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広告に関する資料の中に「広告のブランド認知度」と「広告想起率」という単語が出てきます。
それぞれどういう意味か教えていただけないでしょうか?

広告を見た人のうち、ブランド名を覚えている人の割合がブランド認知度??
ブランド名を聞いて、広告を思い出す人の割合が広告想起率?

ちなみに元の記事は英語で、それぞれ「brand awareness」「ad recall 」と書かれています。

よろしくお願いします。

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A 回答 (1件)

>広告のブランド認知度



すごく大雑把だけど、例えば「“コカコーラ”を知っていますか?」という質問に、ハイと解答した人が100人中99人だとしたら、コカコーラというブランドの認知率は99%になります
実際は、認知の度合いを「どんなブランドかも含めてよく知っている」「どんなブランドかは知らないが、ブランド名は知っている」「今までにブランド名を聞いたことがあるような気がする」「そんなブランド名は聞いたことがない」など何パターンかに割って計測するので、ここまでざっくりにはなりませんが

>広告想起率

例えばグループインタヴューで「ad recall」というセッションがある場合、まず被験者に広告を1回見てもらってから、その広告の訴求内容で被験者が覚えていることを調べることで、広告の印象度を測ることを言います
普通はたった1回(場合によっては少し時間をおいて2回)見ただけでは、どの被験者も内容まではっきり覚えていないものですが

いずれも和文ですと、前後の文脈で示している内容が変わることも多いので、参考程度に
    • good
    • 1
この回答へのお礼

具体的で分かり易く助かりました!
ありがとうございます。
また、お返事が遅くなり失礼しました。

お礼日時:2017/03/27 18:14

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Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む

Qディレクションって何ですか??

求人広告を見ていていまして、職種;広報
”パンフレット等の印刷物のディレクションを担当して頂きます。”
っとありました。ディレクションとはどういう仕事なのでしょうか??

”広告代理店や広報、宣伝部署の経験者歓迎”とも書かれていたのですが、未経験では難しい仕事ですか??

そういう関係に全く知識のない私がわかるような御説明を宜しくお願いします。

Aベストアンサー

映画ですと、映画監督を「ディレクター」と言いますね。
シナリオを元に、俳優さんに演技をつけたり、カメラワークや美術セットのセッティングを指示したり、撮り終えたフィルムを編集して映像にあった音楽やナレーションを吹き込む…といった、制作に関する全ての方向性を決め、制作スタッフの総指揮を執る人のことを指します。

ご質問にある「印刷物のディレクション」も、ジャンルは違いますが、考え方は映画監督の仕事内容と同じです。
まず、パンフレットなど印刷物の制作目的を的確に捉えた上でその内容をまとめあげ、エディターやライター、デザイナーに制作を発注、方向付けした通りに進行しているかをチェックしながら、印刷物として完成するまでを、責任を持って一元管理する「パンフレット制作に於ける総指揮官」の役目ではないでしょうか。

>”広告代理店や広報、宣伝部署の経験者歓迎”とも書かれていたのですが、未経験では難しい仕事ですか??

その会社が、どの程度のスキルを求めているかにも依りますが、恐らく未経験では難しいと思います。とにかく、覚えなければならないことが山ほどあるので…
この手の求人では、パンフレットやカタログの制作関連の仕事など、印刷物の制作経験があることが条件となる場合が多いようです。

映画ですと、映画監督を「ディレクター」と言いますね。
シナリオを元に、俳優さんに演技をつけたり、カメラワークや美術セットのセッティングを指示したり、撮り終えたフィルムを編集して映像にあった音楽やナレーションを吹き込む…といった、制作に関する全ての方向性を決め、制作スタッフの総指揮を執る人のことを指します。

ご質問にある「印刷物のディレクション」も、ジャンルは違いますが、考え方は映画監督の仕事内容と同じです。
まず、パンフレットなど印刷物の制作目的を的確に捉えた上でその内容...続きを読む

Q加重平均と平均の違い

加重平均と平均の違いってなんですか?
値が同じになることが多いような気がするんですけど・・・
わかりやす~い例で教えてください。

Aベストアンサー

例えば,テストをやって,A組の平均点80点,B組70点,C組60点だったとします.
全体の平均は70点!・・・これが単純な平均ですね.
クラスごとの人数が全く同じなら問題ないし,
わずかに違う程度なら誤差も少ないです.

ところが,A組100人,B組50人,C組10人だったら?
これで「平均70点」と言われたら,A組の生徒は文句を言いますよね.
そこで,クラスごとに重みをつけ,
(80×100+70×50+60×10)÷(100+50+10)=75.6
とやって求めるのが「加重平均」です.

Q▼英語教育は頭を鍛える手段?

日本の英語教育は何かと不備な点を指摘されることが多いです。
でも、私は現状で大きな問題はないんんじゃないでしょうか。
英語教育については「他の科目と同じで日常生活では使わないけど「頭を鍛える手段」」と思っています。
歴史や数学、科学などは授業で習っても「そのジャンルのバイリンガル」にはなりません。
が、それぞれの科目について「勉強する力を養う為の時間」になります。
授業の英語も「違う言語、文法、文化を学ぶ力を養う時間」だと思っています。

みなさんは いかがお考えですか?

Aベストアンサー

>違う言語、文法、文化を学ぶ力を養う時間
そういう解釈もあるかも知れませんが、それであればもっと言語としての歴史や成り立ち、文法の変遷なども習うべきですが、そう考えるならば非常に中途半端な授業内容と言わざるを得ません。
それと、実際に学んでいる生徒はそこまで達観していないですから、やはり小中高大と少なからず英語に接して学んできた時間的なボリュームの割には、日常的な会話すら満足に出来ない現状は憂うべきことだと思います。

QK という単位の数え方を教えてください!

ビジネスで、30Kとかそういう数字でてきますよね?
これは、日本語でいうといくらになるのでしょうか?
教えてください!

Aベストアンサー

k=キロ
 です。 つまり 1k=1000

ですね。 30kは3万 という考え方だと思います。

Qエクセルで日別データを週別に集計したいのですが。

エクセルで日別データを週別に集計する方法を教えてください。

【日別データ】
  3/02(日) 10
  3/03(月) 20
  3/04(火) 50
  3/05(水) 50
  3/06(木) 30
  3/07(金) 10
  3/08(土) 10
  3/09(日) 20
  3/10(月) 40
  3/11(火) 20
  3/12(水) 10
  3/13(木) 30
  3/14(金) 10
  3/15(土) 40
    ↓
【週別データ】
  3/02-3/08 180
  3/09-3/15 170

行列関数を使用したのですがどうも上手くいきません。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

関数を使わなければいけませんか?
ピボットテーブルのグループ化の機能を使えば簡単ですよ。

(仮に日別データの列タイトルを日、数値として)
ピボットテーブルを作成します。
日を行タイトルとして、数値をデータエリアにセットすると、日別の集計表になります。
そして、ピボットテーブル日の列のどこでもいいですから
右クリックしてグループとアウトラインの設定→グループ化と選びます。
そして、開始日付を、例の場合だと3/2として、日数を7日でグループ化する設定とします。
そうすれば、自動的に週単位にグループ化された集計表が出来上がります。

Q「わかりづらい」  と  「わかりずらい」

「わかりづらい」  と  「わかりずらい」
漢字にすると(判り辛い、解り辛い)なのかと思います。

「わかりづらい」が正しいとおもって使っていたのですが、
最近「わかりずらい」もよく目にします。

二者択一だったら皆様はどちらを使うべきですか?

アドバイスを頂きたいと思います。

Aベストアンサー

goo 辞書より

づら・い 【▽辛い】
(接尾)
〔形容詞型活用([文]ク づら・し)〕動詞の連用形に付いて、その動作をすることに困難を感ずる意を表す。…にくい。
「老眼で辞書が見―・い」「読み―・い本」「無愛想で話し―・い」
http://dictionary.goo.ne.jp/search.php?MT=%A4%C5%A4%E9%A4%A4&jn.x=24&jn.y=14&kind=jn&mode=0

ずらい
検索結果に該当するものが見当たりません。
キーワードを変更して再度検索をしてみてください。
http://dictionary.goo.ne.jp/search.php?MT=%A4%BA%A4%E9%A4%A4&jn.x=29&jn.y=11&kind=jn&mode=0

私は辛い(つらい)→づらい、と考えて「づらい」を使っています。

参考URL:http://dictionary.goo.ne.jp/search.php?MT=%A4%C5%A4%E9%A4%A4&jn.x=24&jn.y=14&kind=jn&mode=0

goo 辞書より

づら・い 【▽辛い】
(接尾)
〔形容詞型活用([文]ク づら・し)〕動詞の連用形に付いて、その動作をすることに困難を感ずる意を表す。…にくい。
「老眼で辞書が見―・い」「読み―・い本」「無愛想で話し―・い」
http://dictionary.goo.ne.jp/search.php?MT=%A4%C5%A4%E9%A4%A4&jn.x=24&jn.y=14&kind=jn&mode=0

ずらい
検索結果に該当するものが見当たりません。
キーワードを変更して再度検索をしてみてください。
http://dictionary.goo.ne.jp/search.php?MT=%A4%BA%A4%E9%A4%A4&jn...続きを読む

QI hope this email finds you well. とは?

友人からのメールで冒頭に I hope this email finds you well. とありました。日本語に置き換えるのであれば
どう訳せばいいのでしょう?findを何と訳せばいいのか分りません。宜しくお願い致します。

Aベストアンサー

これは通信文でよく使われる表現です。昔はemailの変わりにletterでしたが・・・

日本語では一般名詞が人称名詞と同様に主語になるケースは犬、猫など限られた動物だけですが、欧米語では、抽象名詞でも自然現象(風、雨など)でも主語になります。

この慣用文は日本語なら「(私はあなたが)お元気のことと思います」というところを欧米人の習慣(発想)から「このメールがあなたが元気であることを見出すことを期待します→お元気のことと思います」と表現しています。

参考;How do you find yourself this morning?
今朝、あなたはあなた自身をどのように見出しますか→今朝はご気分いかがですか。

Qパーセンテージの出し方

パーセンテージの出し方をおしえてください

Aベストアンサー

主人公÷母体×100

Q「よかったです」はなんと言えばいい?

34歳の男で、コンピュータソフトの開発をしています。
文章を書いていて、「よかった」を丁寧に書こうとして、「よかったです」と書きたくなることがあります。現在の若者の間ではこれでいいのでしょうが、年輩の方や国語の先生などは、間違った日本語と思うでしょう。
そこでどう言い換えるか困ってしまいます。
「よろしゅうございました」「よいと思いした」「よいのでした」「良好でした」と言い換える事ができますが、若干ニュアンスが変わってしまったり、堅苦しい言い方になります。ほかに適当な表現は無いのでしょうか。日本語は英語に比べ合理的では無いので、仕方が無いのでしょうか。

Aベストアンサー

昔の学校文法では、「です」は活用のない語に接続し、
形容詞や動詞には付かないとされていました。

丁寧形として「~い・です」の形は使えず、

×よいです  → ○ようございます
×美しいです → ○美しゅうございます
×おいしいです→ ○おいしゅうございます(…岸朝子ふう)
×大きいです → ○大きゅうございます
×危ないです → ○危のうございます

のように、「ウ音便化した連用形+ございます」の形か、
または「名詞形+です」とするしかなかったわけです。
(ただし推量の「でしょう」は例外的に許容)

しかし現在では、「~い・です」は、平明・簡素な丁寧形
として認められています。その根拠は、昭和27年4月の
国語審議会建議「これからの敬語」にある下記の一節です。
--------------------------
7 形容詞と「です」
 これまで久しく問題となっていた形容詞の結び方
 ――たとえば,「大きいです」「小さいです」などは,
 平明・簡素な形として認めてよい。
--------------------------

これ以降、学校文法でも「形容詞+です」を正しい形とし
て認めているはずです。半世紀以上も前のことです。


ただし、過去形についてはどうなのか? という話ですね。

×よいでした   ●よかったです   ○ようございました
×美しいでした  ●美しかったです  ○美しゅうございました
×おいしいでした ●おいしかったです ○おいしゅうございました
×大きいでした  ●大きかったです  ○大きゅうございました
×危ないでした  ●危なかったです  ○危のうございました

この「~かったです」を誤りとする人もいるようですが、
「~い・でした」に比べれば、違和感はないと思います。


なお、「動詞+です」は、今でも正しくないとされています。
×書くです   ○書きます
×食べるです  ○食べます
×するです   ○します

昔の学校文法では、「です」は活用のない語に接続し、
形容詞や動詞には付かないとされていました。

丁寧形として「~い・です」の形は使えず、

×よいです  → ○ようございます
×美しいです → ○美しゅうございます
×おいしいです→ ○おいしゅうございます(…岸朝子ふう)
×大きいです → ○大きゅうございます
×危ないです → ○危のうございます

のように、「ウ音便化した連用形+ございます」の形か、
または「名詞形+です」とするしかなかったわけです。
(ただし推量の「でしょう」は例...続きを読む


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