ens0.sas　参考プログラム:とりあえずSASを走らせてみたい人に。

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• 拡張子.sasとなっているものがSASのプログラム。
• 拡張子.csvとなっているものが演習用データ

注意 ファイル名をクリックするとプログラムやデータをブラウザで見ることができます。

• それを選んでSASのプログラムウインドウにコピーして、必要ならばプログラムを変更して、実行してみてください。
  • ただし、ブラウザで拡張子sasのヘルパーアプリケーションを指定している場合、プログラム名をクリックするとSASプログラムが起動してしまいます。SASを起動せずに、プログラムをブラウザで見たい場合には、拡張子sasのヘルパーアプリケーションの指定をはずして下さい。
• プログラムでは、すべてeドライブの\ensyuフォルダを指定しています。利用する際には自分のディレクトリに応じて指定部分を変更して下さい。

  • LIBNAME ens "e:\ensyu\";
  • infile "e:\ensyu\ensdat1.csv";
  • など

• ファイルのデリミタはDOS形式（cr+lfとなっています）。macで走らせるときはcrデリミタに変更して下さい。(ブラウザからコピーするときはそのままで結構です)

1.データの読み込み、チェック

• ensdat1.csv　演習用のデータセット1。これがないと何もできない
  • ensdat1.xls　これのエクセル形式のデータ(見やすくするために変数名なども入っている)
• ensread1.sas データを読み込んで永久データセットens.ensdat1を作成する。
  注）3番（フリーダム）と7番（ネスカフェ）二つの広告への反応について欠損が全くないサンプルに限定する（有効でないサンプルはデータセットから除外してしまう）。

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2.予備的分析：単純集計表、記述統計、スネークプロット 1)一つの変数の分布を見る

• ensfrq.sas ノンメトリックデータについての単純集計表の作成
  
• enshst.sas　評定尺度質問についてのヒストグラムの作成
  
• enschrt.sas　ヒストグラムなどいろいろなチャートの作成
  
• ensunvr.sas　評定尺度質問について詳細な記述統計を計算する。

2)二つの変数の関連性を見る

• enscrss.sasノンメトリックデータについてのクロス集計表の作成とχ2検定
  
• ensplot.sas　　広告への好意を縦軸、その他の反応を横軸にとってプロットしてみる。
  
• enscorr.sas　　広告への反応の全項目について相関係数を算出する。
  

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3.母集団の平均値（の差）を比較する　t検定と一元配置分散分析

• ensttest.sas　　二つの母集団の平均値（の差）をt検定
  
• ensglm.sas　　３つ以上の母集団の平均値（の差）を一元配置分散分析
  

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4.二つの変数の関連性をみる　　クロス集計表、プロットと相関係数

• enscrss.sas上と同じノンメトリックデータについてのクロス集計表の作成とχ2検定
  
• ensplot.sas上と同じ　　広告への好意を縦軸、その他の反応を横軸にとってプロットしてみる。
  
• enscorr.sas広告への反応の全項目について相関係数を算出する。
  
• enscov.sas広告への反応の全項目について相関係数を算出する。
  

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5.広告への反応と広告効果との関係を分析する（重回帰分析、正準相関分析）

• ensreg1.sas　「広告への好意」を従属変数として、これと相関が高い項目を順に入れて重回帰分析、正準相関分析する。
  
• ensdmreg.sas　ダミー変数（定数項をダミー）による回帰分析
  
• ensreg2.sas　回帰診断のための情報を出力するよう指定した回帰分析。はずれ値ののぞき方も含む。

6.変数を集約する　　因子分析、主成分分析

• ensfaccm.sas 広告への反応を因子分析し、因子得点をつけたものを永久データセットens.ensdat1fに出力する（因子の変数名f_cm1〜6）。
  
• ensprncm.sas上と同じことを主成分分析で行う

7.広告への反応についての因子得点、主成分得点をもちいて回帰分析する。

• ensreg1f.sas　「広告への好意」を従属変数、広告への反応因子得点を説明変数として回帰分析する(ensfaccm.sasを実行しておくこと)。
• ensreg1p.sas　「広告への好意」を従属変数、広告への主成分得点を説明変数として回帰分析する(ensprncm.sasを実行しておくこと)。

• ensfacls.sas クラスターを作るためにライフスタイルなどを因子分析して、因子得点をデータセット ens.ensdat1lに出力する。 変数名はf_ls1
• ensclsh.sas クラスター数の見当をつけるために階層型クラスター分析(ensfacls.sas を実行しておくこと)。
• ensfacls.sas 非階層クラスター分析を行い、クラスター番号を変数名clindxとして永久データセットens.ensdat1cに出力する（分割数2の場合を出力）(ensfacls.sas を実行しておくこと)。

• 変数の標準化
  • ensstand.sas変数について平均0、分散1に標準化する
  • 　
• コレスポンデンス分析
  • enscrsp.sasコレスポンデンス分析の例：クロス集計表の行と列の関連性に基づいて行、列変数をプロット図にする。
    
• enssnk.sas　評定尺度質問をメトリックなデータと考えて、平均値からスネークプロット作成
  

4)因子分析による知覚マップの作成

• ensdat2.csv 演習用のデータセット2
  • ensdat2.xls　これのエクセル形式のデータ(見やすくするために変数名なども入っている)
• ensread2.SAS　すべてのデータ（ensdat1.csvとensdat2.csv）を読み込み。広告データについてのみ縦長に結合した永久データセットens.f_cmdtを作製（最終的に結合するので、欠損があるサンプルをdeleteしない））
• ensfac2.sas 上のデータについて因子分析をし、因子得点をつけた永久データセットens.f_cmdtfを作製。各因子の平均値を縦横軸にとって知覚マップを書く。
  

以上

(c)Yutaka Hamaoka