第2弾テキスト『プリファレンスマップ入門テキスト』の発送が完了いたしました。
購入いただいた方は既にお手元に置かれて試行錯誤されていることと思います。
今回はホットなトピックということで多くのご購入をいただき、誠にありがとうございました。
さて、今回はFIZZのAUTOFIT機能について特徴をご紹介します。
通常のエクスターナルプリファレンスマップ（PREFMAP）は、座標データと平均化されてた嗜好度でモデルを構築します。集団に対してモデルを構築しているイメージです。
個人に対して構築もできますが、人数分のモデル作成が必要となるため通常は「集団の平均嗜好度」に対してモデル作成します。
一方、FIZZは個人の嗜好度に対して4種類のモデル（Vectorial、Circular、Elliptical、Quadratic）を構築します。
100名いたら100名×4種＝400モデルが構築されます。
集団としてのプリファレンスマップを見る場合は、個人のモデルを集計します。
その際2つの方法をとっています。
１．モデルの合成（Synthesis by model：上の表）
２．選択モデルによる合成（Synthesis of the model choices：下の表）・・・AUTOFIT機能
1つ目の「モデルの合成」は、モデル種ごとに人数分のモデルを集計します。
100名のデータならば、
Vectorial ：100個の集計
Circular ：100個の集計
Elliptical ：100個の集計
Quadratic：100個の集計（合計400個＝100名×4種類）
という具合です。
2つ目の「選択モデルによる合成」は、個人の中で最も良いモデルを選んでから全体の集計をします。100名のデータであっても、モデルごとに数が異なります。
例えば下記のようになります。これは1人から１つの最良モデルを採用しているため、モデルの合計数は人数と一致します。
Vectorial ：40個の集計
Circular ：30個の集計
Elliptical ：20個の集計
Quadratic ：10個の集計（合計100個＝100名×1種類の最適モデル）
FIZZでは、どちらの方法を使っても「集団の平均嗜好度」に対するモデル作成はされません。
FIZZとXLSTATの両方を持っているお客様もいらっしゃいますが、解析アプローチが異なるので結果が異なります。
実はFIZZでも座標データと平均化されてた嗜好度でモデルを構築できます。
イレギュラーな使い方になりますが次のような手順です。
１．Excelなどで平均化した嗜好度データを作成し、テキストファイル（タブ区切り）で保存
２．１のファイルをFIZZにインポートしてリザルトファイルを作成
３．FIZZでエクスターナルプリファレンスマップを実行
※軸ファイル（*.ffc）は通常通り事前に作成しておきます。
平均データが1名分のデータとして処理されて表示されます。これが集団平均値に対するモデルとなります。この結果は他のソフトウェアとの結果も一致しました。
※Excelの分析ツール【回帰分析】の結果も一致しました。ExcelでもPREFMAPは十分使えます。
折角、AUTOFIT機能があるのでわざわざ上記のようなことをする必要はありませんが、他のソフトウェアとの整合性を取りたいときには役立ちます。
FIZZには様々な解析機能がありますのでご活用ください。
さて、次回テキストはダイナミックプロファイル法を予約限定販売いたします。
ダイナミックプロファイル法のTimeIntensity、TDS、TCATAの入門テキストとなります。
TimeIntensityとTDSの入門テキストとなります。
今回はTDS等のデータ収集ソフトをお持ちでない方のためにMagicSense（特別版）同梱バージョンを用意いたしました。
ぜひご利用ください。
