[发明专利]数据分析系统,数据分析方法和具有存储程序的计算机可读存储媒体

说明书

本申请是基于在先日本专利申请No.11-375473 1999.12.28，其全部内容已引用在本申请中作为参考。

本发明涉及向用户提供收集数据的分析结果的数据分析系统和数据分析方法以及记录了程序的计算机可读记录媒体。

作为对各种测试结果和调查结果、POS数据等的分析，利用多变量解析。在多变量解析中有重回归分析、群组分析、判别分析、主成分分析、因子分析、分散分析、多重比较法等各种解析方法，根据分析的内容选择并利用适合的方法。在多变量解析的各种方法中，以下仅说明适合测试结果和调查结果、POS数据分析的因子分析、分散分析、多重比较法等3种方法。

因子分析是寻找潜存于几个变数间的共同因子(特征、要素)的方法。将涉及几个项目的评价结果作为变数进行因子分析时，可得到每个因子涉及各项目的因子负荷量。分析者将因子负荷量绝对值大的项目作为参考，对每个因子说明因子的意义(因子的解释、命名)。

图24是表示因子分析结果的一个例子。这里进行了有关英语、数学、理科、社会、国语的试验，是将英语、数学、理科、社会、国语作为变数。表示取因子数为2进行因子分析的例子。

其结果是：由于因子1中英语、数学、理科的因子负荷量特别大，则可推定该因子1为「理系的能力」；由于因子2中社会、国语的因子负荷量较大，则可推定为「文系的能力」。

下面对分散分析予以说明。分散分析是对水准(群组)间是否有差别进行调查的方法。

当说明该分散分析的次序时，首先设定作为调查最初有无差别的对象的水准。例如在有关电视机制造公司的调查时，设定作为水准的电视机制造厂的P1公司、P2公司、…P21公司。

在分散分析中，求出各水准的每个观测值的平均值以及全部观测值的平均。例如，对各水准Pi(i=1-21)，进行表1所示的观测。

表1  各水准的观测值

因子水准观测值观测的反复次数 P₁X₁₁,X₁₂ 2 P₂X₂₁,X₂₂,X₂₃ 3 P₃X₃₁,X₃₂,X₃₃ 3 P₄X₄₁ 1 …… … P_iX_ij n_i