調査データの収集。定義、例による方法、分析

調査データ。定義

調査データとは、アンケートに答えてくれた回答者から収集した結果データのことである。このデータは、調査を行うために、特定のテーマについて対象者から集めた包括的な情報です。調査データの収集や統計解析には、さまざまな方法があります。

様々な媒体を用いて、目的のサンプルから意見や感想を収集します。調査員は、オンライン調査、電話調査、対面調査など、複数の調査手段を用いてデータを収集することを好みます。調査データを収集する媒体は、必要な数の調査回答を得るために、働きかけるべき人々のサンプルを決定します。

インタビューアーがどのように回答者に接触するか（オンラインかオフラインか）、情報をどのように回答者に伝達するかなど、調査データの収集要因が収集データの有効性を決定するのです。

調査データの収集方法とその例

調査データの収集方法は、技術の変化とともに進化してきました。対面調査、電話調査、そして今やオンライン調査やEメール調査まで、アンケートの世界ではデータ収集は時代とともに変化しています。調査データの収集方法にはそれぞれ長所と短所があり、対象サンプルから正確な情報を収集するためには、研究者ごとに好みがある。

これらのデータ収集方法は、到達範囲や影響が常に異なるため、調査の回答率もそれぞれ異なります。対象者の特性や、さまざまな状況下での人間の本質を探るという意図から、さまざまな方法が選択されています。

展開方法による調査データの種類

調査データの収集方法には、主に「電話調査」「対面調査」「オンライン調査」の4つがあります。

オンラインアンケート

オンライン調査は、他の媒体と比較して、最も費用対効果が高く、最大限の人数にリーチすることが可能です。これらの調査の性能は、他のデータ収集方法よりもはるかに広範囲に及んでいます。対象者に複数の質問をする場合、従来の対面調査や電話調査よりも、オンライン調査を好む研究者もいます。

オンライン調査は効果的であるため、従来の調査手段に比べて飛躍的に正確な調査データ収集のための計算論理と分岐技術を必要とします。これらは、実装が簡単で、回答者の時間を最小限に抑えることができます。また、オンライン調査によるデータ収集に必要な投資額も、他の方法と比較してごくわずかです。その結果はリアルタイムで収集され、研究者が分析し、是正策を決定します。

オンライン調査の非常に良い例として、ホテルチェーンが宿泊やイベントの後に、オンライン調査を使ってお客様の満足度指標を収集することが挙げられます。

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オンライン調査は、安全・安心に実施できます。対面でのコミュニケーションや直接的なコミュニケーションがないため、世界的な危機の際にはかなり重宝される。例えば、パンデミック時に多くの組織が非接触型アンケートに移行しました。そのおかげで、社員が出社する前にCOVID-19の症状が出ていないことを確認することができたのです。

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対面式アンケート

回答者は通常、調査員を信頼し、調査対象について正直かつ明確なフィードバックを提供する傾向があるため、対面式の媒体で回答者から情報を得ることは、他の媒体に比べてはるかに効果的です。

研究者は、回答者が質問されたことに不快感を抱いているかどうかを容易に特定することができ、議論に微妙なトピックが含まれている場合には、非常に生産的になることができます。このオンラインデータ収集は、他の方式に比べ、より多くのコスト投入が必要です。地理的セグメンテーションや心理学的セグメンテーションによって、調査員は正確な情報を得るための訓練を受けなければならない。

例えば、職務評価調査は、人事担当者や管理職と従業員が直接面談して実施します。この方法は、データ収集ができるだけ正確な情報を集めることができるため、対面式が最も適しています。

テレフォンサーベイ

電話調査は、対面調査よりはるかに少ない投資で済みます。必要な調査範囲にもよりますが、電話調査はインターネット調査と同程度か少し高い費用がかかります。電話による回答者への連絡は、対面式の調査媒体に比べて労力やマンパワーが少なくて済みます。

インタビュアーが同じ場所にいれば、対象者に間違いのない質問をするための相互確認ができます。電話調査の最大の欠点は、ブリッジという媒体のために、回答者と友好的な関係を築くことが難しくなることである。また、回答者は、調査員に関する信頼性を疑われる可能性があるため、電話でのフィードバックを匿名で行うことを選択する可能性が高くなります。

例えば、小売大手が購買の意思決定を把握したい場合、電話調査、モチベーション調査、購買体験調査を実施し、購買体験全体のデータを収集することが可能です。

紙の調査票

もう一つの一般的な調査方法は、紙による調査です。これらのアンケートは、ノートパソコンやパソコン、タブレット端末が行けない場所でも利用できるため、昔からの手法である データ収集ペンと紙この方法は、フィールドリサーチにおける調査データの収集に役立ち、収集した回答数やその妥当性を強化することができます。

紙媒体のアンケートの代表的な例として、ファーストフード店のアンケートで、利用者の食事体験に関するフィードバックを収集することが挙げられます。

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実施頻度による調査データの種類。

アンケートは、その配布頻度から3つのタイプに分類されます。それらは

クロスセクショナルサーベイ

横断的調査は、サンプル集団またはあらかじめ定義されたサブセットにおいて、ある時点で収集された変数のデータを分析する観察研究法である。この方法による調査データは、回答者がある時点で何を感じているかを把握するのに役立つ。特定の状況下での意見を測定するのに役立ちます。

例えば、映画のレンタル習慣を把握したい場合、人口統計学や地理的な場所を問わず調査を実施することができます。例えば、21〜28歳の男性はアクション映画を、35〜45歳の女性はラブコメ映画をレンタルしていることが横断調査で把握できます。この調査データは、縦断的研究の基礎となるものです。

縦断的調査

縦断的調査は、研究者が長期間にわたって観察し、データを収集するのに役立つ調査である。この調査データは定性・定量を問わず、調査作成者が調査対象者に干渉することはありません。

例えば、鉱山労働者が肺の病気になりやすいかどうかを把握するために、何年にもわたって縦断的な調査を行うことができます。この調査は1年かけて行われ、既往症は割引されます。

レトロスペクティブ調査

回顧的調査では、研究者は回答者に過去の出来事を報告してもらう。この調査方法は、より深い調査データを提供しますが、調査時間はそれほど長くはかかりません。このような調査を行うことで、研究者は人々の過去の経験や信念に基づいたデータを収集することができます。

例えば、あるハイキングについて、ハイキングコースの状況、ハイキングのしやすさ、天候、トレッキングの状況などを、トレッキングを終えた後に尋ねた場合、それは回顧的調査となる。

調査データ分析

調査データを収集した後は、そのデータを分析し、最終的な研究目的に資するようにする必要があります。この研究の進め方には様々な方法があり、いくつかのステップがあります。その内容は以下の通りです。

調査データの分析。手順とヒント

調査データの分析には、大きく分けて4つのステップがあります。

最もポピュラーなアンケート調査の質問を理解する。 アンケートの質問は、アンケートの全体的な目的に沿っている必要があります。そのときこそ、収集したデータが研究者の助けになるような効果を発揮するのです。例えば、セミナーを実施した場合、研究者はセミナー後の感想アンケートを送ります。このアンケートの主な目的は、参加者が今後のセミナーへの参加に興味があるかどうかを把握することです。という質問になります。”今後のセミナーに参加する可能性はどの程度ですか？”- この質問に対して収集されたデータが、今後のセミナーの成功の可能性を決めることになります。
クロス集計の手法で得られた結果をフィルターにかける。 クロス集計形式により、ターゲット層の様々なカテゴリーとその考えを理解する。例えば、セミナーに参加した経営者、管理者、学生などがいた場合、今後セミナーに参加したいと思うかどうかというデータをクロス集計で表現することができるのです。
導き出された数値を評価する。 集めた情報を分析することが重要です。参加者のうち何人が今後のセミナーに参加する意見を持っていて、何人が参加しない意見を持っているか、これらの事実をサンプルから得られた結果に従って評価することが必要である。
結論を導き出す。
収集・分析したデータでストーリーを紡ぐ。調査研究の意図は何か、また調査データはその目的にどのように合致しているか。 – それを理解し、正確で決定的な結果を開発する。

調査データの分析方法

調査結果のデータにアクセスできず、調査データから結論を導き出すことができないまま調査を実施しても意味がありません。アンケートを実施する場合、その分析結果を入手することが不可欠です。ペンと紙を使うような従来の調査方法では分析が難しく、また、追加のマンパワーが必要です。アンケートデータの分析がより簡単に
オンラインデータ収集
市場調査用アンケートソフトや顧客調査用アンケートソフトなどのオンラインアンケートプラットフォームを使用する方法。

収集されたデータの意味を理解するために、調査データに対して統計的な分析を行うことができます。定量データには複数のデータ分析手法がある。よく使われるタイプには、以下のようなものがあります。

クロス集計。 クロス集計は、最も広く使われているデータ分析手法である。データを理解するために、基本的な集計の枠組みを使用します。この統計解析手法は、データをわかりやすい行と列に集計することで、異なる研究パラメータ間の類似性を導き出すのに役立ちます。相互に排他的なデータ、あるいは何らかの関連性を持つデータを含んでいる。
トレンドの分析 トレンド分析は、調査データを長期間にわたって見ることができる統計分析手法である。この方法は、集計された回答データを時系列にプロットすることで、共通の変数に対する認識の経年変化をトレンドラインとして描くことができます。
MaxDiffの解析。 MaxDiffの分析手法は、顧客が製品やサービスに対して何を好むかを、複数のパラメータにわたって測定するために使用される。例えば、製品の機能一覧、競合との違い、使い勝手や規模、価格などが、maxdiff分析の基礎となる。単純化すると、この方法は「ベスト・ワースト法」とも呼ばれます。この方法はコンジョイント分析と非常によく似ていますが、実施するのがより簡単で、相互に利用することができます。
コンジョイント分析 以上のように、コンジョイント分析はmaxdiff分析と似ているが、その複雑さと事前の調査データの収集・分析能力が異なるだけである。この方法は、人の購買行動の背景にある各パラメーターを分析するものです。コンジョイント分析を用いることで、お客様にとって何が重要なのか、購入前にどのような点を評価するのかを把握することができます。
TURFの解析。 TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency analysis）は、製品やサービス、またはその両方の混合物の総市場到達度を評価する統計調査手法である。この方法は、企業が顧客や見込み客にメッセージを届ける頻度や手段を把握するために使用されます。これは、市場参入戦略の微調整に役立ちます。
ギャップ分析 ギャップ分析では、期待されるパフォーマンスと実際のパフォーマンスの差を測定するのに役立つ、横並びのマトリックス質問タイプを使用します。この調査データの統計的手法は、パフォーマンスを実績から計画へと移行させるために行わなければならないことを理解するのに役立ちます。
SWOT分析。 SWOT分析も広く使われている統計手法で、調査データを組織や製品・サービスの強み、弱み、機会、脅威を表すデータに整理して、競争の全体像を把握するものです。この方法は、効果的なビジネス戦略の立案に役立ちます。
テキスト分析 テキスト分析は、インテリジェントなツールが、定性的でオープンエンドなデータを理解しやすいデータに変換し、定量化またはファッション化する高度な統計手法である。この方法は、調査データが非構造化されている場合に使用される。