択ボックス４１１を用いて選択した因子数を決定するときに操作されるGUIである。解析結果保存ボタン４１３は、解析結果表示部４０２およびスクリープロット表示部４０３に表示された解析結果を保存するときに操作されるGUIである。
【０１３６】
解析結果表示部４０２は、各因子に対応する固有値、平行分析、寄与率、および累積寄与率を表示する。
【０１３７】
スクリープロット表示部４０３には、固有値および平行分析がグラフ化されたスクリープロットが表示される。例えば、解析者は、スクリープロットを検討し、固有値の減少がなだらかになる直前までの因子を採用するスクリー基準を参考にして因子数を決定することができ、図１３の例では、因子数が４に決定されている。
【０１３８】
次に、図１４には、図７の全体結果表示ボタン１３３に対する操作が行われたときに表示される因子分析シートの一例が示されている。
【０１３９】
例えば、因子分析算出ボタン１３２に対する操作が行われると、因子分析部２２により図１３のスクリープロットシート４００を用いて決定された因子数に伴い複数母集団全体で因子分析が行われ、その結果求められる因子負荷量が因子分析シート４５０に出力される。なお、因子得点は、例えば、図３に示したデータシートに出力される。
【０１４０】
図１４に示すように、因子分析シート４５０には、解析結果保存ボタン４５１、解析結果表示部４５２、および凡例表示部４５３が表示される。
【０１４１】
解析結果保存ボタン４５１は、解析結果表示部４５２に表示された解析結果を保存するときに操作されるGUIである。
【０１４２】
解析結果表示部４５２には、例えば、図１３を参照して上述したように因子数が４に決定された場合、第１因子から第４因子について、変数ごとに因子分析部２２により求められる因子負荷量が表示される。また、解析結果表示部４５２は、因子負荷量の高い値ほど濃い色で色づけする表示を行い、これにより、解析者は、一目で因子構造を把握し易くなる。また、解析者は、解析結果表示部４５２に表示される因子分析の結果より、各因子の解釈を行う。
【０１４３】
例えば、第１因子は、部活意欲や部活頑張りなどのように部活に関する変数の因子負荷量が高いことから、「部活動」に関する因子であると解釈し、そのように名付けることができる。また、第２因子は、授業関連の項目、および学食や特別教室などのように学校の施設に関する変数の因子負荷量が高いことから、「授業・学校」に関する因子であると解釈し、そのように名付けることができる。また、第３因子は、行事や仲間に関する変数の因子負荷量が高いことから、「行事・仲間」に関する因子であると解釈し、そのように名付けることができる。第４因子は、授業頑張りや、授業内容（の理解）、学習時間、学習意欲などの変数の因子負荷量が高いことから、「学習取組」に関する因子であると解釈し、そのように名付けることができる。
【０１４４】
凡例表示部４５３には、解析結果表示部４５２に表示される因子負荷量を、それぞれの因子負荷量が含まれる範囲に応じて色分けするために、因子負荷量の範囲に対応する色の凡例を表示する。
【０１４５】
次に、図１５には、図７の第１の階層的因子分析結果表示ボタン１３４に対する操作が行われたときに表示される第１の階層的因子分析シートの一例が示されている。
【０１４６】
例えば、因子分析算出ボタン１３２に対する操作が行われると、因子分析部２２により図１３のスクリープロットシート４００を用いて決定された因子数に伴い、上述したように第１の階層的因子分析が行われる。そして、第１の階層的因子分析シート５００には、第１の階層的因子分析により求められた各階層の母集団ごとの因子得点平均が出力される。第１の階層的因子分析シート５００は多層化の拡張を行うに伴って工夫を行っているシートであり、第２層で分析を行った場合、および第３層で分析を行った場合の各層における母集団ごとの因子得点平均を比較できるようになっている。
【０１４７】
図１５に示すように、第１の階層的因子分析シート５００には、第２層の解析結果表示部５０１および第３層の解析結果表示部５０２が表示される。
【０１４８】
第２層の解析結果表示部５０１には、第２層に設定された学年ごとに、第１の階層的因子分析の解析結果として、第１因子から第４因子までの因子得点平均が示されている。
【０１４９】
第３層の解析結果表示部５０２には、第２層に設定された学年および第３層に設定された性別の組み合わせごとに、第１の階層的因子分析の解析結果として、第１因子から第４因子までの因子得点平均が示されている。
【０１５０】
次に、図１６には、図７の第２の階層的因子分析結果表示ボタン１３５に対する操作が行われたときに表示される第２の階層的因子分析シートの一例が示されている。
【０１５１】
例えば、因子分析算出ボタン１３２に対する操作が行われると、因子分析部２２により図１３のスクリープロットシート４００を用いて決定された因子数に伴い、上述したように第２の階層的分析方法により確認的因子分析が行われる。そして、第２の階層的因子分析シート５５０には、第２の階層的因子分析により求められた各階層の母集団ごとの因子負荷量が出力される。第２の階層的因子分析シート５５０も多層化の拡張を行うことに伴って工夫を行っているシートであり、第２層で分析を行った場合、および第３層で分析を行った場合の各階層における母集団ごとの因子負荷量を比較できるようになっている。
【０１５２】
図１６に示すように、第２の階層的因子分析シート５５０には、第２層の解析結果表示部５５１および第３層の解析結果表示部５５２が表示される。
【０１５３】
第２層の解析結果表示部５５１には、第２層に設定された学年ごとに、第２の階層的因子分析の解析結果として、変数ごとの因子負荷量が示されている。
【０１５４】
第３層の解析結果表示部５５２には、第２層に設定された学年および第３層に設定された性別の組み合わせごとに、第２の階層的因子分析の解析結果として、変数ごとの因子負荷量が示されている。
【０１５５】
次に、図１７には、図７の適合度指標表示ボタン１３６に対する操作が行われたときに表示される適合度指標シートの一例が示されている。
【０１５６】
例えば、因子分析算出ボタン１３２に対する操作が行われると、上述したように、因子分析部２２により、第１および第２の階層的因子分析が行われるとともに、複数母集団全体で因子分析が行われる。さらに、因子分析部２２は、それぞれの因子分析における適合度指標を算出し、適合度指標シートに出力する。
【０１５７】
図１７に示すように、適合度指標シートには、分析方法ごとに、適合度指標GFIおよび自由度調整済み適合度指標AGFIが出力される。さらに、図１７の例では、分析方法ごとにRMSEA（Root Mean Square Error of Approximation：モデルの分布と真の分布との 乖離を１自由度あたりの量として表現した指標）が算出され、適合度指標シートに出力されている。
【０１５８】
例えば、多母集団とせずに全体を一つの母集団として、複数母集団全体で因子分析を行う分析方法（全体）では、各母集団で構造に違いが全くない場合など、複数母集団と考えて分析を行う必要がない場合に有効となる。なお、例えば、各母集団に対してそれぞれ分析を行う分析方法は、各母集団で得られた個々の因子で分析を行うと、母集団間での特徴の違いを比較および考察することが困難になるため、基本統計量から各母集団の特徴で類似性と異質性との両方が見られた場合には、各母集団の特徴を考慮することができ、かつ、母集団間の比較を行うことができる第１および第２の階層的分析方法で階層的な因子分析を行うことが有効である。
【０１５９】
また、図１７の適合度指標シートを参照し、学年および性別の全ての違いを考慮に入れて分析を行うために、３層について第１および第２の階層的分析方法で求められた適合度指標を比較すると、第１の階層的分析方法では、適合度指標GFIが0.627で、適合度指標GFIと自由度調整済み適合度指標AGFIとの差が最も大きく、本実施の形態で処理対象としたデータには適していないことが分かる。一方、第２の階層的分析方法における適合度指標GFIが0.774と、第１の階層的分析方法よりも高く、適合度指標GFIと自由度調整済み適合度指標AGFIとの差も小さい。このことより、本実施の形態で処理対象としたデータにおける分析手法について、解析者は、３層における第２の階層的分析方法を選択することが好ましいと判断することができる。そして、解析者は、選択した分析方法を、図７の分析方法選択コンボボックス１４１および分析方法決定ボタン１４２を利用して決定する。
【０１６０】
次に、図１８には、図７のクラスタリング算出ボタン１５１に対する操作が行われたときに表示されるクラスタリングシートの一例が示されている。
【０１６１】
例えば、クラスタリング算出ボタン１５１に対する操作が行われると、クラスタ分析部２３によりクラスタリングが行われ、各母集団について、２から６までのクラスタにグループ分けされたクラスごとの因子得点平均がクラスタリングシート６００に出力される。なお、各母集団におけるクラス情報は、例えば、図３に示したデータシートに出力される。２階層に対する分析を行うのに対して３階層以上に対する分析を行う場合には、母集団の数がかなり多くなるため、３層以上に多層化する際に工夫を行ったことで、比較がしやすくなり、有用な知見を得られている。
【０１６２】
図１８に示すように、クラスタリングシート６００には、操作ツール表示部６０１、解析結果表示部６０２、およびグラフ表示部６０３が表示される。
【０１６３】
操作ツール表示部６０１には、グループ数選択ボックス６１１、グループ数決定ボタン６１２、および解析結果保存ボタン６１３が表示される。グループ数選択ボックス６１１は、解析者が解析結果表示部６０２およびグラフ表示部６０３に表示された解析結果を解釈し、グループ数を決定するときに操作されるGUIである。グループ数決定ボタン６１２は、グループ数選択ボックス６１１を用いて選択されたグループ数を決定するときに操作されるGUIである。解析結果保存ボタン６１３は、解析結果表示部６０２およびグラフ表示部６０３に表示された解析結果を保存するときに操作されるGUIである。
【０１６４】
解析結果表示部６０２には、クラスタ分析部２３によりクラスタリングされたクラスごとの因子得点平均が表示され、グラフ表示部６０３には、そのグラフが表示される。
【０１６５】
例えば、図１８に示すクラスタリングシート６００を参照し、タイプ数を決定するため、３グループと４グループとを比較した場合、１年生男子の３クラスタのグループ１が、４クラスタのグループ１とグループ２に分かれている。そして、図１４を参照して説明したように名付けられた第１因子「部活動」および第３因子「行事・仲間」は、４クラスタのグループ１とグループ２とにおいて共に正の値を示しているが、第２因子「授業・学校」および第４因子「学習取組」は、グループ１が正の値を示し、グループ２が負の値を示している。
【０１６６】
このことより、解析者は、３グループに分けたときよりも４グループに分けたときの方がグループの特徴が強く表れていると判断することができる。なお、５グループに分けると、かなり少ない人数のグループが表れてしまう。従って、本実施の形態で処理対象としたデータについて、解析者は、４グループに対し解釈を行い、タイプ分けを行うと判断することができる。そして、解析者は、解析を行うグループ数を、グループ数選択ボックス６１１およびグループ数決定ボタン６１２を利用して決定する。
【０１６７】
次に、図１９には、図７の構造方程式モデリング結果表示ボタン１６２に対する操作が行われたときに表示される構造方程式モデリングシートの一例として、全体に対する構造方程式モデリングシート６５０が示されている。
【０１６８】
図１９に示すように、全体に対する構造方程式モデリングシート６５０には、解析結果保存ボタン６５１、目的変数パス係数表示部６５２、説明変数パス係数表示部６５３、および共分散表示部６５４が表示される。
【０１６９】
解析結果保存ボタン６５１は、目的変数パス係数表示部６５２、説明変数パス係数表示部６５３、および共分散表示部６５４に表示された解析結果を保存するときに操作されるGUIである。
【０１７０】
目的変数パス係数表示部６５２には、複数母集団全体の因子分析において、因子負荷量が0.4以上であった変数を用いて自動的にモデルを作成し、分析を行った結果求められる、各因子から目的変数へのパス係数が表形式で表示される。同様に、説明変数パス係数表示部６５３には、各因子から説明変数へのパス係数が表形式で表示される。
【０１７１】
共分散表示部６５４には、因子同士の共分散が表示される。
【０１７２】
次に、図２０および図２１には、図７の構造方程式モデリング結果表示ボタン１６２に対する操作が行われたときに表示される構造方程式モデリングシートの一例として、タイプごとの構造方程式モデリングシートが示されている。図２０に示されている構造方程式モデリングシート７００には、２年生男子タイプ１の構造方程式モデリングが示されており、図２１に示されている構造方程式モデリングシート７００には、２年生男子タイプ２の構造方程式モデリングが示されている。２階層に対する分析を行うのに対して３階層以上に対する分析を行う場合には、母集団の数がかなり多くなるため、３層以上に多層化する際に工夫を行ったことで、比較しやすくなり、有用な知見を得られている。
【０１７３】
図２０および図２１に示すように、タイプごとの構造方程式モデリングシート７００には、適合度指標表示部７０１、目的変数パス係数表示部７０２、説明変数パス係数表示部７０３、および共分散表示部７０４が表示される。
【０１７４】
適合度指標表示部７０１には、構造方程式モデリングシート７００に表示されるタイプごとの適合度指標GFIおよび自由度調整済み適合度指標AGFIが表示される。
【０１７５】
目的変数パス係数表示部７０２には、比較のため、複数母集団全体の因子分析において、因子負荷量が0.4以上であった変数を用いて自動的にモデルを作成し、各母集団の各タイプごとに分析を行った結果が求められ、各因子から目的変数へのパス係数が表形式で表示される。同様に、説明変数パス係数表示部７０３には、各因子から説明変数へのパス係数が表形式で表示される。
【０１７６】
共分散表示部７０４には、因子同士の共分散が表示される。
【０１７７】
例えば、図２０および図２１の構造方程式モデリングシート７００を比較すると、目的変数に対して第４因子から強い影響があることが分かる。特に、第４因子の測定方程式を構成する観測変数のうち、２年生男子タイプ２は、学習意欲よりも授業頑張りが強い影響を与えていることが分かる。このように、図２０および図２１の構造方程式モデリングシート７００を比較することにより、タイプ間で、目的変数に対する影響に違いがあることが分かる。
【０１７８】
次に、図２２には、図７の条件付き確率シート表示ボタン１７１に対する操作が行われたときに表示される条件付き確率シートの一例が示されている。
【０１７９】
図２２の例では、目的変数である平均点と、説明変数である授業頑張りを選択したときに求められた条件付き確率シート７５０が示されている。条件付き確率シート７５０には、タイプ数表示部７５１、凡例表示部７５２、平均点確率分布表示部７５３、授業頑張り確率分布表示部７５４、および、多層化された母集団ごとのタイプ別条件付き確率分布表示部７５５が表示される。
【０１８０】
タイプ数表示部７５１には、図１８のクラスタリングシート６００を参照して決定されたタイプ数が表示される。
【０１８１】
凡例表示部７５２には、平均点確率分布表示部７５３、授業頑張り確率分布表示部７５４、およびタイプ別条件付き確率分布表示部７５５に表示される確率を、それぞれの確率が含まれる範囲に応じて色分けするために、確率の範囲に対応する色の凡例を表示する。
【０１８２】
平均点確率分布表示部７５３には、平均点についてのタイプごとの確率分布が表示され、授業頑張り確率分布表示部７５４には、授業頑張りについてのタイプごとの確率分布が表示され、タイプ別条件付き確率分布表示部７５５には、多層化された母集団ごとに、タイプ別に、授業頑張りを条件としたときの平均点の条件付き確率分布が比較し易い形で表示される。
【０１８３】
例えば、条件付き確率シート７５０から、平均点の分布を考察すると、タイプ２は他のタイプよりも平均点が低いタイプであることが分かる。また、２年生男子のタイプ２では、授業頑張りが向上すると平均点が上がる傾向にあり、授業頑張りを４から５に上げると平均点が４以上に上がる確率が５７％以上となっていることが分かる。同様に、２年生男子のタイプ４や２年生女子のタイプ４の生徒は、授業を頑張っていると感じている生徒ほど平均点が高くなる傾向があることが分かる。一方、２年生女子のタイプ１の生徒は、授業頑張りが平均点にあまり影響を与えていない傾向があることが分かる。このように、条件付き確率シート７５０から、第３層の性別（男女間）に関して、平均値に対して影響する説明変数が共通するタイプや異なるタイプがあることが分かる。２階層に対する分析を行うのに対して３階層以上に対する分析を行う場合には、母集団の数がかなり多くなるため、３層以上に多層化する際に工夫を行ったことで、比較しやすくなり、有用な知見を得られている。
【０１８４】
以上のように、解析処理部１２は、３層に多層化された階層的な分析を行うことができ、例えば、２層までの階層的な分析よりも、より細分化されたタイプ別の教育・学習効果の分析を行うことができる。これにより、生徒の学年別・男女別を考慮した個人差などに詳細に対応して平均点を向上させるための、きめ細やかな教育を行うことができる。
【０１８５】
即ち、教育・学習において、例えば各学校、学年、性別等における学習構造が同一でない場合であっても、解析処理部１２では、多層化された階層的因子分析を行い、さらに詳細に分けたタイプ別の特性をきめ細かく分析すると共に、因果構造を踏まえ、マイクロモデリングを行うことで、生徒のニーズに則したより細かなサービス提供を行うことができる。これにより、この分析方法の利用価値を高め、より広く利用されるようにすることができる。
【０１８６】
同様に、解析処理部１２では、教育・学習以外のサービスにおいて、例えば支店や地域、年齢、性別等における購買構造が同一でない場合であっても、顧客の価値観の多様化、生活スタイルの多様化、経済環境の多様化（二極化等）から、顧客の特性を詳細に分析し、それぞれのニーズに適したサービスの提供することができる。
【０１８７】
このように、本技術を適用した情報処理装置１１により提供される分析方法は、タイプごとの条件付き確率分布を算出して比較する部分においては、価値観や行動の異なる各顧客タイプの条件付き確率分布はかなり異なっており、この価値観や行動の異なる顧客タイプの分布構造を比較して効果のある要因を検討し、抽出するという視点が、元々、他の研究者にはない視点であった。例えば、タイプ別教育・学習効果分析システムでは、目的変数（例えば、平均点）がどの説明変数（要因）によって上がるのかは、各タイプによって非常に異なっており、どの説明変数（要因）でどのくらい目的変数（例えば、平均点）を上げることができるのかを詳細に検討可能としていた。
【０１８８】
さらに本開示では、因子分析部２２、クラスタ分析部２３、条件付き確率分布算出部２５の一つを多層化するのではなく、一連の分析の流れにおいて全ての分析を多層化することによって、有益な知見を得られるようにしており、それが大きな改良となっている。
【０１８９】
以上のように、情報処理装置１１により提供される分析方法によれば、分析対象データが複数の母集団（例えば、支店・地域，年齢，性別あるいは学校，学年，性別等から多層階層によって分けられる母集団）のタイプからの比較が容易になった。そして、多層化によりさらに詳細に分けた各タイプ別の行動をきめ細かく分析すると共に、因果構造を踏まえ、マイクロモデリングを行うことができるので、顧客のニーズに則したより細かなサービス提供を行うことができる。すなわち、異質性を考慮したサービス提供を行うことができるようになる。
【０１９０】
なお、上述のフローチャートを参照して説明した各処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。また、プログラムは、１のCPUにより処理されるものであっても良いし、複数のCPUによって分散処理されるものであっても良い。
【０１９１】
また、上述した一連の処理（情報処理方法）は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラムが記録されたプログラム記録媒体からインストールされる。
【０１９２】
図２３は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１９３】
コンピュータにおいて、CPU１００１，ROM１００２，RAM１００３は、バス１００４により相互に接続されている。
【０１９４】
バス１００４には、さらに、入出力インタフェース１００５が接続されている。入出力インタフェース１００５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１００６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１００７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部１００８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部１００９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１０１１を駆動するドライブ１０１０が接続されている。
【０１９５】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１００１が、例えば、記憶部１００８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１００５及びバス１００４を介して、RAM１００３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１９６】
コンピュータ（CPU１００１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア１０１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
【０１９７】
そして、プログラムは、リムーバブルメディア１０１１をドライブ１０１０に装着することにより、入出力インタフェース１００５を介して、記憶部１００８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１００９で受信し、記憶部１００８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１００２や記憶部１００８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１９８】
なお、本実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１９９】
１１  情報処理装置
１２  解析処理部
１３  操作入力部
１４  表示部
１５  格納部
２１  データ検討部
２２  因子分析部
２３  クラスタ分析部
２４  構造方程式モデリング部
２５  条件付き確率分布算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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