おすすめマーケティング記事 おすすめ 2021.06.17

アンケートの統計と分析の違い!集計から分析までのポイントを解説

アンケートを使って統計データを集めたい

アンケートで集計したデータの分析がうまくできない

アンケートを活用して統計データを得るにはどうしたらよいのだろうか

 

商品企画や販売戦略、サービス運営をする中で、改善点の発見や効果測定のためにアンケートが活用されます。集計したアンケートを分析することにより次の施策を立てることができます。

しかし、アンケートのノウハウがなく手探りで実施するケースや、分析をうまく行えていないケースも多くあります。そこで今回は、アンケートを実施する上で役に立つポイントを解説していきます。

 
目次:

 
 

アンケートにおける統計と分析の違い

アンケートにおける統計と分析の違い

まずは、アンケートについての理解を深めるために、アンケートとよく一緒に使われる「統計」と「分析」の言葉の違いから解説をしていきます。

統計:性質や傾向を数字で測って得られた数値
分析:なぜその数値になったのか要因を探ったり、仮説を立てたりすること

実施したアンケートや調査のデータから傾向を理解するための数値を統計、データからその要因を読み解くことを分析といいます。

 
 

アンケートを成功させる3つのポイント

実際にターゲットや顧客からアンケートやリサーチ結果を集めたものの、うまく活用ができなかったという経験はないでしょうか。せっかくアンケートを集めても改善や対策につなげられなければ成功とはいえません。

ここでは、アンケートを成功させるための3つの重要なポイントを解説します。
 

アンケートの目的の明確化

1つ目のポイントは、アンケート目的の明確化です。闇雲にアンケートを実施しても高い効果は期待できません。

  • このアンケートは何のために行うのか
  • どんな課題を解決するためのものか

など、目的を明確にすることで、意味のないアンケートになることを避けましょう。

目的を明確にしておくことで、知りたい情報につながる適切な質問を設定できます。データの用途から分析軸をあらかじめ定めておくと、調査対象がはっきりとし、データ解析までスムーズに行うことができます。

 

回答者目線でアンケートを作る

2つ目のポイントは、回答者目線でアンケートを作ることです。つまり回答者が答えやすいような質問内容や流れを意識することが大切なのです。

アンケートの製作者が回答者に配慮せず、回答が難しい質問項目ばかり並べてしまうと、アンケートを完了してもらえず、結果として有効なデータを集めることは難しくなってしまいます。

例えば、1つの回答に時間がかかるものや選択肢が多すぎるものなどは好ましくありません。また、専門用語や業界用語など、一般の回答者にはわかりづらい用語を使った質問や、設問文が長く、意味が伝わりにくい質問も避けましょう。

なるべく短時間で答えられるように、選択肢は重複なくシンプルにまとめ、質問の順序を時系列にすることも有効な手段です。

また、冒頭は選択式の質問にし、記述式の質問はなるべく最後の方に設けることで、回答しやすい流れを作ることができます。

 

目的に沿った集計、分析をする

3つ目のポイントは、目的に沿った集計、分析をすることです。

全体の傾向をつかみたい場合は、全体のデータを使った集計を行います。一方で、特定のセグメントの傾向をつかみたい場合は、年齢や性別など、別の条件で絞り込んだ上で集計を行います。

目的にあわせて集計方法を変えることで、その集計から意味を見出すデータ分析も行いやすくなります。

また、図やグラフなど目で見て分かりやすい形に置き換えると、集計したデータの持つ意味合いに気づきやすくなります。


 
 

アンケートに使われる主な集計方法

アンケートに使われる主な集計方法

アンケートを集計する方法はいくつか存在します。うまくアンケート結果を活用するためには、適切な集計方法を選択することが重要です。代表的な集計方法をご紹介しますので、目的に合った集計方法がどれか考えてみてください。
 

単純集計(GT)

単純集計(GT)は一番シンプルな方法で、全体像をつかみやすいという特徴があります。実施方法は、1つの質問に対し、どの選択肢が選ばれたかを単純に合計していくものです。

例えば、「この商品を欲しいですか?」という質問に対して、「はい」と「いいえ」を答えた人はそれぞれ何人いたかを集計します。その結果で良い商品か悪い商品かを分析していきます。

シンプルなので集計表を作りやすいというメリットはありますが、全体像の把握にとどまってしまうデメリットがあります。全体的な評価や印象を知りたい時や、全体的な状況を把握したい場合に有効な方法です。

 

クロス集計

単純集計(GT)より、さらに詳細なアンケート結果を得られる分析方法がクロス集計です。目的に応じて、年齢や性別、居住地などを組み合わせてクロス集計表を作成することでターゲットからの評価や性別毎の印象を把握することができます。

先程の「この商品を欲しいですか?」という質問に、年齢や性別を合わせて回答してもらうことで、若い女性には人気だが、高齢の男性には人気がないといったことが分かります。

この結果から、狙い通りのターゲットに訴求できているかを確認したり、今後展開していきたい年齢層に合わせて商品を改良するといった改善につなげたりできます。

ローデータだけでは見えてこない情報も、設問と回答の組み合わせによって見えてくることがあります。データ分析を行う際には、様々な角度からクロス集計を行い、データを多角的に活用しましょう。

 

自由記述の集計方法

先ほどまでの2つと違い、回答者が自由に書き込む方法が自由記述です。

数字を回答してもらう場合と文章で回答してもらう場合と2種類あります。数値を選択方式にしない理由は、事前に範囲を狭めてしまうと目的に沿ったアンケート結果が収集できない場合があるからです。

例えば、「この商品はいくらでなら買いますか?」という質問などは自由記述の方がより回答者の意見を反映した結果を集計できます。自由記述で得られたデータは平均値・中央値・標準偏差・最小値・最大値を求めることで、全体の回答と各個別の回答との比較ができ、データを読み取りやすくなります。

文章での回答の場合は、まず回答の一覧表を作成します。その中からキーワードを抽出したり、回答の似たものを集めたり、分類したりすることで集計、分析が可能になります。

 
 

統計データの質を高める集計のポイント

定性調査のメリット

アンケートには様々な集計方法がありますが、重要なことはデータを集めることではなく、分析です。より良い分析を行うために抑えておくべき集計のポイントを解説します。
 

カウントする回答の基準を決めておく

アンケートの回答には、質問にそぐわない無効な回答も戻ってきます。有効な回答との区別をつけるために、質問ごとに有効な回答とみなす基準を決めておきましょう。

また、無効回答を母数に含めてしまうと集計結果に誤りが生じるので省くようにします。有効回答のみで分析を行うとともに、なぜ無効な回答が出てしまったのか、次回アンケートを実施する際の改善につなげるようにしましょう。

 

適切なグラフでデータを表示する

アンケートを集計しただけでは数字の羅列ですので、可視化していきます。しかし、集計の目的に合ったグラフを作成しなければ、かえってわかりづらいものになってしまいます。

全体に対する割合がどのくらいかを表すときは、円グラフを利用します。特に合計値が100%になるものは円グラフを使うとわかりやすいです。時系列で変化や推移を見たいものは、折れ線グラフが適しています。複数の項目間でデータ量の大小を比較するには、棒グラフを使います。

どのグラフを利用するかによって情報の伝わりやすさが異なってきますので、目的に応じたグラフを選ぶようにしましょう。

 

単位は複数利用する

集計した結果をまとめる際に、見落としがちなのが数字の基準となる単位です。

利用する単位によって、集計結果の印象が大きく変わってしまうことがあるので、複数の単位を併記することが大切です。

極端な例ですが、「1%の人にしか購入されていない」という結果が出ても、日本人全員が対象のアンケートである場合、購入者は120万人、一方、東京都在住者が対象であれば9万人となります。割合だけではなく、数値も示すことでより正しく結果を理解することができます。


 
 

アンケートの統計、分析を成功させるコツ3選

定性調査のデメリット

アンケートの統計、分析はやり方を間違えると、何の成果も得られないなんてことにもなりかねません。重要なポイントや流れがありますので適切な方法で行うようにしましょう。
 

全体を把握してから細部へ

データを分析していく上で全体の傾向を把握することは欠かせません。まずは分析を進めていく際に基準となる大まかな分析から行っていきましょう。

具体的には、単純集計表の結果からアンケートの全体像を読み取ります。その後に、クロス集計表を用いて、年代毎の回答や属性毎の回答を分析していきます。はじめに全体像をつかんでおくことで部分毎の分析結果に惑わされない結論づけができます。

 

回答の母数を確保する

せっかくアンケートを実施するのであれば、業務に役に立つ意味ある結果を導き出す必要があります。

アンケートの母数が少な過ぎる場合、信頼できるアンケート結果にはなりません。一定数の回答がないと1つの意見で大きく結果が変動してしまいます。

統計では有意性という言葉を使いますが、意味を見出す価値がある回答数を確保するようにしましょう。自由記述での回答分析にもいえることですが、つい自社にとって有利な情報を鵜呑みにしてしまいがち。一歩下がって、俯瞰して分析を行うよう心がけましょう。

 

論理的な分析をする

アンケートの集計では、論理的な分析をすることが大切です。

例えば、“A”と”B”の2つのデータが比例して増えている場合、“A”が増えれば”B”も増えると安易に結論付ける前に、他の要因が関係していないか考える必要があります。因果関係がしっかりあることを把握してから結論を導き出しましょう。

結論と根拠データが正しく結びついているか、論理的に分析して導くことを意識します。


 
 

まとめ

まとめ

アンケートは集めたデータから、統計を取り、細かく分析していくことで初めて役に立つ情報を得られます。

データの分析方法を理解することで、逆算して設問設計を行うことができます。アンケートを始める前に、設問の集計方法をあらかじめ想定しておくと、アンケートで失敗することは少なくなります。

ただ、闇雲に実施するだけでは人手や費用をロスしてしまいます。事前に目的を明確にした上で計画を立てて、有効なアンケートを実施しましょう。

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