マーケティング・リサーチ応用研究

詳細シラバス2012 年度

１．

担当

南知惠子

授業のテーマと目標
本講義では、ビジネススクールで学ぶマーケティング領域の知識として、リサーチの役割を理解し、市場に関する分析能力を身に着けることを目標とします。本学の MBA受講生のうち、マーケティング・リサーチを職務として必要としている人は必ずしも多くないと想定されますが、市場分析に役立つリサーチの考え方や分析手法を習得することを通じて、定量的なリサーチ手法に焦点を当てて実践的に役立てることを目指している授業だと理解して下さい。講義の上ではマーケティング活動を想定した内容になっていますが、習得すべき統計学の知識やリサーチ手法は、他分野での分析や、今後修士論文研究を行う上で役立つ部分が多くなるようにと授業の設計をしています。
リサーチ手法については、座学だけでは見につけることは難しく、実践的なものですので、実際にデータ収集の設計をし、自らデータ収集を行い、統計ソフトウェアを使って分析を行うこと、また解釈をしてレポートを書いてもらうことが授業の中心となります。事前学習はデータ収集の課題以外は、とくに毎回課すわけではありませんが、必ず事後課題を自分自身で行うことが求められます。
使用する統計解析ソフトウェアについては、自宅での事前、事後の学習を想定するため、フリーソフトの「R」を使用します。ソフトをダウンロードし、ノートパソコンを授業時に持参して下さい。尚、講義資料や使用するデータセットについては、神戸大学
学修支援システム BEEF を通じて事前に配布します２．

授業の概要と計画
講義のスケジュールは以下の通りです。

第１回目

８月１１日

テーマ：イントロダクション、リサーチ・デザイン
１限
マーケティングにおけるリサーチの役割、重要性について講義します。さらにマーケ
ティングに限定せず、社会科学におけるリサーチの考え方や代表的な方法論について解説します。
２限リサーチ目的とデータ収集、サンプリングについて解説します。
事前課題なし事後課題
授業中に指示する調査設計に関する課題をレポートとしてまとめ、提出して下さい。

第２回目

８月１８日

テーマ： サーベイ・リサーチ
１限

サーベイ・リサーチ（質問紙設計）

２限

サーベイ・リサーチ（測定）

定量的なリサーチ手法の代表的なものの一つである、サーベイ・リサーチは、「アンケート調査」としてよく知られていますが、その方法論について解説します。また、調査目的とデータ収集を理解し、実際に調査設計と測定尺度が受講生自身でできるようになることを目標とします。
事前課題なし事後課題
授業中に指示する課題について、質問紙を作成し、レポートとして提出してください。
第３回目

８月２５日

テーマ：統計解析ソフトウェアの実習
１限

統計解析ソフトウェアの実習

２限

データ加工、記述統計、クロス集計、χ（カイ）２乗検定

本セッションでは、実際に各自で統計解析ソフトウェアを使用し、使い方の基礎を習得します。
事前課題
統計解析ソフトウェア「R」をダウンロードして来て下さい。
（事前に BEEF でマニュアルをアップします。当日授業中にダウンロードしようとして出来ない場合は授業進行上、支障をきたしますので、必ずダウンロードしてきて下さい。
）
事後課題
授業中に配布するデータセットを用い、課題に関して、レポートとして提出して下さい。
第４回目

９月１日

テーマ：仮説検定
１限

相関分析

２限

分散分析（ANOVA）

本セッションでは、2 変量の関連性分析を理解し、さらに、３つ以上のグループ間の分析について習得することを目標とします。一元配置分散分析、多重比較、二元配置分散分析を行います。仮説を立て、検定することを学ぶことを目標とします。

事前課題
なし
事後課題
配布したデータセットを用い、授業中に行った分析をレポートの形にしてまとめ、提出して下さい。
＊グループを組み、調査テーマを決め、質問紙を設計し、データ収集を開始して下さい。
収集したデータについては、講義最終日に分析結果を発表するために用います。
第５回目

９月８日

テーマ：多変量解析Ⅰ
１限：重回帰分析
２限：因子分析
重回帰分析は、マーケティング・リサーチでは市場性の予測のために、因子分析は、製品の市場空間でのポジショニングを知るために用いられますが、これら二つの分析は、マーケティング・リサーチに限定されず、特定の現象について変数間の関係を知ることや、変数を分類するためによく用いられています。本セッションを通じて、分析の目的と量的なデータとの関連性を掴むことを目的とします。
事前課題
なし
事後課題
授業中にデータセットを用いて分析を行った、重回帰分析と因子分析の結果をレポートにまとめ、提出して下さい。
第６回目

９月１５日

テーマ：多変量解析Ⅱ
１限

判別分析

２限

クラスター分析

市場セグメンテーションの基礎となるクラスター分析及び、市場におけるグループ化とその影響要因の特定化に役立つ判別分析について解説します。また、実際にデータセットを用いて各自で分析を行います。
事前課題なし
事後課題
授業中に行った判別分析、クラスター分析結果をレポートとしてまとめ、提出して下さい。

第７回目

９月２９日

テーマ：構造方程式モデリング
１限、２限

構造方程式モデリングの基礎

本セッションでは、構造方程式モデリング（共分散構造分析、PLS-based SEM）の分析手法について解説します。構造方程式モデリングは、潜在変数を扱うという点で、マーケティング分野のみならず、心理学、経営学分野において研究目的上、広く使われてきています。この手法を理解することで、本手法を用いた研究論文を理解することを目標とします。構造方程式モデリングの分析を実行するために、AMOS や SmartPLS等の操作性に優れ、直観的に理解しやすい解析ソフトウェアが市販されていますが、学内で使用できる環境が限れられているため、受講生の希望に応じ、ソフトウェアの使用法やデータ分析手法の実際について指導する予定です。
事前課題
なし
事後課題
授業中に説明した分析手法について、レポートとしてまとめ、提出して下さい。
第８回目

１０月６日

テーマ：グループ研究発表会
最終回では、授業中に講義した多変量解析のうち、どれかの手法を選び、グループで収集したデータセットを用いて、グループ毎のデータ分析をプレゼンする研究発表会を行います。
（授業時間は２限に設定されていますが、前後の時間を用い、延長する予定です）
事後課題
グループで収集したデータ分析について、個別の研究としてまとめ、最終レポートとして提出して下さい。
３．

成績評価方法と基準
成績は、毎回の事後課題レポート、最終発表と最終レポートをもとに判定します。詳細は初回講義時に説明します。事後レポート課題への配点７０％、グループ研究発表および小レポートを３０％とします。
事後レポートは課題について授業中に指示します。次の回の講義当日に教室で提出して下さい（最終回のレポートのみ２０１８年１０月２７日（土）１７時まで締め切り
で、教務係への紙のレポートでの提出とします。メールでの添付は不可）。
レポートは、指定日当日に提出したものだけを評価対象にします。どうしても当日、都合が悪い場合は、事前に連絡をしてください。

レポートについては、分析結果についてソフトウェアの出力結果を貼り付けるだけではなく、調査目的と手法、結果と考察、提言等、報告書としての内容が十分であるよ
うに書いてください。
４．

教科書・参考図書

教科書
受講生各自の統計的知識のバックグランドに基づき、受講前に統計やリサーチに関する教科書を読んでおくことを勧めます。
参考図書
朝野煕彦著『入門多変量解析の実際』（ちくま学芸文庫、2012 年刊行）を、マーケティ
ング・リサーチ、各手法、統計学との関連性を解説しているという点で、読むことを勧めます。使用ソフトウェアのマニュアルは授業中に適宜指示します。