主成分分析とは｜リサーチ マーケティング用語集

主成分分析

主成分分析とは、多くの変数を持つデータを、より少ない指標や合成変数（複数の変数が合体したもの）に要約する手法です。その手法にて分析をおこなった結果、要約された合成変数のことを「主成分」と呼びます。統計学上のデータ解析手法のひとつで、経済学や社会学領域で多く用いられています。

主成分分析の代表例として、身長と体重という2次元の指標（データ）から、BMI（ボディマス指数）という肥満度を表す1次元の指標（データ）への要約があります。

主成分分析の特徴

主成分とはデータの特徴を表す要素のことで、第1主成分は分散が最大、すなわち説明力が最大＝情報量が最大です。

最初に求められた主成分から順に、「第1主成分」「第2主成分」と名付けられ、「第3主成分」「第4主成分」となるに従って分散が小さくなります。

なお、主成分分析の特徴として、各主成分同士は互いに無相関（独立している）です。

>> さらに詳しい解説はこちらから【SD法調査のデータ分析│「プロフィール分析」と「主成分分析」】

主成分分析の活用方法

主成分分析は、マーケティングや研究開発などの様々な分野で使用されています。主な3つの活用方法は下記です。

1.アンケート調査の結果分析

最も多い活用方法は、顧客満足度調査やブランドイメージ調査、利用者調査などのアンケート結果の分析です。

例えば、顧客満足度調査の場合、主成分分析により「商品の質」「価格」「接客態度」といった項目から、総合的な顧客満足度が算出できます。

総合的な判断のほかにも、顧客満足度に最も影響している要素を把握できるため、戦略の立案に役立てることもできます。

2.メディアや企業による商品評価

新聞やテレビなどのメディアによる商品紹介や製造メーカーが行う商品評価に、主成分分析での総合指標が活用されています。

例えば、日本経済新聞の「環境経営度調査」や「品質経営度調査」に、主成分分析の主成分によるランキングが採用されています。

3.人事評価や人員配置

「人事領域」でも活用されています。具体的には、人事評価や人員配置などです。

例えば、新規プロジェクトのリーダーを選出したい場合、「これまでの実績」「プロジェクト発足に関する知識」「上司・部下からの評価」などの項目を変数とし、主成分分析を行うことで、総合力が高く最もリーダーにふさわしい人物を選出することができます。

関連用語

分散

関連記事

「主成分分析」と関わりの深い記事も、合わせてご覧ください。
・『SD法とは│アンケート例、調査設計のやり方、分析方法を解説』はこちら

・『顧客満足度調査（CS調査）の目的、方法、アンケートの作り方』はこちら

・『ブランド認知度調査とブランドイメージ調査のポイントを解説』はこちら