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XLSTAT-PLSPMのREBUS 法を用いて潜在クラスを発見する

20/10/2017

PLS パス・モデリングのためのREBUS法

XLSTATは,Esposit Vinzi ら (2008)が提案したPLSパス・モデリングの枠組みでのREBUSセグメンテーション・アプローチ(PLSパス・モデリングでのユニット・セグメントを検出するための応答ベース手順:REsponse-Based procedure for detecting Unit Segments in PLS path modelling) を提供する最初のソフトウェアです.

このチュートリアルでは,パス・モデリングが定義されたときのREBUS アプローチのアプリケーションを提示します.PLS パス・モデリングに慣れていない場合は,次のチュートリアルを参照してください:: “基本のXLSTAT-PLSPM プロジェクトを作成して実行する方法”

XLSTAT-PLSPMによるREBUS法の適用

XLSTAT-PLSPMの使用法の一般チュートリアルで使用したのと同じデータを使用します.250オブザベーションの標本による ECSI モデルに基づいています.新しいファイルは こちらからダウンロードできます.

まず最初に,エキスパート表示に切り替える必要があります.XLSTAT-PLSPMメニューで“XLSTAT-PLSPM オプション”をクリックしてください.

. plspmrebus1.gif

下図のダイアログが現れます:

 plspmrebus2.gif

エキスパート表示を選択して,設定を保存してください. 一般チュートリアルと同様に, PLSPMGraph シートと“パス・モデリング”ツールバーを用いてECSIモデルを構築します.

 plspm1.gif

“パス・モデリング”ツールバーで“実行”をクリックします.一般タブのREBUS オプションを有効にしてください. “REBUS”という新しいタブが現れます:

plspmrebus3.gif

自動打ち切りを選択してください.クラスの数は,クラスタ分析の中で自動で定義されます.選ばれたしきい値は95 %で,これは,1つの繰り返しからもう1つの繰り返しの間で,ユニットの95%以上が同じクラスに留まるとき,アルゴリズムが収束したと判断するという意味です.

plspmrebus4.gif

XLSTAT-PLSPMによるREBUS法の結果と出力

REBUS オプションを選択すると:

  • ワークシート REBUS: REBUS アルゴリズムの詳細が表示されます.
  • ワークシート PLSPM(Class): クラスごとに完了した結果が別々のワークシートに表示されます.

最初のシートは,REBUS アルゴリズムの詳細,デンドログラム, 各オブザベーションに関連づけられたクラス,および各ユニットと各クラスの CM インデックス.

plspmrebus5.gifplspmrebus6.gif

3つのシートは,XLSTAT-PLSPM チュートリアルで説明された一般手法を用いて独立に分析することができます.

3つのクラスが得られました.ユニットの各クラスは,ECSI モデルに関して異なる振る舞いをします.
クラス1では, satisfaction(満足度)は,perceived quality(認識されている品質)で説明されますが,image(イメージ)はは,loyalty(ロイヤルティ)で有意な効果を持ちません.クラス2では,satisfaction(満足度)は,おもにperceived quality(認識されている品質)によって説明されており, satisfaction(満足度) と image(イメージ)は loyalty(ロイヤルティ)で似た効果を持ちます.クラス3では,satisfaction(満足度)と loyalty(ロイヤルティ)の説明しているすべての潜在変数 が似ています.

我々は,得られたクラスで多重比較を適用することもできます.

お問合わせは、マインドウエア総研へ。

 

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