手法五 矩陣解析法

							                 手法五      矩陣解析法
●學習目標
  利用矩陣解析法來做市場調查﹑新產品之企劃﹑開發及工程方面的解析,可以得出一個明確又
  可實行的結果﹑ 在本章節中,希望在您觀賞完錄影帶之播放及學習手冊後,應該對下面幾個問題
  有更深一層了解:
  ▲矩陣解析法是什么?
  ▲如手握大量數據資料,您知道如何分析嗎?
●案例說明
  A 公司研究開發部門﹑針對目前市面上銷售之車種進行研究,欲找出消費者心中的最愛,以便研
  究開發出新一代車型,然而雖然蒐集了大量的資料,卻不知從何著手才好,他們利用了矩陣解析
  法,為新一代車子尋求到開發的重點。

壹﹑基本概念
     企業在所有部門都擁有龐大的資料﹑    要將這些資料加以整理,以便運用在新產品的開發或體質
     的改善上。但是如何從現有的數千﹑數萬,乃至數十萬的資料中尋求方法,并非簡單的作業。
     然而,若這些資料經過整理後可以加以解析的話,就可根據情報資料,利用電腦來計算,迅速地
     找出方向了。
○何謂矩陣解析法
     矩陣解析法是將已知的龐大資料,經過整理﹑計算﹑判斷﹑解析得出結果,以決定新產品開發
     重點的一種手法.
     比方說假定要發售新的產品。當然,食品本身的味道或香氣就成了一個大重點。而另一方面,
     包裝也是不可忽視的推銷重點。因此,各家公司都花費大筆費用在設計等方面下功夫。此時,
     蒐集已經開始銷售,且又榮獲好評的上市商品的包裝設計作為參考,是很有效的方法,而矩陣
     解析法則是非常有效的工具。它能針對當時性及多因素的復雜資料作解析.見圖 5-1.由以上
     說明,我們可以得到二項結論:
1. 如何判定所取得資料為有效?
2. 如此多的資料,能否預測未來商品開發銷售?
貳﹑矩陣解析法 How To
一﹑矩陣解析步驟
有 5 個人針對 4 種汽車之性能及外觀作評價,想找,出顧客對汽車的哪些重點特別注意,以便研究出
新一代車型及訴求重點。
    步驟 5 結果
    如果這二項尺度姑且不管它們語意的不同,而假設觀測者給了它們相同的意思的話,則對於同
一包裝評價資料的兩種尺度,就很可能會一致,或者極其相似。
    相反地,若兩項尺度之觀測者所給予的意思完全不同﹑     毫無關係的時候,對於同一包裝的評價資
料就完全不同了!而有些時候會發生對某一包裝,有一邊尺度即使給了高評價,但另一邊評價尺度給
的卻是中間的評價;或者是一邊給予中間的評價,另一邊卻給予低的評價等等,會有些情況。此時,
兩尺度的評價,就成了互無關係的情況。
    就 AC.BD 中,由於為正相關,故取相同之項目。可知道“流線型”及“TURBO”為消費者所想要
的。而 AD 為負相關,故取不同者,其資料如 AC﹑BD 般,即此項調查,顯示了“流線型”及“TURBO”
主導了汽車的銷售。
二﹑注意事項:
    做此一解析時,計算不是重點。大家應可知,矩陣的計算相當復雜且易錯誤,故坊間的數學軟體
或自行設計的軟體﹑都可做到此一功能。但使用時,要注意下面四點:
    1. 評價用的因素,必須互相沒有關係的,才是理想.。
    例如:評價女性,若列出「身高」 ﹑   「胖瘦」及「体重」,則「体重」此一項目,將會顯得毫無意
義。亦即,評價用因素應謹慎選出。(P.S:若兩因素間沒有關係,則稱此二因素為“互相獨立”。)
  2.評價者的取樣須能確保此資料符合常態分佈。
  3.資料為隨机取樣.。
  4.此分析採用最小平分法.。
參、結論
  在此須特別注意的是,此處只不過是介紹矩陣資料解析法使用法的一個代表例而已。有時也可
能根據問題的特性而改採用分散﹑共分散法,以取代相關係數的解析。
  而在矩陣資料解析法中,不需要像包裝產品的例子般,非得要官能評價的資料才可,也有人運用
物理量或化學量般的計測所得的量也無妨。為了靈活運用矩陣資料解析法,最重要的就是藉著此卷
影帶來理解手法的概念更進一步的學習手法的原理。
  矩陣資料解析法通常被運用於:
  1. 復雜的要因相糾結的工程解析。
  2. 多量的資料所造成的不良要因解析。
  3. 來自市場調查資料之品質要求上的把握。
  4. 官能特性的分類體系化。.
  5. 復雜的品質評價。
  6. 曲線對應資料的解析。
    等等的範籌上,是往後被期待能更加運用的一種方法。
    即使所有的管理者﹑幕僚人員無法直接理解或運用矩陣解析法,但我確信企業必然會對它有
興越,而且也是應該要加以活用的方法。