Naohiro Masukawa

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• 長方形の日本地図はいかがですか？ 　～カスタム地図の作成～

  長方形ブロックの日本地図 以下のグラフは、2022年の都道府県別人口10万人あたりの交通事故の死者数（65歳以上）を示しています。グラフ右上の凡例の通り濃い赤い色ほど死者数が多いことをしめすので、パッと見ただけで四国地方の4県はほかの都道府県に比べて多いことなどがわかります。   ※データの出典：警察庁　道路の交通に関する統計   本来はきちんとした日本地図で示すべきかもしれませんが、各都道府県を長方形で示した地図でも大体の位置関係は把握できます。簡略化された地図ではありますが、シンプルな地図であることからニュースや記事でもよく用いられています。   日本をコンパクトな地図に（JMP 17の新機能） テレビやパソコンなど横長の画面に日本地図を表示させるとき、北海道から沖縄まで縦画面（緯度）を表示させると小さくなってしまいます。そのため、沖縄県のみ日本海や太平洋の別の位置に表示させている地...

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  Naohiro Masukawa |

  May 21, 2023 11:02 PM

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• JMPで台風の進路を可視化するには　～データ加工とともに～

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  Naohiro Masukawa |

  May 11, 2023 6:44 PM

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• 「カテゴリカル」を利用したアンケート分析　Part 3: 複数回答の分析を柔軟に

  本ブログシリーズでは、JMPのプラットフォーム「カテゴリカル」の有用性を示しています。Part 1では単一回答、複数回答などまとめて集計できることを示し、Part 2では属性（性別、年代など）で分けて回答割合やスコアを比較する方法を示しました。最終回であるPart3では、複数回答にはさまざまなデータの持ち方があり、どのような持ち方でも「カテゴリカル」で扱うことができることを示します。   多重応答関連のボタンがいっぱい 「カテゴリカル」では各変数に対する応答の役割を指定することは先に述べましたが、「多重」のタブには以下のようにいろいろなボタンがあります。実はこれが複数回答を柔軟に扱える仕組みなのです。     複数回答データのさまざまな入力形式 例えば複数回答の設問Q1があり、回答選択肢1,2,3,4,5 の中であてはまるものをすべて回答する形式であったとします。 1人の回答を1行で入力...

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  Naohiro Masukawa |

  Apr 26, 2023 9:46 PM

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• 「カテゴリカル」を利用したアンケート分析　Part 2: 集計から分析へ！　～属性間で回答分布を統計的に比較する～

  前回のPart 1では、「カテゴリカル」プラットフォームを用い、アンケートデータがもつさまざまな形式の回答（単一回答、複数回答、スコア）を一度に集計する例を示しました。   とはいっても、集計のレベルであれば頑張って表計算ソフトでもできますし、アンケートシステムを利用しているのであればシステム上で集計結果を表やグラフで表示してくれます。   では、JMPの「カテゴリカル」を利用するメリットは何なのか？ それは、今回紹介するグループ間で回答分布を比較できることなのです。   「カテゴリカル」でグループ変数を指定 アンケートの分析では個々の回答を集計するほかに、回答者の属性（性別、年代など）で分けて回答の集計が行われます。いわゆるクロス集計と呼ばれるものです。   Part 1で扱ったSQCの研修の例で考えてみましょう。この例では「役職」（一般、役職あり）という属性があるので、役職別に他の回答...

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  Naohiro Masukawa |

  Apr 17, 2023 4:40 PM

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• 「カテゴリカル」を利用したアンケート分析　Part 1: 　単一回答/ 複数回答 / スコア形式の回答 -- まとめて集計しちゃいましょう

  前回のブログで「カテゴリカル」の概要について紹介する2分間のビデオ（日本語）を紹介しましたが、視聴者からは、"カテゴリカルの機能に関心をもった”、"もっと長いビデオでも良いので詳細を詳しく説明してほしい"　という感想を多くいただきました。   そこで、本ブログシリーズ（全3回）にて、アンケートの分析例をもとに「カテゴリカル」の特徴をもっと語っていきます。   見た目は複雑そうだけど、アンケートの解析でとっても便利です JMPのメニューバーから　[編集] > [消費者調査] > [カテゴリカル]　を選択すると、次のような応答の役割を選択するダイアログが起動します。一目みるとタブだのボタンだのがたくさんあってややこしいですよね。     ただ、ここであきらめないでください！　この「カテゴリカル」について、使い方の要点だけ知っていれば、アンケートの分析で非常に有効に使うことができます。   選...

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  Naohiro Masukawa |

  Apr 11, 2023 1:33 AM

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• 「カテゴリカル」プラットフォームを使用したアンケートデータの分析　（2分でわかる日本語ビデオを提供）

  「カテゴリカル」プラットフォームとは   JMPには、メニューバーから [分析] > [消費者調査]  とたどっていくと、[カテゴリカル] というメニューがあります。   「カテゴリカル」という言葉だけだと、質的なデータの分析をする機能なんだろうなという想像はつくでしょう。確かにカテゴリカルデータの扱いが得意なのですが、実はアンケートデータの集計、分析をする際に有効な機能がたくさん搭載されているのです。     4月に関連するWebセミナーを実施することもあり、「カテゴリカル」の機能概要について、"2分でわかる「カテゴリカル」プラットフォーム"　というビデオを作成してみました。アンケートを分析する例を挙げ、どのような点がポイントなのか短くまとめております。（ビデオの時間：2分9秒）   (view in My Videos)   上記のビデオでは、「カテゴリカル」の特徴として次の2つのポ...

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  Naohiro Masukawa |

  Apr 3, 2023 1:39 AM

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• JMP 17の新機能「偏相関図」で多変数間の関係を可視化する

   

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  Naohiro Masukawa |

  Mar 27, 2023 6:47 PM

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• WBCを観て驚愕！ 大谷投手のスライダーを統計手法で分類してみる

   

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  Naohiro Masukawa |

  Mar 16, 2023 11:26 PM

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• 季節ARIMAモデルでも22年の出生数80万人割れは予測できず・・・　23年の予測をしてみる

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  Naohiro Masukawa |

  Feb 28, 2023 10:24 PM

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• 主成分分析/クラスター分析を用いた世界の幸福度分析 ～Part 3 クラスター分析による幸福要因が類似する国々のグループ化

  https://community.jmp.com/t5/Naohiro-Masukawa/How-happy-is-your-country-%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90-%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%9F%E4%B8%96%E7%95%8C%E3%81%AE%E5%B9%B8%E7%A6%8F%E5%BA%A6%E5%88%86%E6%9E%90-Part-1/ba-p/596209 https://community.jmp.com/t5/Naohiro-Masukawa/How-happy-is-your-country-%E4%B8%BB%E6%88%90%...

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  Naohiro Masukawa |

  Feb 16, 2023 12:53 AM

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• 主成分分析/クラスター分析を用いた世界の幸福度分析 ～Part 2 主成分分析による外れ値探索～

   

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  Naohiro Masukawa |

  Feb 8, 2023 8:46 PM

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• How happy is your country? ～主成分分析、クラスター分析を用いた世界の幸福度分析～ 　Part 1

   

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  Naohiro Masukawa |

  Feb 1, 2023 8:24 PM

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