あるレストランチェーンの顧客関係マネージャが、アンケートを利用して顧客満足度を評価したいと考えています。マネージャは、試験的調査でアンケートの質問をテストし、質問が顧客満足度を一貫して測定するものであることを確認します。そこで、無作為に選ばれた50人の顧客に3つの質問をして、回答を5段階評価のLikertスケール(1は不満/可能性が低い、5は非常に満足/可能性が高い)で記録します。

  1. サンプルデータを開く、顧客満足度.MTW.
  2. 統計 > 多変量解析 > 項目分析を選択します。
  3. 変数に、「項目1」「項目2」「項目3」を入力します。
  4. グラフを選択して、平滑化データの行列散布図が選択されていることを確認します。
  5. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。

結果を解釈する

相関行列表の正の値が高い場合、項目同士はすべて相関が高くなります。行列プロットは、すべての項目に正の線形関係があることも示します。全体のクロンバックのアルファは0.9550であり、共通基準の0.7よりも大きいです。したがって、管理者は、すべてのアンケートの質問が測定する特徴(顧客満足度)は同じだと結論付けます。

項目1, 項目2, 項目3の項目分析

相関行列 項目1 項目2 項目2 0.903 項目3 0.867 0.864 セルの内容: ピアソン相関
項目および合計統計量 変数 合計数 平均 標準偏差 項目1 50 3.1600 1.2675 項目2 50 2.8400 1.3607 項目3 50 2.9400 1.3463 合計 50 8.9400 3.8087
Cronbachのアルファ α 0.9550
省略項目統計量 外され 調整 合 調整 合計 項目-調整 重相 Cronbachの た変数 計平均 標準偏差 合計相関 関の二乗 アルファ 項目1 5.780 2.613 0.9166 0.8447 0.9268 項目2 6.100 2.525 0.9134 0.8413 0.9277 項目3 6.000 2.563 0.8870 0.7869 0.9476

項目1, 項目2, 項目3の行列散布図

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