Livello: avanzato
【Presentatore】
Takenori Takahashi, Visiting Professor, Graduate School of Health Management, Keio University
[Riepilogo annuncio]
Lo scopo principale dell'analisi causale bilaterale selettiva nell'indagine CS (Customer Satisfaction) è "chiarire obiettivamente quale target deve essere affrontato". Per questo motivo, ci concentriamo sugli elementi causali (servizi, caratteristiche del prodotto) che hanno un'influenza particolarmente forte sugli elementi di risultato (valutazione della soddisfazione), ed escludiamo attivamente quelli che non hanno un'influenza nel processo di analisi (The). prendi l'approccio di pochi vitali e di molti banali).
Tuttavia, è utile cogliere la struttura causale vista dall'alto di CS utilizzando tutti i dati raccolti nell'indagine CS dopo il completamento dell'analisi causale bilaterale selettiva, in quanto è possibile ottenere una conoscenza avanzata e utile. Come metodo utile a questo scopo, proponiamo un metodo basato sul SEM (Structural Equation Modeling) riprendendo e utilizzando ciò che è stato escluso nel processo di analisi causale bilaterale selettiva.
Quelli che hanno un'influenza sui fattori del sistema causale (voci e fattori causali) che non hanno una forte influenza diretta sul sistema dei risultati forniscono informazioni preziose per comprendere la struttura causale complessiva. L'inizio della creazione del diagramma di percorso per SEM dopo l'analisi causale bilaterale selettiva è l'elaborazione del diagramma del modello strutturale del risultato finale dell'analisi causale bilaterale selettiva. Quelli esclusi nel processo di analisi vengono ripristinati in sequenza su questo e viene costruita una struttura causale vista dall'alto passo dopo passo. Come è chiaro da quanto sopra, l'essenza di questo metodo è un'analisi causale inversa in cui la struttura causale ottenuta dall'analisi causale bilaterale selettiva è il nucleo, e i fattori dietro di essa sono focalizzati e la figura è invertita. Sebbene non sia lo stesso SEM, può essere considerato un quasi-SEM perché è essenzialmente un approccio simile al SEM.
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