レベル：初級
【発表者】
桜美林大学 ビジネスマネジメント学群 准教授 川﨑 昌
【発表概要】
仮想実験データを取得した場合、一人ひとりのデータを分析することが可能である。しかし通常は、回答者の属性による層の単位でまとめて平均値を用いた分析を行う。層別した分析結果に大きな違いがなければ、全体をまとめて扱う方が、データ数が多いので精度が良い結果となる。しかし、各層の分析結果に明確に違いがある場合には、層別しなければ正しい考察ができず、誤った情報を得るリスクがある。
本研究では、JMPによる最適計画を用いた仮想実験データの層別分析について議論する。発表時は、事例を用いJMP17による実験計画（DOE）のカスタム計画の操作、デモンストレーションを行う予定である。
【発表者プロフィール】
マーケティングリサーチ＆コンサルティング会社勤務、組織人事コンサルタントを経て、現在、桜美林大学ビジネスマネジメント学群 准教授。FREELY合同会社代表。大学では経営調査やデータサイエンス系の授業のほか、JMPを活用した学生のGPA（成績）予測、文部科学省DX補助金による（人流データ分析、ARアプリ開発）等の演習を担当。社会人大学院時代から継続して質問紙調査・質問紙実験に基づく解析と設計をテーマとした方法論研究、およびその手法を主として教育や組織人事領域に適用した事例研究に取り組む。https://gproweb1.obirin.ac.jp/obuhp/KgApp?resId=S000489
【共同発表者】
統計数理研究所 高橋 武則
※紙のみの展示
【論文集】
論文集のサイトへ
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Japan-2023/Discovery-Summit-Japan-2023-%E8%AB%96%E6%96...