クラスター分析とは
「回答者」をいくつかの類似のグループ（＝クラスター）に分類します。クラスター別のプロフィールや回答性向を描出するために用います。
多数の質問項目、特に態度や意識、評価などの心理的（サイコグラフィック）な項目を基に
- 回答傾向が類似した少数のグループ（クラスター数）を導出し、
- 回答者をいずれかのクラスターに分類します。
分析結果として、各回答者に当該クラスター番号が割り当てられます。
クラスターを表側にしてクロス集計をすれば、性別・年代別や地域などのデモグラフィックだけでなく、サイコグラフィックなセグメントが追加できます。
クラスター分析を実施する際の留意点
クラスター分析の実施においては、以下の2通りのアプローチが代表的です。
- アンケートの回答データから直接クラスター分析を行う。（分析に使う項目数が少ない場合）
- 回答データを因子分析にかけ、そのスコアでクラスター分析を行う。（項目数が多い場合）
クラスター分析にかける項目数が多いと、クラスターの数が適度に収束しなかったり、クラスターの特性が解釈しづらくなったりするので、このような場合に因子分析を使って項目数を事前に集約します。また、因子分析のスコアを使うと、因子軸の組み合わせでクラスターが導出されるため、クラスターにネーミングを付けやすくなり、クラスターを表側にしてクロス集計する際に便利です。
