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アンケート調査の基礎

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この連載では「アンケート調査の基礎」と題して、意味のあるアンケート調査をするためのスキルをワンステップずつ身につけていきたいと思います。
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2024年5月の記事一覧

【アンケート調査】(15)まとめ

今回で最終回です。アンケート調査を設計するときにどのように考えて、調査項目を決めていけばいいのか、そして得られたデータをどのように分析していけばいいのかについて説明してきました。

【アンケート調査】(14)エピソードレベルの質的分析法

前回はKH Coderを使って、単語レベルで切り出したデータを元にして、出現頻度で分析する方法と共起確率を求めて単語同士の関係性を見る方法を説明しました。これらはいずれも単語レベルの分析です。

【アンケート調査】(13)質的なデータの分析

頻度(回数)や度数(人数)、また「1=そう思わない」から「5=そう思う」のような尺度では、データは数字で得られます。このようなデータを量的データと呼びます。一方、自由記述で得られた文章やインタビューで得られた語りは数字では表せません。このようなデータを質的データと呼びます。

【アンケート調査】(12)量的データの分析手法のまとめ

ここまで量的なデータの分析方法についてみてきました。量的なデータの分析方法は、比較するということと関係(相関)をみるということです。 比較するための手法は、t検定と分散分析を知っておけばいいでしょう。度数の比較の場合は、直接確率検定とχ(カイ)二乗検定を使います。 一方、相関をみるための手法は、相関係数と回帰分析(単回帰分析、重回帰分析)を知っておけばいいでしょう。さらに進みたい人は、質問項目を分類、統合するために因子分析という手法を身につけるといいでしょう。 以上の統