難易度・正答率・重要度
- 難易度：★★★☆☆（手法選定の適合性）
- 正答率：★★★☆☆（紛らわしい用語）
- 重要度：★★★☆☆（分析設計の基本）
問題文
以下のａ～ｄは、分析したい状況に関する記述である。それぞれの状況において、どのような分析手法が適切か。最も適切なものの組み合わせを下記の解答群から選べ。
ａ
ある企業には3つの事業部がある。事業部ごとの売上高利益率の日次データが与えられている。この3つの事業部で売上高利益率に差異が見られるのかを検討したい。
ｂ
ある商品の売上高の日次データと、その商品の売上高に関係があると想定されるいくつかの変数のデータがある。どの変数が売上高にどの程度寄与しているのかを検討したい。
ｃ
数千人の顧客について、属性データ（男女・所得・購入履歴など）や趣味・嗜好に関するデータがある。顧客の特性にあったマーケティング活動をしたいので、顧客を分類したい。
ｄ
Webサイトの候補として2つのパターンがある。どちらのパターンを採用するかを決めたい。
〔解答群〕
ア
ａ：判別分析 ｂ：回帰分析 ｃ：コンジョイント分析 ｄ：A/B分析
イ
ａ：判別分析 ｂ：相関分析 ｃ：コンジョイント分析 ｄ：アクセス分析
ウ
ａ：分散分析 ｂ：回帰分析 ｃ：クラスター分析 ｄ：A/B分析
エ
ａ：分散分析 ｂ：相関分析 ｃ：クラスター分析 ｄ：アクセス分析
出典： 中小企業診断協会｜2020年度 第1次試験問題｜経営情報システム（PDF）
解答
- 正解：ウ
（ａ：分散分析／ｂ：回帰分析／ｃ：クラスター分析／ｄ：A/B分析）
解説
- ａ：分散分析（ANOVA）
複数グループ（3事業部）の母平均差の検定に適切。売上高利益率の群間差を統計的に評価できる。 - ｂ：回帰分析
売上高を目的変数、関連変数を説明変数として寄与度（係数）を推定するのに適切。重回帰で効果を同時評価。 - ｃ：クラスター分析
多変量属性から顧客を自然なグループに分類し、セグメンテーションに活用。教師なし学習に該当。 - ｄ：A/B分析
2案の効果を比較する実験的手法。同条件下でランダムに割り当て、指標の差を検定して採用案を決める。
学習のポイント
- ANOVA: 複数群の平均差の検定。事前に前提（独立・等分散・正規性）を確認。
- 回帰: 係数の符号・有意性・決定係数・多重共線性に注意。
- クラスタ: 距離尺度とクラスタ数の妥当性評価（エルボー法、シルエット係数）。
- A/B: ランダム化・十分なサンプル・有意差検定（t検定や比率の検定）が鍵。