表4.5-3の判別分析は、表4.3-3の情報機器利用を含めない場合と比較すると、次の点が特徴的である。
- 判別の結果については、双方の場合にほぼ同様な傾向にあるが、ケース３「加入−非加入」、ケース４「加入・検討−未検討」はそれぞれ若干正準相関係数、正判別率が向上し、【参考２】「加入−検討」では若干低下している。
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判別に寄与する係数の傾向は、相対的な大小関係も含めて、双方の場合にはほぼ同じである。異なる点は、ケース３「加入−非加入」、ケース４「加入・検討−未検討」の場合に、機器利用のうちで事務・電話系利用（第８因子）が相当の判別係数を持つようになっている点である。
従って全体の構造からすれば、従来の判別の構造に加え、新たな情報機器利用のうちで特に事務・電話利用が判別に寄与する軸として加わってきたものである。この項は完全に機器だけの項として加わっている。 - 表4.3-3の場合と同様に、少ない係数で合理的に判別されているのは、「加入・検討−未検討」（ケース４）の場合である。
次に各ケースの傾向は次のようになる。
ａ．ケース３ 加入vs非加入
判別分析によると、加入者は次のような傾向がある。加入しやすい属性のうちで先有傾向としては、環境テレビ視聴が強く、かつ節約視聴が弱い層、さらにコピーやファクシミリなどの事務的な機器やコードレスや留守電、携帯電話などを多く利用する層が該当する。それらの人々のうちでさらに社会教養番組、ないしは映画娯楽番組を希望し、またそれらの人々のうちでも特にコスト感が弱い層が加入者となる。
加入および非加入の各グループ毎の因子スコアの平均値を図4.5-1に示す。同図によると、のテレビアンテナから解放され、または画質向上を期待する人々が潜在的な加入者である。平均値に有意差がある６つの軸と有意差に近い差を持つ第４因子の反アンテナ・画質向上指向が判別式において係数を持っている。これらがグループ差をもたらす主な軸である。１２個の因子スコアは相互に独立であり、かつ規格化されているので、平均値の差は判別係数に比例することとなる。図4.5-1は実際にその様な傾向を表している。
図4.5-1 情報機器利用を加えた加入と非加入グループの因子スコア平均値
(注)ｸﾞﾗﾌの軸は外側ほどに軸の傾向が強まる様に書いている。従ってｲﾝﾀｰﾈｯﾄ系、ｵｰﾃﾞｨｵ系、事務・電話系、計画視聴の４軸については、平均値の符号を反転してｸﾞﾗﾌを書いている。
ｂ．ケース４ 加入・検討vs未検討
判別分析によると、ケーブルテレビに加入し、また加入を検討したことがある層は、比較的大きい係数を持つ５つの軸で判別される。先有傾向としては、事務機器や電話機を利用し、かつ環境テレビ視聴の傾向が強いことで、これらの属性を持つ層が社会教養番組や映画娯楽指向番組を希望し、さらにコスト感が弱い層がケーブルテレビの加入を考える層となる。
加入・検討および未検討の各グループごとの因子スコアの平均値を図4.5-2に示す。同図からも判別係数の持つ傾向がよく理解される。つまり因子スコアの平均値に有意差がある５本の軸が、平均値の差に比例する判別係数を持つに至っていることがよく理解される。
図4.5-2 情報機器利用を加えた加入･検討と未検討グループの因子スコア平均値
(注)ｸﾞﾗﾌの軸は外側ほど軸の傾向が強いことを示している。因子ｽｺｱの正負については、その様な結果になるように符号を調整している。
ｃ．【参考２】ケース 加入・検討vs未検討
補足的に【参考２】のケースについても、判別分析の結果を述べる。正準相関係数は小さく、正判別率は低いが、たった２個の因子が判別係数を持っている。それによると加入者は割安感が強く、かつ節約視聴の傾向が弱い層で、逆に検討非加入層は割安感弱く（コスト意識が強く）、かつ節約視聴が強い。この２つが加入か検討かを分けていることになる。因子スコアの平均値を図4.5-3に示す。この図も判別分析の結果によく対応している。
図4.5-3 情報機器利用を加えた加入と検討非加入グループの因子スコア平均値
(注)ｸﾞﾗﾌの軸は外側ほど軸の傾向が強いことを示している。このため第３因子ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ系、第６因子ｵｰﾃﾞｨｵ系、第７因子事務・電話系、第12因子計画視聴の符号を反転してｸﾞﾗﾌを書いている。