今回分　講義への意見・質問

Q:' 最終課題が不安です。来週までにある程度かためて、分からないところを洗い出して おきたいです。'

-->最終報告については、早め・早めに用意をしましょう。

Q:'データを用いると、現実をこんなにも体系化してみれるものか、と思いました。しかし、私は、この結果をどれくらいの信頼を持ってみているのだろうか、という疑問が あります。 '

-->ケースの設問は与えてありませんが、回帰分析の結果をみると、R2は0.6程度しかありません。ということは、のこりの40％の部分が説明されていないわけですから、その点に注意することも必要です。

　因子分析についても寄与率は70%弱ですから、残りの情報は失われているわけです。

　なお、私ならば200サンプル全てについて分析するでしょう。また、こういう数字だけではなく、他の要因についても分析します。特に、個別の店舗については、代表的なものを選んで詳細に分析することが必要でしょう。ようやって信頼性や他者に対する説得性をあげる必要があります。

Q:' ケース課題はおもしろい。'

-->市場調査論やマーケティング意思決定論でもやってますので、来年度にでもどうぞ。

Q:'ケースは面白いが疲れるなと思いました '

-->たまに脳味噌を使うと疲れるのでしょう。普段から鍛えておくと疲れにくくなります。

Q:' 今回のケースは自分が選んだ研究課題とはあまり関係あるものではありませんが、 いくつか興味深い分析プロセスを見ることができました。このようなケース課題を勉強し てみて初めて、マーケティング・セグメンテーションの意義がわかります。また、Varima x Rotationによって因子が解釈し易くなると言うのも実感できました。 '

-->そう感じてもらうことが、ケースをする狙いのひとつです。

Q:' なかなか興味深かった。本当にこの三市のストアは、戦略を変更して成功したのかど うかが知りたい。'

-->このケースは実在のチェーン店の事例について、名前を変更して（データもか？）まとめられたものだと思います。残念ながら、その後については私もしりません。

Q:' やっと家からホームページが見れるようになりました。ケーススタディーは情報処理 の授業で唯一発言できるのでよかったです。'

-->他の時にも遠慮せずに発言して下さい。

-->1000人も学生がいると、こうはできませんが、少人数ならば可能です。マスマーケティングからリレーションシップマーケティングへと時代は移行しているのですから。

　ただし、入力・プログラミングミスなどもあると思うのでよくチェックしておいて下さい。