目次
集計の際に押さえておくポイント
カウントする回答をあらかじめ定義しておく
アンケート集計をしていると、たまに何を言っているのかわからない回答や、どっちとも取れるような回答を前にして頭を抱えることがあります。アンケートの正確さを期するためにはこれらの微妙な回答を有効なものと無効なものに選り分ける必要があります。そのためには集計する前に有効回答と無効回答の線引きの基準をしっかり決めておくべきでしょう。グラフと集計表を目的に合わせて適切に使う
アンケートの結果を目に見える形で分かりやすく提示するのにグラフは良い方法です。しかし、アンケートの目的や結果に基づいたグラフや表を使わないとアンケート集計自体に落ち度はなくても結果を読み違うことになってしまいます。各項目の単位を揃えておく
例えば同じ数字を読むのに、一方は100人と読んで、もう片方は母数500人に対する100人、だから25％と読んだら、同じ数字を見ていても切り口の違いで全く違った結果が導き出されることと考えられます。集計結果は単位ごとにグラフや表を作成するのが良いでしょう。
分析の際に押さえておくポイント
全体像をまず掴む
昔から『木を見て森を見ず』と言います。分析する際には一度俯瞰して全体像を捉えてから細かな部分を見ていきましょう。 具体的には、 単純集計で大まかな傾向を調べてから、クロス集計や自由記述で詳細に見て、最後に全体の整合性を確認する。 という順にすると良いでしょう。有意性の担保
集計結果が信頼できるものであるのかどうか考える必要があります。有意性があるというと小難しく聞こえますが、要するに、
このアンケートは偶然この結果になったわけじゃなくて、同じアンケートを実施したら似たような傾向がまた見られるような信頼できるものだよ
と言えるかどうか確認するわけです。この有意性について考える際の指標となるのが『標本サイズ』と『代表性』です。
標本サイズとは、回答者の数です。多ければ多いほど偏りがなくなると考えられます。
『代表性』とは、そのアンケートの回答者がちゃんとアンケートの対象者となっているかどうかです。例えば10代女子向けの化粧品の使用感を知るためのアンケートの回答者の中に30代男子が混ざっていては正確なアンケート結果は導き出せません。しっかりとアンケートの目的を意識してノイズとなる回答を選分けましょう。
結論を出す際の注意点
このように様々な点に注意して得た分析結果をもとに結論を導き出すのですが、このときに注意すべきなのが『因果関係』と『相関関係』の違いです。
因果関係とは、原因−結果の関係ですが、相関関係は、原因が別のところにあるけれど、二つの要因が同じようなタイミングで連れ動いている関係のことです。
例えばアンケートの集計結果でホットコーヒーが売れるとマフラーが売れる、という関係があったとします。この両者には片方が売れているときにはもう片方も売れているという相関関係があると言えます。
しかしだからと言って、なんでもない日にマフラーの在庫をはかしたいからとコーヒーを安売りしてもマフラーの売上は伸びないでしょう。
マフラーとホットコーヒーの売り上げの連動には第３の要因『寒さ』が関係しているのです。
マフラーと寒さ、ホットコーヒーと寒さにはそれぞれ因果関係があると言えます。しかしマフラーとホットコーヒーの間には相関関係はあるけれど、因果関係はないわけです。
