チュートリアルセミナー

テーマA:

タイトル:
事例で学ぶマルチレベルモデル入門
講師:
尾崎 幸謙 先生(筑波大学)
概要:
 階層性を持つデータや縦断データの分析手法であるマルチレベルモデルについて、事例を多く扱いながら説明します。内容は、マルチレベルモデルを学ぶための基礎知識(級内相関係数など)、ランダム切片モデル、ランダム傾きモデルです。縦断データ分析や構造方程式モデリングによる方法についても説明します。
 講習では概念やモデルの意味を理解することを大切にし、難解な数式は登場しません。また、タイトルにもあるように事例を適宜紹介することで理解の促進を図ります。
 事前知識として、回帰分析や検定について理解していることを前提とします。Rの演習は行いませんが、Rのスクリプトは示しますので、Rについての基本的な理解があるとベターです。
 拙著『Rで学ぶマルチレベルモデル入門編』と『Rで学ぶマルチレベルモデル実践編』の内容に沿って説明しますので事前に目を通して頂くと効果的です。特に『入門編』の内容を中心に扱います。
 多くの皆さんに参加して頂けることを楽しみにしています。

テーマB:

タイトル:
消費者行動調査に役立つ意思決定過程分析入門
講師:
玉利 祐樹 先生(静岡県立大学)
概要:
 消費者の意思決定を予測することはマーケティング上の大きな課題とされてきた。本セミナーでは、意思決定過程の情報から消費者の選択を予測する方法を紹介する。
 消費者が日々直面する意思決定は、複数の選択肢と属性からなる多肢多属性意思決定状況と定式化することができる。多肢多属性意思決定状況では、選択肢の数、属性の数、選択肢を呈示する方法、属性値を表現する方法、時間的切迫等の要因に依存し、探索される選択肢・属性とその順序および、意思決定の結果も変化する。このような状況依存的な意思決定を予測するために、意思決定過程の検討が行われてきている。意思決定過程の検討では、消費者が決定までに探索した選択肢・属性、その順序を記録する情報モニタリング法がある。また、意思決定過程において、どのような情報探索と評価がなされるかの心的操作の系列は、決定方略と呼ばれる。これまでに加算型、加算差型、辞書編纂型、分離型、連結型などの決定方略が見出されている。決定過程の検討方法として、情報モニタリング法の他に、言語プロトコル法や、計算機シミュレーションなどが挙げられる。 本セミナーでは、これらの意思決定過程の情報から、選択を予測する方法、そして決定方略の推定方法を中心に紹介を行う。また、描画などを用いた消費者行動の検討方法についても紹介をする。