コンピュータ演習内容とsasプログラム

注意）

拡張子.sasとなっているものがSASのプログラム(Winのメニューでは.SASが表示されないかも)。

1.データの読み込み、チェック

ENSDAT1.txt 演習用のデータセット1。これがないと何もできない

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）。
　評定尺度質問については、尺度を逆転させている（数字が大きいほど、その傾向が強い）。

2.単純集計をみる　単純集計表、記述統計、スネークプロット（データの前処理）

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
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)複数の変数を比較する
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

3.二つの変数の関連性をみる　　プロットと相関係数

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。

4.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。

5.変数を集約する　　因子分析

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）。

6.広告への反応因子についての因子得点をもちいて回帰分析する（重回帰分析、正準相関分析）。

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。

7.消費者を分類する（クラスター分析）

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
ensclush.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。
ensclusn.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）。

(参考)
enscrss.sas　　缶コーヒーの利用状況で分割するためにクロス集計表を作成する。
ensplot2.sas　　クラスターの見当をつけるためにプロットする
ensreg2f.sas ライフスタイル因子によるクラスター毎に回帰分析。

8.他の広告と比較する（知覚マップの作成：因子分析、ＭＤＳ）

ENSDAT2.txt 演習用のデータセット2
ensread2.sas　すべてのデータ（ENSDAT1.txtとENSDAT2.txt）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。

(c)Yutaka Hamaoka