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クロス軸を設定することは、分析の視点を考えることです。
分析は文字通り「分けて、比べる」ことなので、どうやって分ければ、良い比較が出来るかを考えて設定することをお勧めします。
誤差率を考えると、できればn=100、少なくともn=50くらいの数を確保できれば「定量的」なデータとしては扱いやすいでしょう。しかしn数が少ないといっても、そこから得られた情報に偽りはありません。数が少ない軸であっても、そこから傾向値が読み取れたり、仮説を作り出すことはできます。
データをどのように使うか、その目的によって、必要な(あるべき)n数は変わることに留意してください。
「どちらともいえない」には、考えたことがない=聞かれていることに無関心である、分からない、判断出来ない、スケールの真ん中がちょうど良いなど、多くの意味があると考えられます。
質問によっては、貴重な情報を含む場合があるので、何を質問しているのか、前後の質問との関係性を考えることが大切です。
「どちらともいえない」があることで、メリハリのない結果の原因と言われることがあります。「どちらともいえない」を選択肢に入れないという判断をする場合、「ほぼ全ての回答者がその質問について考えたことがあり=関心があり、何らかの回答ができる=判断出来る」と確信できるかどうかをチェックしてください。
質問や調査の目的によって、ケース・バイ・ケースです。一般的な「人となり」情報である、婚姻、子供の有無や、居住地域、年収などは意識やライフスタイルの違いに繋がるので、見ておくべき分析軸といって良いでしょう。満足度の高い~低い、使用量の多い~少ない等も調査テーマによっては有効です。
大枠=全体感を捉えることが目的であれば、100サンプルでも十分といえませす。ただし、集めたデータをどれくらい細かく分けて確認したいのかによって、望ましいサンプル数は変わります。最大2つくらいにしか分けないのであれば、200サンプルで十分ですが、より細かく分けて見たいのであれば1,000サンプル以上集めておいた方がよいかもしれません。
「今年の夏休み旅行の予算はいくらくらいですか?」という質問を数値回答してもらうとします。ちょっと極端なケースですが、全員に回答を強制したとすると、行かない人はゼロ円になりますし、日帰りで済ませる人と海外旅行に行く人であれば100万円以上の差がつく可能性もあります。この質問に対する「平均値」を、どう捉えるべきでしょうか?
数値回答となると、どうしても平均値をまず出し、その数字で物事を語りたくなりますが、平均値だけではなく、最小値と最大値、そして度数分布(ヒストグラム)を必ず確認してください。数値の散らばりをみることで、気づいていなかった傾向や極端に大きい(小さい)数値が、平均値を歪めている事実がみつかるかもしれません。
そうして明らかになった事実を元に、適切な加工、クリーニングをすることで、より意味のあるデータに変貌させることができます。
SA(Single Answer)の略称です。 いくつかの選択肢の中から、回答者が最も適すると判断したものを一つだけ選んでもらう形式のことです。
【用語集でも解説しています】
単一回答(Single Answer)とは>>
MA(Multiple Answer)の略称です。 選択肢の中から、二つ以上の項目を選ぶ形式です。同時に複数の選択肢に該当するときや、回答が一つだけではない場合に使用します。
【用語集でも解説しています】
複数回答とは(Multiple Answer)とは>>
単純集計とは、1つ1つの質問ごとに、どれくらいの人がその質問に答えたのか(n数)と、その質問に答えた人達の回答比率(%)や平均値などを求めることをいいます。アンケートデータの全体感を掴むためには、まずこの単純集計表(GT表)に目を通すことをお勧めします。
【より詳しく知りたい方はこちら】
集計とは 単純集計とクロス集計>>
【用語集でも解説しています】
単純集計とは>>
単純集計で明らかになった値を、性別や年齢、地域、他の質問などと掛け合わせて=クロスして、よりデータを深掘りしていくことがクロス集計です。(男女では差はないのか、年代や地域差ではどうなのか等)
【より詳しく知りたい方はこちら】
単純集計とクロス集計>>
【用語集でも解説しています】
クロス集計とは>>
表側(ひょうそく)とはクロス集計表における、項目名が入力されている左側部分(側部)のことです。表頭(ひょうとう)とはクロス集計表における、項目名が入力されている上部部分のことです。
基本属性(年代・性別など)とは無関係な質問同士を掛け合わせるクロス集計のことです。
【用語集でも解説しています】
質問間クロス集計とは>>
年齢、性別、居住地、家族構成、職業など、調査対象者の特性データのことです。
【用語集でも解説しています】
属性とは>>
英語ではRawData、集計の元となる調査の生の回答データのことです。通常、1サンプル1行で表現され、回答者ひとりひとりがどの問いでどのように回答しているのかがわかります。
【用語集でも解説しています】
ローデータとは>>
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