セイバー株式会社

【単純集計】

グランドトータル(grand total)の略。
集計を最初に行う時に出てくる集計結果。これには各質問項目に対象者の回答データ数と比率(割合)が表示されている。この表により、全体の傾向が把握できる。

【クロス集計】

質問項目をかけ合わせて集計する手法で、質問項目を1つの表の表頭と表側に分け、それぞれのカテゴリーが交わるセルに該当する回答数や回答比率を記載した表をクロス集計表と言う。

例)
「10代」と「20代」では『音楽を聴くジャンル』がどの位違うのかを知りたい時、下図の様に、表側に「年代別」、表頭に「音楽を聴くジャンル」となるように配置します。この時の「年代別」を『説明変数』といい、「音楽を聴くジャンル」を『目的変数』と言います。目的変数を説明変数で説明するような因果関係になるように配置します。

クロス集計は、最近ではExcelのピボットテーブルなどを使えば誰でも作成できますが、多くのクロス集計表を作成しなければならない時や複雑な掛け合わせのクロス集計表※を作成するのは大変です。
※複雑なクロス集計表

質問間クロス

クロス集計の方法1つで、質問間の因果関係を調べる方法として主題となっている質問項目同士を表側、表頭に設定してかけ合わせて集計方法。

三重クロス

クロス集計の方法の1つで、対象者の「性別×年代」(表側)などに質問項目(表頭)をかけ合わせて集計すること。 集計の母数は、クロスのたびに減るので注意が必要。サンプルが少ない場合は三重クロス以上を実施しない方が良い。さらに「性別×年代×質問項目」など、質問項目をかけ合わせて集計する四重クロスもある。また、三重クロスも含め、これ以上をかけ合せて実施するクロスを多重クロスということもある。

表頭

クロス集計における表の上部部分の項目をいう。(目的変数)

表側

クロス集計における表の左側部分(側部)の項目をいう。(説明変数)


属性

性別、年齢、家族構成、年収などのようにアンケートの対象者のライフスタイルを把握できるデータ。


【自由回答集計】

自由回答(フリーアンサー)を定量的に捉えるためにアフターコーディング、集計を行います。コード表を作成して自由回答にコード番号を付与した後、集計します。

当社の自由回答は以下の2パターンを想定しています。
フラグ立て:該当レコードの文章をもとに項目立てを行い、フラグを立てる
アフターコーディング:カテゴリー毎に予め作成した番号を付与してカウントしていくので、グラフ化への
移行でき、さらにカテゴリー毎やメリット、デメリット毎に分けることも可能

【多変量解析】

重回帰分析
回帰分析の独立変数が複数になったもの。適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。独立変数が1つのものを「単回帰分析」という。

主成分分析

直交回転を用いて変数間に相関がある元の観測値を、相関の無い主成分とよばれる値に変換するための数学的な手続きのことである。

因子分析

多変量解析の手法の1つで、心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。

クラスター分析

データ解析手法(特に多変量解析手法)の一種。教師なしデータ分類手法、つまり与えられたデータを外的基準なしに自動的に分類する手法。また、そのアルゴリズム。さまざまな手法が提案されているが、大きく分けるとデータの分類が階層的になされる階層型手法と、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法とがある。それぞれの代表的な手法としてウォード法、K平均法などがある。

コンジョイント分析

多くの企業で活用されている調査方法。言わば、主にマーケティング分野で利用される実験計画法である。
商品やサービスについて、顧客(ユーザ)が望む要素は様々である。 また、これらの項目は、顧客(ユーザ)の決定的な「唯一これが決め手」というものがある場合はほとんど無く、多くの場合は、複数の項目が(意識していることを自覚しているかどうかを問わず)複雑に絡み合っている。
このコンジョイント分析は、商品やサービスの持つ複数の要素について、顧客(ユーザ)はどの点に重きを置いているのか、また顧客に最も好まれるような要素の組み合わせはどれかを統計的に探ることも可能になる。

分散分析

観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の一手法である。
3つ以上の比較対象があり、それぞれの対象を対象を検定する場合、有為水準を上げないで行う検定を多重比較といい、分散分析で有為差があった場合、どの対象とどの対象に有意差があるかを調べる場合に使用されることが多い。

相関分析

2変数間の関係を数値で記述する分析方法です。大別すると間隔尺度・比率尺度のデータに対して行うピアソンの積率相関分析と、順序尺度のデータに対して行うスピアマンの順位相関分析の2つがあります。

【検定】

t検定
2つのグループの平均の差が偶然誤差の範囲内にあるかどうかを調べるものである。

マン・ホイットニーのU検定
特に特定の母集団がもう一方よりも大きな値を持つ傾向にある時に、2つの母集団が同じであるとする帰無仮説に基づいて検定する。ウィルコクソンの順位和検定と呼ばれるのも実質的に同じ方法であり、まとめてマン・ホイットニー・ウィルコクソン検定とも呼ばれる。

ウィルコクソン検定
同一個体の2種類の観測値を比較検定するもので、マッチングさせた個体の観測値の差で、ある刺激による変化(=差)に有意差があるかも図ることができる。

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