ＰＳＣメソッド
テーマ
解決したいこと
調査内容
ＰＳＣメソッド
ＰＪ 一般分析 多変量解析 ギャップ分析
ブランド関連
ブランド価値
自社（学校・街）の進むべき方向性を整備したい ブランド体系づくり
○
従業員の思いや考えを整備したい 社内意識調査 階層別ギャップ調査 ○ ○
経営トップから従業員まで一貫した考え方のもとで活動を起こしたい
アクションプログラムづくり
自社の経営理念を従業員の活動にまで浸透させたい
企業イメージ 自社（学校・街）のブランドイメージを知ってブランドの確立をしたい 消費者イメージ調査 ○
○ 因子・ｸﾗｽﾀｰ分析
判別分析 ○
自社（学校・街）は外からどのようなイメージを持たれているかを知りたい
商品イメージ 自社の商品はどのようなイメージを持たれているかを知りたい 消費者イメージ調査
自社の商品イメージを正しく伝えたい ○
顧客満足
満足度 商品及びサービスについての顧客の満足度を知りたい 商品・サービスの顧客満足度調査
○
因子・ｸﾗｽﾀｰ分析
判別分析
相関分析
○
顧客満足度と継続購買の関連を知りたい 満足度と継続購買の関連調査
ロイヤルティ 顧客のロイヤル度と顧客属性を知って顧客維持施策をつくりたい ロイヤルユ－ザーの顧客特性把握調査 ○
顧客離れを回避する施策をつくりたい 価値に関する顧客の重視度・満足度調査 ○
マーケティング
商品・サービス
現状商品・サービスの顧客評価を知りたい 商品・サービスの顧客調査
○
因子・ｸﾗｽﾀｰ分析
判別分析
相関分析
○
現状商品・サービス施策の見直しをしたい ○
現状商品・サービスの他社優位性とその理由を知りたい 商品・サービスの他社優位性調査 ○
販売チャネル 販売チャネルの顧客評価を知りたい 販売チャネルの顧客評価調査 ○
販売チャネルの見直しをしたい ○
販売促進 販売促進の顧客評価を知りたい 販売促進策の顧客評価調査 ○
販売促進の効果を見直しをしたい ○
新商品開発 新商品開発コンセプトをつくりたい 生活予測調査 ○ ○
新商品コンセプトの消費者受容レベルを予測したい 商品コンセプト共鳴度調査
その他
従業員活性化
従業員の働く意識を知りたい
従業員と管理職との労働意識ギャップ調査 ○ 判別分析 ○
従業員のやりがいや達成感を感じる内容を知りたい
従業員の活性化施策をつくりたい ○
価値観・消費意識 生活者の生活価値観や消費意識を知りたい 生活価値観、消費意識調査 ○ 因子・ｸﾗｽﾀｰ分析 ○
ＰＳＣメソッドで解決するテーマ
ＰＳＣメソッド
PSCメソッドでよく使うＺスコア（偏差値）とは
特定のデータ － （特定のデータが所属するグループの）平均値
（特定のデータが所属するグループの）標準偏差
Ｚスコア ＝
■Ｚスコアとは
（２）Ｚスコアの算出式
（３）Ｚスコアの見方
Ｚスコアの算出式から、特定のデ
ータがＺスコア０であれば、そのデ
ータは平均値と同じ値を持つデー
タであり、＋の値が大きくなればな
るほど、それだけ平均より高い値
を持つデータ、－の値が大きくな
ればなるほど、それだけ平均より
低い値を持つデータとなる。
正規分布をしているデータのＺスコ
アの見方は、右記のとおりである。
（１）Ｚスコアとは
Ｚスコアとは、異なるグループのデータにおいて、特定のデータの位置（高いか低
いか）を、各グループに共通の尺度で示すものである。質の違う項目を指数化（Ｚ
スコア）して比較できる。
■Ｚスコア そのデータのグループでの位置
2.0以上 上位から数えて、2.28%以内
1.0以上 上位から数えて、15.87%以内
0 上位（下位）から数えて、50%
-1.0以下 下位から数えて、15.87%以内
-2.0以下 下位から数えて、2.28%以内
（３）「偏差値」はＺスコアを加工したもの
Ｚスコアを使用している例として、テストで使われる「偏差値」がある。「偏差値」は、
見やすい数値にするのと、マイナスの数値になるのを避けるため、Ｚスコアを１０倍
して、５０を加えている。
偏差値＝ [ （特定のテストの得点－そのテストの平均値）／標準偏差]×10＋50
つまり、Ｚスコアを１０倍して、50を加えたものが偏差値である。従って、偏差値が50
であればちょうど平均の成績、偏差値が７０であれば上位2.28%に入る優秀な成績
である。
＊標準偏差とは、データのバラツキを表す指標。
■標準偏差とは
（１）標準偏差とは
…平均値からの幅。
つまり、平均値のまわりにデータがどのようにちらばっているか、
そのちらばり具合を示す指標である。
・各々の99項目の欲しい場合の標準偏差の算出方法は以下のとおり。
・式の意味合いは、各項目の値と平均からの距離の総和を、全項目数で割ったもの。
【式の中の言葉の説明】
・情報[１]
…情報[１]の「欲しい度合い」の加重平均値
（情報[１]の欲しい度合いの全サンプルの回答結果の総和を、サンプル数で
割った値）
・情報[30)］
…情報[30]の「欲しい度合い」の加重平均値
（情報[30]の欲しい度合いの全サンプルの回答結果の総和を、サンプル数で
割った値）
・平均値
…情報[１]～[30]の全体の加重平均値
（情報[１]～[30]の加重平均値の平均値）
・（情報[１]－平均値）２
…情報[１]の加重平均値と平均値との距離。
２乗するのは、距離をデータで示すため、全てプラス値（絶対値と同じ扱い）にする
ため。
（情報[30]－平均値）
２
標準偏差＝
＋…＋
30（全情報項目数）
（情報[１]－平均値）
２
（２）標準偏差の算出式（30項目の場合）
ＰＳＣメソッド
アクションにつながるＺスコア分析
-3.5
-3.0
-2.5
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
-3.0
-2.5
-2.0
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
重視度（高）
重視度（低）
満
足
度
（
低
）
満
足
度
（
高
）
維持強化領域
改善急務領域
改善検討領域
Ｚスコアによる分布を
作成することで、アク
ションにつながるデー
タに生まれ変わる。
但し、本プロットは項
目間の相対比較であ
るから、基本としては
各項目の絶対値（単
純集計）を加味した上
での理解が必要であ
る。
Ⅰ象限にプロットされ
ても、絶対値が低いあ
るいは、絶対値が高く
ても統計的に競争優
位な項目でないとアク
ションデータとして不
十分な場合がある。
＊数値はＺスコア
ＰＳＣメソッド
1.74
1.29
1.30
1.72
1.05
1.46
1.20
1.27
0.97
0.90
1.00
0.98
1.33
1.53
1.31
1.56 1.37
1.65
1.30
0.99
0.66
1.69
1.68
1.60
1.62
1.28
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
-0.50
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
4段階の回答に、3点、1点、-1
点、-3点
（各差は２点）をつけた得点を
そのままプロットすると左上の
第２象限に固まってしまい、理
解不能となる。
比較する全ての項目を、同じ
一つの指標に変えて理解する
ことが、統計の基本となる。
通常の分析（加重平均値の散布図 ご参考）
第２象限
第１象限
