文系でも出来る「定量・定性mix報告書」のすすめ
こんにちは。デザインマネジメントファームCOLOGUEでデザインリサーチをしております藤井です。数字が苦手な文系な私でも作れる、定量・定性mixの報告書（レポート）の作成方法を共有したいと思います。
定量分析が苦手（文系）
私、私大社会学部卒のTHE文系です。そのため数字・数学・どちらも結構な苦手意識がありました。しかし「定量データ」は大変インパクトがあるので、どちらも扱えてこそリサーチャーだ！と心を改めて、近日は統計ソフトを用いながら定量分析の学習・実践を行っています。
そもそも、定量と定性とは何か
定量データ：数値化できる（ex.5段階評価や時間、人数など）
定性データ：数値化できない（ex.自由回答や観察データなど）
定量・定性mix報告書のメリット
mix報告書をつくりはじめてから、感じているメリットを先にお話します。
事象を立体的に捉えられるので、優先順位をつけやすい
定量データは大まかな傾向を掴むことができます。たとえばAという課題を全体の50%が抱えているなど、スコープの範囲における全体像が分かります。しかし、Aという課題の要因は何か？などの細かな分析をすることは難しいです。大きさや長さなどの「形状」を捉えるような感じ。
一方、定性データは細かな背景やデータ同士のつながりを考察できます。たとえば、Aという課題を抱えている人は〇〇というテーマについて語っていることが多い。Aという課題の本質はBという課題かもしれない、など。イメージ的には「テクスチャ（質感）」や「動き」を捉えられるような感じ。
内容ではなく「結果」に、具体的にフィードバックがもらえる
報告書をもとにした対話では「なんか良い結果っぽいね」ではなく「〇〇という層が前向きにとらえてくれて嬉しいですね」など具体的な対話ができることがmix報告書のメリットだと思います。
定量・定性mix報告書の作成方法
では、物事を立体的に捉え、定量と定性をmixする方法を検討していきます。データの収集方法は自由ですが、収集しやすいのはインターネットを介したwebアンケートやインタビューなどでしょうか。
1.報告書の目的を設定する
データの収集の前に、報告の目的を設定します。例えば「来年度のイベント実施を役員に検討してほしい」などです。目的達成のためにどのようなデータ（証拠）が必要か？と自分自身に問いを立てて、データを収集していきます。
できれば、証拠の「仮説」も立てられるとなお分析しやすくなります。例えば「参加者は、イベントが仕事に役立ったと感じるだろう」などです。一人で考えるのが難しい場合は、誰かと話してみると仮説が立てやすくなります。
2.データを分析する
データが集まったら分析です。1で立てた仮説が正しいか検証していきます。検証の方法や解釈は、状況によってさまざまです。
定量データの分析方法例
・t検定（平均値を確認する）
・相関分析（関係性を確認する）
・回帰分析（結果と要因の関係性を確認する）
・因子分析（特に影響力のあるものを探す） など
「Excelで今すぐはじめる心理統計 簡単ツールHADで基本を身につける」講談社より引用。
仮説の検証をする意識で分析を行っていきます。上記のレポートは「弊社のビジョンの理解度が高い社員は、社内アワードに関連性を見出しやすいのではないか？」という仮説の検証を行っています。
詳しい分析の仕方はこちら↓を参考にしました。excelで統計分析ができます！本の通りにポチポチすれば、文系の私でも簡単にできました！
定性データの分析方法
・分類法（上位下位関係性分析など）
・KA法
・ジャーニーマップ・問題シナリオ
・ワークモデル分析
・ペルソナ法
定性データの分析法については割愛します。今回例で出しているレポートは分類法を用いています。
3.データを見やすくする
上長からの又聞きですが、定量データの表現方法は円グラフか棒グラフがわかりやすいそうです。定性データはグループごとにまとめて、重要なコメントは抜粋を行います。
4.提言や次回のアクションを記述する
分析をしても、報告書の目的を達成できなければ意味がありません。自分なりに得られたことから考察をして、報告する相手に分かる言葉で表現して伝えます。
Mission complete!お疲れ様でした！
文系でも、定量分析を諦めないで！
お読みくださりありがとうございました。
文系でも、数字に苦手意識があっても、定量・定性mix報告書はつくれます。両方があることで物事は格段に捉えやすくなると思います。食わず嫌いをしないで、定量・定性mixにチャレンジしてくださる方が増えることを祈っています。私ももっと勉強します。（もしオススメ！な書籍ございましたら、ご紹介ください…🙏）
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