Survey statistical analysis methods: a quick guide // Qualtrics

Why use survey statistical analysis methods?

調査データに関しては、収集は全体の半分に過ぎません。調査結果をどのように扱うかによって、印象に残らないトップラインの調査結果と、深く掘り下げられたインサイトの違いが生まれます。データ処理ツールや統計的検定などのテクニックを使うことで、発見があるかもしれません。

データに見られる傾向が意味のあるものなのか、それとも偶然起こったものなのか
保有している他の情報との関連で、結果がどのような意味を持つのか
ビジネスに影響を与えるある要因が他の要因よりも重要なのか
次の研究課題は何か
意味のある変化につながる洞察をどのように生み出すか

調査の統計分析にはいくつかの種類があります。

ベンチマーク

ベンチマークとは、データや結果が文脈の中で意味を持つように、標準化、つまり競技場を平準化する方法です。

ベンチマークの技術は、全体的な結果に影響を与える可能性のある変数を調整するために、重み付けを使用します。例えば、1シーズンの農作物の成長に興味があるとします。ベンチマーキングでは、雨量、日照時間、病害虫、肥料の種類や頻度など、作物の成長に影響を与える変数を考慮します。

ベンチマークを実施することで、対象分野における「標準」の基準ができ、標準からの差異をより適切に識別し、調査することができます。

多くの調査データ分析と同様に、目標は、サンプルが歪んでいるのではなく代表的なものであること、そして他のデータとの比較が同程度のものであることを確認することです。

回帰を理解するためには、簡単な用語の確認が必要です。

独立変数とは、従属変数に影響を与える（研究の文脈における）「独立した」現象のことです
従属変数とは、独立変数との関係の結果として変化するものです

従属変数の変化（たとえば、8月の作物の成長）は、1つ（または複数）の独立変数（作物の例では、日照時間、降雨量、汚染レベルなど）の変化に依存し、関連しています。

線形回帰は、従属変数の結果を予測するために 1 つの独立変数を使用します。
重回帰は、少なくとも 2 つの独立変数を使用します。

線形回帰分析の結果は、変数を軸とし、それらの間の関係を示す「回帰曲線」を持つグラフとして示されます。

これは、独立変数の変化による正確な影響を特定できるため、有用なテストです。

T-test

T-test（別名Student’s T-test）は、異なる平均値を持つ2つのデータグループを比較するためのツールです。たとえば、女性と男性の平均身長は違うのでしょうか?

T-テストの結果は、確率（p値）で表されます。

調査のための T 検定理論の紹介を読む

分散分析 (ANOVA) 検定

T 検定のように、ANOVA (分散分析) は、グループ間の差が統計的に有意であるかどうかをテストする方法です。

ANOVAは、独立変数が従属変数にどのような影響を与えるかを調べる回帰研究で使用されます。複数のグループを同時に比較して、それらの間に関係があるかどうかを調べることができます。例えば、異なるタイプの広告が異なる消費者の反応を得るかどうかを調べることができます。分散分析とは

クラスター分析

クラスター分析とは、個々のデータポイントがどれだけ密接に関連しているかを識別することで、データセットを処理する方法です。

クラスター分析には、データの種類や調べたいことに応じて、いくつかの異なる形態があります。

クラスター分析には、データの種類や目的に応じて、いくつかの形態があります。例えば、人口統計学的な傾向や好みに関する調査データからクラスターを発見したり、既存の仮説を確認したり明らかにしたりするなど、探索的な方法で使用することができます。

クラスター分析の紹介を読む

因子分析

因子分析は、多数の初期変数を少数のより深い基本的な変数と交換することで、調査結果の複雑さを軽減する方法です。

要因分析は、データの背後にある因果関係を深く掘り下げるため、直接測定することができない結果の要因にアクセスすることができ、それ自体が研究の一形態でもあります。

因子分析について詳しくはこちら

コンジョイント分析

市場調査員は、人々がなぜ複雑な選択をするのかを理解し、予測することを好みます。コンジョイント分析はこれに最も近いものです。コンジョイント分析では、現実の世界と同じように、人々に意思決定の際のトレードオフを求め、その結果を分析して最も人気のある結果を導き出します。

例えば、ある投資家が町に新しいレストランを開こうとしています。

レストランのタイプ	グルメ・バーガー	スパニッシュ・タパス	タイ料理
一人当たりの平均価格	td	$40	$60
町の中心からの距離	5 マイル	2マイル	10マイル
顧客のパートナーは何を感じているか？	大丈夫です	大丈夫です	気に入りました	。
トレードオフ	安くて家に近く、パートナーもまあまあ気に入っている	少し高いが家に近いところにある。
高くて家からかなり遠いが、パートナーが気に入っている

投資家は市場調査を依頼します。

あなたはどのタイプのレストランがお好みですか？ (グルメバーガー/スペインのタパス/タイ料理)
一人当たりの予算はいくらですか？ 20ドル、40ドル、60ドル）
どのくらいの距離なら移動してもいいですか？ 5km、2km、10km）
あなたのパートナーは…？ (Love it, be OK with it)

答えの組み合わせはたくさんあり、今回の場合は54通りです。 3つのレストランタイプ）×（3つの価格レベル）×（3つの距離）×（2つのパートナーの好み）です。

つまり、コンジョイント分析によって、レストランの投資家は、町外れにある高価なスペインのタパスバーが好まれていることを発見するかもしれません。コンジョイント分析とは何か？

クロスタブ分析

クロスタブ（クロス集計）は、定量的な市場調査において、カテゴリーデータ、つまり、「男性」と「女性」のように異なる、相互に排他的な変数を分析するために使用されます。

分割表、カイ二乗、データ集計などの名称でも知られており、2つの変数の関係をわかりやすく表にして比較することができます。

クロスタブ分析の変数が独立しているかどうかを調べるには、カイ二乗と呼ばれる統計手法を使用します。

詳細は、Crosstabs Primer for Market Researchers

テキスト分析と感情分析

人間の言語を分析することは、比較的新しいデータ処理の形態であり、エクスペリエンス管理において大きなメリットをもたらすものです。 Stats iQパッケージの一部であるQualtricsのTextiQは、機械学習と自然言語処理を使用してテキストフィードバックのデータを解析・分類し、顧客のメッセージやレビューにポジティブ、ネガティブ、ニュートラルな感情を割り当てます。

このテキスト分析のデータがあれば、統計ツールを使用してトレンドを分析し、予測を立て、ポジティブな変化の要因を特定することができます。