はじめに／もくじ

第１章　Excelによる効果検証の全体像
　1.1 Excelによる効果検証とは
　　1.1.1 効果検証とはなにか？
　　1.1.2 Excelで効果検証を行うことのメリット、デメリット
　　1.1.2 Excelによるデータ分析の流れ
　1.2 データ分析の設計
　　1.2.1 設計の重要性
　　1.2.2 設計で検討する項目
　　1.2.3 設計の例
　1.3 データの取得
　　1.3.1 分析するデータの種類
　　1.3.2 一次データを取得する方法
　　1.3.3 データの尺度
　1.4 取得したデータの分析
　　1.4.1 データ整理
　　1.4.2 分析しやすいデータに加工する
　1.5 プレゼンテーション
　1.6 本章のまとめ

第2章　正しく効果を測定するために
　2.1 単純な効果測定の問題
　2.2 因果関係の考え方
　　2.2.1 因果関係を見誤る3つの原因
　　2.2.2 因果関係に影響する他の変数
　2.3 サンプルをどれだけ集めるか
　　2.3.1 サンプルサイズと誤差の関係
　　2.3.2 誤差を考慮したサンプルサイズの決定
　2.4 統計学の視点による評価
　　2.4.1 効果の確からしさの考え方
　　2.4.2 統計的仮説検定
　　2.4.3 回帰分析における検定
　2.5 本章のまとめ

第3章　Excelによる分析の基礎
　3.1 データの集計
　　3.1.1 データ分析における集計の意義
　　3.1.2 ピボットテーブルの作成
　　3.1.3 ピボットテーブルによる集計
　　3.1.4 クロス集計表の作成
　　3.1.5 複数の変数の集計
　3.2 データ分析機能の活用
　　3.2.1 データ分析機能の追加
　　3.2.2 データ分析機能の使用例：乱数発生
　3.3 二群間の比較
　　3.3.1 平均値の比較
　　3.3.2 比率の比較
　3.4 回帰分析
　　3.4.1 回帰分析の考え方と用語
　　3.4.2 回帰分析の実行
　3.5 本章のまとめ
　3.6 演習問題

第４章　実験による効果検証
　4.1 マーケティングにおける実験
　　4.1.1 実験をすることの意義
　　4.1.2 ランダム割付
　　4.1.3 実験による効果検証の課題
　4.2 実験のデザイン
　　4.2.1 実験の種類
　　4.2.2 ラボ実験
　　4.2.3 フィールド実験
　　4.2.4 ラボ実験とフィールド実験の比較
　4.3 Excelによるランダム化比較試験 (1)ランダム割付
　　4.3.1 データへの乱数の付与
　　4.3.2 乱数によるランダム割付
　　4.3.3 層別ランダム割付
　　4.3.4 ランダム割付に使う分布
　4.4 Excelによるランダム化比較試験 (2)差の検証
　　4.4.1 検証の考え方
　　4.4.2 カイ二乗検定による検証
　　4.4.3 消費者属性別の検証
　4.5 本章のまとめ
　4.6 演習問題


第5章　他の変数の調整
　5.1 実験以外のデータを分析する際の問題点
　　5.1.1 実験以外のデータの問題
　　5.1.2 単純な方法で実験以外のデータを分析することの問題
　5.2 他の変数の調整
　　5.2.1 回帰分析を用いた調整
　　5.2.2 回帰分析による調整の課題
　5.3 Excelによる他の変数の調整
　　5.3.1 データの概要と集計による分析
　　5.3.2 回帰分析による分析
　　5.3.3 t検定による分析
　　5.3.4 回帰分析とt検定の比較
　　5.3.5 回帰分析による他の変数の調整
　5.4 本章のまとめ
　5.5 演習問題

第６章　差分の差分法
　6.1 差の差を分析する
　　6.1.1 差分の差分法の考え方
　　6.1.2 差分の差分法を行う意義
　6.2 回帰分析による差分の差分法
　6.3 Excelによる差分の差分法
　　6.3.1 データの概要
　　6.3.2 集計による差分の差分法
　　6.3.3 Excelによる差分の差分法の回帰分析
　　6.3.4 単純な方法と差分の差分法の比較
　　6.3.5 差分の差分法における他の変数の扱い
　6.4 差分の差分法の凄さと欠点
　6.5 本章のまとめ
　6.6 演習問題

索引