| 研究概要 |
感性品質の評価構造を探索する実験方法として,Semantic Differential (SD)法と一対比較法を取り上げ,個人差の抽出を強く意識したデータ解析の方法論,その応用事例の研究,およびその解析システムの開発に取り組んだ.
SD法に関して;階層構造を仮定した感性の評価構造の個人差分析を行うためのデータ解析手法を提案した.
SD法データから算出した被験者ごとの形容詞間の相関,あるいは共分散のばらつきのパターンとして,符号が正負にまたがってばらつく"方向パターン"と,どちらかの符号に偏って分布する"強さパターン"が存在する.また,明らかな評価ミスによる"外れパターン"も存在する.提案する解析手法は,主成分分析によって上記のパターンを抽出し,評価構造とその構造の強さ(明確さ)によって被験者の分類を行うものである.提案する解析方法をタイヤホイールのデザインの高品質感に対するSD法データへ応用することによって,その有用性を実証することができた.
一対比較法に関して;一対の対象の評価スコアに方向性がある場合と方向性が無く類似性評価の場合を取り上げた.前者の評価スコアに方向性がある場合では,野澤他の方法の有効性を事例によって検証し,また,評価構造に階層構造を仮定した解析方法を行った.ここでは,SN比による解析および交互作用解析を個人差分析に利用している.
後者の類似性評価では,個人差多次元尺度構成法の代表的な手法であるINDSCALによる解析を行う前のデータ処理方法(尺度構成の被験者間の距離を提案したもの)として,個人ごとのMDSによる解析とプロクラステス回転による個人評価の類似度の計量化方法を開発した.
以上のデータ解析を統合化したEXCEL VBAによる解析ソフトを開発した.
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