集計の基本(3)

データの加工

集計表をわかりやすくするためのデータ加工とは

集計表を読み進めていくと、

  • 「とても満足」と「やや満足」をまとめ上げたい
  • 平均値で出力されている数値を「1,000円未満」「1,000円~2,000円未満」…と選択肢化したい

など、集計表をより見やすく、分かりやすくするためにできること、やりたいことがでてきます。

Excel等の表計算ソフトウェアを用いて、その都度、集計表に数式を挿入したり、データを足しあげたりして作表することもできますが、集計表を出力する前に、データそのものを加工した状態にしておけば、集計表そのものが分かりやすく加工された状態で出てくるため、分析にかける時間をもっと有効に使うことができます。

データ加工の具体例

例えば、選択肢のまとめあげ(例:「20歳~24歳」と「25歳~29歳」をまとめあげて「20代」とする)、数値データのカテゴリ化(例:数値で回答されている「高すぎて参加しない会費」を選択肢化する)等は、代表的かつ有効なデータ加工です。

※無料集計ソフトQuick-CROSSでは、選択肢のまとめあげは【RECODE】、数値データのカテゴリ化は【CLASS】を用いると簡単にできます。

また、マトリクス設問の選択肢をまとめて表側を比較するためのデータ加工も、知っておくと便利です。具体的には以下のようなデータ加工となります。

例として、プライベートブランド(PB)の購入頻度を尋ねる調査についてみていきましょう。図1のようなマトリクス質問を行った場合、「性別」「年代別」「PBの購入抵抗感別」の3つの分析軸でクロス集計を行う場合はどうなるでしょうか。事前のデータ加工なしでクロス集計表を出力すると、図2のようになります。PB毎に、クロス集計表が別々で出来上がることになります。20個のPBについて調査を行っていた場合は、20個のクロス集計表ができてしまいます。

図1 マトリクス質問(PB毎の購入頻度)

図2 クロス集計表(性別×年代別×PBの購入抵抗感別の購入頻度)※PB毎に作成

図2のように、マトリクス質問の表側(この例の場合はPBのブランド名)毎に、別々のクロス集計表ができてしまうと、ブランド毎の比較が困難です。
各PBを買いたいと感じている人が、分析軸毎(性別・年代別・PBの購入抵抗感別毎)にどのくらい存在するのかを明らかにするとともに、同時に、PB毎の比較を行いたい場合は、どのようなデータ加工をすればいいでしょうか。

まずは、何の観点で、分析軸(性別・年代別)毎×PB毎の比較を行いたいかを考えます。今回は、「普段そのPB商品を購入している人」に絞って、比較を行いたい場合で見ていきましょう。 この場合、4つの選択肢(よく買っている・たまに買っている・買ったことはある・買ったことはない)のうち、「よく買っている」「たまに買っている」を選んだ人に絞って、結果を比較することが必要です。そこで、(1)まずはPB毎に「よく買っている」と「たまに買っている」の合計値を算出し、(2)さらに、分析軸(性別・年代別・PBの購入抵抗感別)毎の「よく買っている」と「たまに買っている」の合計値を算出し、(3)PB毎の数値を一覧表にまとめあげる ことが必要となります(図3)。

図3 プライベートブランド毎×分析軸(性別・年代別・プライベートブランドの購入抵抗感別)

これらの加工を行うと、集計表での比較が容易に行えます。一方で、Excel等の表計算ソフトウェアでこういった加工を行おうと思うと、列や行をひたすらコピー&ペーストしていくといった作業が必要となり、手間と時間がかかることも否めません。
こういったやや複雑な加工を行う場合は、集計ソフトを用いることで簡単にデータ加工・集計表出力が可能となります。

※無料集計ソフトQuick-CROSSでは、【MCONVERT】という機能を用いると、複数の同一選択肢をもつ調査結果のまとめあげ、および、集計表出力を一度に簡単に行うことができます。

なお、集計表を出力する前にデータ加工を行うことは、分析を効率的・効果的に進めるためには非常に有効な手段ではありますが、慎重に行わないと、大きな判断ミスにも繋がります。どういった目的でデータを読み解きたいのか、そのためにはどういった軸での加工が必要なのかをきちんと確認し、集計表をまとめ上げる前にそのデータ加工で正しいのかを見直すことが大切です。

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Quick-CROSS[クイッククロス]

無料集計ソフトQuick-Crossでは、この章で説明した「選択肢のまとめあげ(RECODE)」、「数値データのカテゴリ化(CLASS)」、「マトリクス設問の選択肢をまとめて表側を比較するためのデータ加工(MCONVERT)」の他にも、様々なデータ加工機能がついています。ぜひご活用ください。

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