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感性工学・統計工学【 Kansei Engineering & Statistical Engineering 】

多様な統計手法を柔軟に組み合せて解析することで、対象課題の背景や特徴、深部に隠されていた「きもち」を顕在化します。また、課題に対する既知の情報を集約・整理し、適切かつ効果的な調査を企画・設計します。

感性工学とは、尺度評価では表現しにくい感覚的な生の声を自由回答(純粋想起や助成想起)によって収集・解析することで、その傾向の発見や仮説を見出す工学的手法です。視覚、聴覚、臭覚、味覚、触覚といった五感に影響する感覚的表現や、情緒的、状況依存的、多義的といった主観性の強い情報の集約と分析に対して効果的な解析方法です。一般的な定量・定性調査では捉えきれなかった顧客心理やトレンドを発見・理解する方法として、活用が広まっています。

対応可能な統計的手法の一覧

  • 因子分析
  • 一対比較評価法
  • SD法
  • 回帰分析(重回帰分析)
  • 機械学習
  • 共分散構造分析(SEM)
  • クラスター分析
  • コンジョイント分析
  • 主成分分析
  • 数量化理論Ⅰ類
  • 数量化理論Ⅱ類
  • 数量化理論Ⅲ類(コレスポンデンス分析)
  • テキストマイニング
  • NPS(ネットプロモータースコア、Net Promoter Score)
  • ポジショニング分析
  • 判別分析

      上記以外の方法も個別に対応しております。

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