1
本ウェブサイトについて
2
R と R studioに慣れる
2.1
本章の概要
2.2
R studio デスクトップ版の利用
2.3
プロジェクト機能について
2.4
Rの基本操作
2.5
R スクリプトのすゝめ
2.5.1
Rスクリプトを書く
2.6
本章のまとめ
2.7
コラム：Posit cloudを使ってみる
2.8
参考文献
3
データ整理と要約・可視化
3.1
本章の概要
3.2
データの読み込み
3.3
データの整形
3.3.1
tidyverse の活用
3.3.2
企業データの処理
3.4
データの要約と可視化
3.4.1
記述統計
3.5
カテゴリ変数の要約
3.6
データの可視化
3.7
二変数間の関係の要約
3.8
データの構造変化とソート
3.8.1
データ結合
3.9
参考文献
4
基礎統計学復習
4.1
本章の概要
4.2
確率モデル、期待値と分散
4.2.1
確率と離散確率変数
4.2.2
連続確率変数
4.2.3
期待値
4.3
統計的推測
4.4
点推定
4.5
推定量もまた確率変数
4.6
補足（いくつかの確率分布の関係性）
4.6.1
正規分布
4.6.2
カイ二乗分布
4.6.3
t分布
4.6.4
F分布
4.7
区間推定
4.7.1
標準正規分布に基づく信頼区間の求め方*
4.7.2
t分布を使った区間推定*
4.7.3
Rによる区間推定
4.8
統計的仮説検定
4.8.1
検定の手順と仮説
4.8.2
母平均の検定（両側検定）に関する理屈
4.8.3
片側検定の紹介
4.8.4
有意水準と検定における誤り
4.8.5
検定結果に関する解釈
4.8.6
電球データと検定
4.9
平均値に関するその他の検定
4.10
分散分析
4.10.1
分散分析についてのモデル表現*{#ANOAtheory}
4.10.2
二元配置分散分析*{#twowayANOA}
4.10.3
二元配置モデルの効果検定*{#twowaytest}
4.10.4
多重比較とそれに伴う統計的問題
4.10.5
Rによる分散分析の実行
4.10.6
回帰分析と分散分析の関係
4.11
検定力分析とサンプルサイズ
4.12
参考文献
5
回帰分析
5.1
本章の概要
5.2
分析準備
5.3
単回帰モデルと予測値
5.3.1
企業データを用いた回帰分析の実行
5.4
重回帰モデル
5.4.1
重回帰モデル概要
5.4.2
回帰係数の解釈
5.5
単回帰モデルと重回帰モデルの比較
5.6
参考文献
6
回帰分析上の工夫紹介
6.1
本章の概要
6.2
ダミー変数
6.2.1
企業データを用いた分析の実行
6.3
交差項
6.3.1
傾きダミー
6.3.2
傾きダミーの実行{slopedummywithR}
6.3.3
量的変数同士の交差項
6.3.4
交差項モデルの実行
6.4
係数比較
6.4.1
係数比較の実行
6.5
対数線形
6.5.1
対数線形モデルの分析実行
6.5.2
需要の価格弾力性について*{#elasticity}
6.5.3
対数線形の推定と検定
6.6
参考文献
7
消費者の選択と離散選択モデル
7.1
本章の概要
7.2
離散選択モデル
7.2.1
線形確率モデル
7.2.2
プロビットモデルとロジットモデル*{#logitprobit}
7.2.3
潜在変数アプローチによる説明*{#latentApproach}
7.3
プロビットモデルの推定と解釈
7.3.1
分析の実行と結果のまとめ
7.3.2
限界効果の計算
7.3.3
限界効果がなぜ必要か？*{#whymarginal}
7.4
補足：最尤推定法の紹介
7.5
離散選択モデルへの合理的消費者像の応用
7.6
多項選択モデル紹介
7.7
需要の予測と本章のまとめ
7.8
参考文献
8
セグメントとクラスター分析
8.1
本章の概要
8.2
セグメンテーションとクラスター分析
8.2.1
階層的クラスター分析
8.3
非階層的クラスター分析：K-means法
8.4
Rによるクラスター分析の実行
8.5
参考文献
9
探索的因子分析と知覚マップ
9.1
本章の概要
9.2
因子分析とは
9.3
2因子モデルと軸の回転
9.3.1
因子数の決定
9.3.2
得点化
9.4
ポジショニングと知覚マップ概要
9.4.1
ポジショニングについて
9.4.2
知覚マップ
9.5
Rによる因子分析の実行
9.6
アンケートデータと知覚マップ
9.6.1
データ構造の変更
9.6.2
因子分析の実行
9.7
参考文献
10
価格感度測定 (PSM)
10.1
本章の概要
10.2
PSMの実行と結果
10.3
マーケティングにおける価格概念
10.4
受容価格帯と内的参照価格帯の応用とPSM
10.5
集計方法に関する注意点
10.6
参考文献
マーケティング・データ分析補足資料
7
消費者の選択と離散選択モデル
本章は、田頭（2025）の第8章に対応する内容である。 本ウェブサイトでは顕示選好や選択モデルに関する理論的な内容については割愛しているため、より詳細な説明については、以下の図書を参照してほしい。
田頭拓己（2025）「マーケティングデータ分析: 実務とリサーチをつなぐ」，有斐閣.
https://www.yuhikaku.co.jp/books/detail/9784641166509