本講では、従属変数に確率や比率を想定した分析モデルを紹介する。取り扱うモデルはロジスティック回帰分析である。また、マーケティングで多くの研究者が利用している分析手法である、ロジットモデルを紹介する。ロジットモデルは、ある選択肢を選ぶ確率を説明するためのモデルである。
ロジスティック回帰分析は従属変数に確率を仮定したモデルであり、その形状からロジスティック回帰分析と呼ばれている。ロジスティック回帰分析によりある現象の生起確率を把握することが可能となり、生起確率に影響を与える要因を把握することができる。
ロジットモデルは条件付きロジスティック回帰分析とも呼ばれ、ロジスティック回帰分析と密接な関係のあるモデルである。講義では、ロジットモデルの仮定する選択確率をもとに、ロジットモデルの特徴を紹介していく。
大学の授業であるため、単にパソコンのアプリケーションを動かして結果を得るだけではなく、そこでどのような計算がなされているのかを確認していく。この作業を通じて、手法の理解を進め、アウトプットの意味を理解し、自らが意思決定者になったときにスムーズに情報を活用できるようになることを最終的な到達点とする。
事前に期待している知識は、「日本語の読み書きができること」「四則演算ができること」「マーケティング用語の意味がわかること」程度としている。マーケティングの用語といっても、製品属性、マーケティング・ミックス、市場セグメントなどが初見でなければ十分に理解できるように授業は構成する。 想定しているソフトは、ワード、エクセルである。 一方で、受講に際して期待することは、話題が継続していくこともあり、欠席をしないことが望ましい。