アンケートの質問の種類：例とライティングのコツ
Published: 2019年7月16日
アンケート質問には、2つの真の種類があります。客観的質問と主観的質問です。
客観的質問
客観的質問は、事実に基づいた質問であり、回答者の回答を正しい、間違い、真実、または偽りとして判定できるものです。客観的な質問の例は、誰かが住んでいる場所や彼らがあなたの店から買ったものを尋ねることです。
主観的質問
主観的質問は、回答者の何かについての感情、態度、認識を測定することを目的としています。例えば、顧客サービスの品質についてどのように感じたか、またはコーヒーの好みのブランドが何かです。
あなたがオンラインアンケートで使用することを選択する質問のスタイルは、大きくはあなたの全体的な目的に依存します。健康調査を実施している場合、質問のほとんどは回答者の運動ルートと食事ルートについて懸念し、ほぼ客観的になります。
イベント前アンケート質問を尋ねている場合、それらの大多数は参加者の期待とニーズに関係し、したがって主観的になります。
また、あなたのアンケートで両方の形式の質問を使用して、回答者の経験の完全な説明を得る可能性があります。
あなたのアンケートで使用するフォームに関わらず、また採用する質問タイプにも影響します。
アンケート質問の種類
アンケートに関しては、8つの主なタイプの質問があります。
選択する質問の種類、およびその質問の質問方法は、回答者から収集するデータの品質を決定する可能性があります。
これらのタイプそれぞれについてさらに詳しく知りたい場合、それらの強みと、完璧なアンケート質問を書くための最良のコツについては、お読みください。
オープンエンド質問
オープンエンド質問は、より詳細で意味のある定性データを収集するために使用されます。回答者には、詳細を提供するためのスペースが与えられ、クローズエンド質問と併用するとうまく機能し、そこで前の回答の選択を説明できます。
ただし、回答がより長い形式であるため、データは分析に時間がかかる可能性があります。
オープンエンド質問の例
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アメリカ合衆国に住むのはどのようなものですか？
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あなたの食事はどうでしたか？
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フェスティバルで最も思い出に残る側面は何でしたか？
クローズエンド質問
これらのタイプの質問には、はいまたはいいえのような1つの単語の答えのみが必要です。統計的有意性を探している定量的なデータセットを収集するために役立ちます。
また、回答者について学ぶため、またはトピックに関する知識をテストするためにも使用できます。
クローズエンド質問の例
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あなたはイギリスに住んでいますか？
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自転車に乗ることができますか？
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空は青いですか？
評価質問
評価スケール質問は、回答者の態度と意見を測定するための優れたツールです。ステートメントにどの程度同意するかを尋ねたり、映画やレストランに星評価を割り当てたりすることができます。
この質問タイプは、Net Promoter Score（顧客ロイヤルティ）を決定するためにも使用できます。
評価質問の例
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あなたの製品/サービスを友人に勧める可能性はどの程度ですか？
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レストランを5つ星の評価をしてください。
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全体的に、イベントにどの程度満足していましたか？
ランキング質問
回答者に、設定した要因に基づいて、最初から最後までオプションのセットをランク付けするよう依頼します。例えば、味に基づいてソーダブランドをランク付けするよう要求できます。
各回答位置は、回答オプションに重み付けを割り当て、各結果の平均重みを結果に示します。
ランキング質問の例
ストアの次の側面を、1～5の重要度の順序でランク付けしてください。1は最も重要で、5は最も重要でないものです。
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清潔さ
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駐車場へのアクセス
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スタッフの可用性
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製品範囲
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価格設定
リッカート尺度（マトリックス質問）
評価質問と同様に、リッカート尺度は人々が何かについてどう感じるかを測定するために役立ちます。これらは、カスタマーサービスにどの程度満足していたかなど、人々の経験をランク付けするのに一般的に使用されます。
ただし、より一般的に5、7、または9段階のスケールを採用していますが、評価質問は通常5または10のスケールで測定されます。
リッカート尺度の例
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学習教材の品質にどの程度満足していましたか？
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今日のイベントが成功だったことに同意しますか？
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今日の午後のミーティング議題がどの程度重要だと思いますか？
複数選択質問
ここでは、回答者が選択できるように設定された回答の選択肢を提供します。クイズの場合のように、回答の網羅的なリストがある場合に最も効果的です。
例えば、ソーシャルメディアマーケティングクイズで別の回答を逃すと、クイズ参加者がドロップアウトし、貴重なリードを失う可能性があります。
これらの質問タイプを1つの回答を受け入れるように設定することも、複数の回答を選択する制限を設定することもできます。
複数選択質問の例
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イギリスで最も大きな都市はどれですか？ A：エディンバラ | B：マンチェスター | C：ロンドン | D：リバプール
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9の平方根は何ですか？ A：5 | B：3 | C：6 | D：1
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ベーカーのダースはいくらですか？ A：10| B：11 | C：12 | D：13
画像選択質問
回答者を従事させ続けるために、すべてのアンケートは可能な限り視覚的に魅力的になることを目指す必要があります。画像選択質問タイプは、アンケートをほぼ対話的にし、テキストの大量を読むことから安息を提供します。
また、市場調査調査で製品とロゴのコンセプトをテストするのも簡単になります。
画像選択質問の例
人口統計質問
これらのタイプのアンケート質問は、回答者に関する個人的または機密情報（年齢、所得、宗教的信念など）に関するものです。
これらはマスターする最も難しい質問タイプであり、回答者はあなたがどのように質問し、アンケートのどこで質問するか（またはそれが必要だと思うかどうか）に応じて、さまざまな方法で反応できます。
人口統計の質問は、開かれていることも、閉じていることもできます。開かれたテキストフィールドを使用している場合、入力エラーのリスクがあり、結果の分析が遅くなる可能性があります。
クローズエンド質問を使用する場合、回答の選択が網羅的ではないリスクがあります。
人口統計質問の例
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あなたはどのような性別ですか？
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あなたの年間世帯収入はいくらですか？
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あなたはどの年齢グループに属していますか？
アンケート質問を書くときに行う間違い
1.主導の質問を書く
主導の質問は、意図的か否かを問わず、感情的または説得的な言語で書かれたもので、回答者の回答の選択に影響を与えます。
データの偏見の発生を減らすために、質問の言語とフレーズングできるだけ中立的であることを確認する必要があります。
悪い質問： これまでのトレーニングプログラムについて何か懸念がありますか？
この質問例の言い回しは、回答者に懸念について考えるか、これまでのコースの否定的な側面のみを考えさせます。
代わりに、それらのコースでの全体的な経験について尋ねるべきです。
良いアンケート質問： これまでのコースでの経験をどのように説明しますか？
2.相互に排他的または網羅的な回答の選択肢を提供できない
複数選択質問の種類に対するアンケート回答を書く場合、回答者の曖昧さを作成しないことを確認する必要があります。
これは最も一般的に起こり、回答オプションが網羅的でない場合、または相互に排他的でない場合です。
相互に排他的でない回答オプション：
- あなたの年齢はいくつですか？ A：18-25 | B：25-35 | C：35-45 | D：45-55 | E：55-65
上記の例では、25、35、45、または55の場合、回答者はどの年齢範囲を選択すべきかわかりません。
各回答の選択は、他のすべてのオプションから明確に識別できる必要があります。
網羅的でない回答オプション：
- あなたはどの方法で仕事に行きますか？ A：車 | B：列車 | C：バス
網羅的でない回答セットは、質問に対して回答者が期待する回答を提供しません。上記の例では、輸送の3つの主要な方法が含まれていますが、質問は仕事に歩いて行く回答者（または輸送の他のモード）を考慮していません。
さらに、回答者は、自分たちの仕事に運転することと同僚とカープーリングするのを区別したい場合があります。逃す可能性のある回答を特定するために、同僚や友人のアンケートのテスト実行を実施します。
各質問に対して’その他’回答オプションを提供し、最も頻繁に発生するカスタム回答の結果を検査します。その後、回答者が質問に期待する回答オプションについて、良い考えが得られます。
3.間接的な質問を尋ねる
あまりにも漠然とした質問をすると、回答者に不満をもたらすでしょう。彼らは各質問に能率的に答え、できるだけ短い時間で答えたいと考えています。
具体的ではない、または回答者が考えるべき質問は、不従事とドロップアウトにつながります。
どちらにせよ、あなたの結果は影響を受ける可能性があります。
間接的な質問の例：
- あなたは余暇時間に何をしていますか？
このような質問は、単に多くを求めているため、回答者に問題が生じる傾向があります。例えば、余暇時間は何を意味していますか？仕事から遠ざかる時間ですか、それとも一人で過ごす時間ですか？
さらに、時間枠は何ですか？誰も彼らの余暇時間で一貫して同じことをしません。それで、回答者が含めたり除外したりすることができることの制限はどこにあるでしょうか？
4.二重樽の質問
一度に複数の質問をすることは、回答者を混乱させる可能性があり、アンケートが急いでいると思われ、洗練されていないでしょう。これに加えて、その質問について収集するすべての結果は、ほぼ無用になり、回答者が答えていた質問がわかりません。
二重樽の質問を2つに分割するか、アンケートから重要度の低い質問を削除します。
二重樽の質問の例：
- あなたの同僚は親切で勤勉ですか？
この質問は、親切な同僚も勤勉であること、その逆も仮定しています。一方、回答者は、共同労働者がそれらの特性の1つだけを持っていると信じるかもしれません。
この同じ筋で、二重樽の回答オプションを書くことも避けるべきです。
二重樽の回答オプションの例：
- この企業で働くのに最も良いことは何ですか？ A：公正な賃金 B：仕事の給付金（例：無料ジム会員） C：親切で勤勉な同僚 D：デザインの良いオフィススペース
5.不要な質問
回答者の注目を集めているときに、できるだけ多くの情報を回答者から得ようとするかもしれません。しかし、この戦術は多くの場合、その価値がないため、回答者はしばしば知っており、反応しません。
それについて考えてみてください。彼らは、研究に投資されているか、オファーの方にインセンティブがあるため、アンケートに時間と努力を投資することを選択しています。
彼らは期待する情報を喜んで与えたいと思いますが、その後、あなたが研究に関係のない質問をしていることを発見します（例えば、メールアドレスは何ですか）。
研究目標の達成に貢献する質問のみを含めてください。より高い回答率を持つ可能性が高く、将来のアンケートから回答者を思いとどまらせません。
6.「もし…」質問
仮定的な状況に対してどう反応するかについては、人々は予測があまり良くないため、「もし…」シナリオを提案するタイプの質問を避けることが最善です。
あなたが収集するデータは正確である可能性は低く、決定を下す目的で使用すべきではありません。
回答者の実際の経験に関する質問のみをし、常に質問が懸念しない可能性のあるオプト・アウト回答オプション（N/AやOther等）を提供してください。
これは、ページロジックを使用して、それらに関する場所のみのページに回答者を導く良い機会になるでしょう。
7.人々が答えられない質問をする
参加者の長期記憶に依存することは、正確でない結果を生み出す確実な方法です。
例えば、顧客満足度調査を実施している場合、回答者の店での最後の経験がどうであったかを尋ねたい場合があります。その最後の訪問が8ヶ月前だった場合、その経験を真に表現する回答は得られません。
最近発生したイベントについてのみ尋ねるか、頻繁にそうしてください。
8.敏感またはタブーな主題
敏感な質問に回答する回答者には傾向があり、より社会的に受け入れられる方法で答えるだろう。これは社会的望ましさのバイアスとして知られています。
多くの場合、良い行動の過報告（例えば、彼らがどのくらい頻繁に運動するか）と悪い行動の過小報告（例えば、週に何単位のアルコールを消費するか）につながります。
この形式の回答バイアスに対抗するために、各質問またはページに短い前置きを提供し、匿名フィードバックを収集していることを明らかにできます。
これらの方法のいずれかは、社会的望ましさバイアスの発生を減らし、結果の品質を改善することができます。
9.曖昧な質問を尋ねる
回答者は彼らの回答について難しく考える必要はありません。あなたが質問の意味を明確にしていない場合、人々は回答を推測したり、アンケートからドロップアウトしたりする可能性があります。
曖昧さを作成しないようにするために、回答の選択を支援するために、追加情報を提供して用語を定義したり、質問のコンテキストを提供したりすることができます。
曖昧な質問の例：
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どこで買い物をするのが好きですか？
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過去1ヶ月間、あなたの店に何回行きましたか？
これらの例は、回答者が正確に答えるにはあまりに漠然としています。最初の質問は、どのような買い物が問われているかを定義していません。例えば、食品の買い物や衣料品の買い物です。
また、時間枠を提供することができません。これは、回答者の買い物先の好みが時間とともに変化するため、このような質問に不可欠です。
2番目の例は、時間枠を提供していますが、具体的ではありません。「過去1ヶ月」は過去30日を意味していますか、それとも現在のカレンダー月を意味していますか？
曖昧さを避けるために、常に回答者が情報を知った選択をするために質問で可能な限り多くの特定を提供してください。
アンケート質問を書くためのコツ
1.あなたの目的を定義し、それに従う
アンケートの目的は、回答者からできるだけ多くのデータを集めることではなく、目的を達成するために関連するデータを収集することです。
これは学術研究に知らせるか、製品やサービスを改善するかもしれませんが、あなたが尋ねる質問は、その目的の達成を支援するだけでしょう。
回答者は、あなたがデータを掘り下げているだけであれば、そしてあなたが実現したら、従事しなくなったり、ドロップアウトしたりする可能性があります。
あなたの目的に従うことを確認するために、あなたのアンケートの開始時に、あなたの目的を定義する声明とその目的の達成に不可欠であることを収集したデータについて提供してください。
これをすることで、また、回答者が研究に投資されていると感じるため、アンケートの答えの不誠実さの率を減らします。
2.明確で簡潔な質問を書く
質問が長すぎる場合、多くの場合、回答者に多くを尋ねている質問です。それらをできるだけ短く保ちながら、答えるために必要なすべてのコンテキストを提供することが、良い品質の調査データを収集し、回答者が従事し続ける鍵です。
質問が回答に必須である情報は、時間、日付、場所、イベント、人などの要因です。より具体的な質問は、回答者が正確な回答を与えるのが簡単です。
3.スペルと文法エラーをチェック
参加者に研究を真剣に受け止めてもらいたい場合は、アンケートコンテンツが上手く書かれていることを確認してください。
貧弱に書かれた調査は、回答者にとって厳しく、不従事につながる可能性があります。これにより、ドロップアウトまたは回答の不誠実さが生じます。両方ともあなたの結果には悪いニュースです。
4.普遍的に理解されている言語を使用する
特に広いオーディエンスと共有される場合、アンケートで複雑な用語やジャーゴンの発生を減らすことが重要です。
例えば、市場調査アンケートを実行している場合、顧客が理解できない可能性が高いため、業界の頭字語やジャーゴンを使用することを避けるべきです。同様に、学術的な研究調査を実行している場合、参加者は主題固有の用語を理解しません。
用語が質問または目的に不可欠である場合、その後、アンケートの開始時に、または用語が使用される質問の上に定義を提供する必要があります。
5.簡単な質問で始める
回答者にアンケートに従事させるために、最初に最も単純または最も興味深い質問を配置します。
これにより、参加者があなたの疑問のラインにイージーアップさせられ、一度始まると、彼らは終わりまで見る可能性が高くなります。しかし、最初に難しい質問を配置した場合、彼らは一目見て、ドロップアウトするかもしれません。
6.敏感または人口統計質問で開始しないでください
デモグラフィック質問でアンケートを開始するか、敏感な性質のもの、多くの回答者をオフにするでしょう。人々は直接彼らに関係するデータを保護しており、彼らが信頼していない誰かにこの情報を渡すのに対して耐性があります。
ただし、回答者がアンケートを通じて自然に構築され、彼らがそれほど多くの時間と努力を投じたため、ドロップアウトの可能性は低くなります。
これらのタイプの質問をアンケートの最後に保存して、完了率を上げることは賢明でしょう。
7.スケールされた質問のバランスを取り、中立的な回答オプションを提供する
最高の結果のために、スケール化された質問の種類は常に特定の式に従うべきです。まず、あなたのスケールはバランスが取れているべきです。
2つの肯定的な回答オプション（例えば、良い良い非常に良い）がある場合、2つの負の選択肢もあるべきです（つまり、貧弱で非常に貧弱です）。
悪い例：
非常に貧弱 | 良い | 非常に良い | 優秀
私たちの例では、否定的なものより否定的なスケール選択肢が多くあります。「非常に貧弱」を選んだ回答者は、その要素の否定的な側面について強く感じたかどうかを確認することはできません。これは、低い選択肢（つまり、貧弱）がないため、「非常に貧弱」を感じたとは思ってはいません。
この上に、各スケールのオプションは、対立者に直接のコントラストである必要があります（例えば「非常に貧弱－非常に良い」、「非常に貧弱－優秀」ではなく）。
最後に、常にリッカート尺度の中間（中立）オプションを含めてください。これらは、回答者にその側に否定的にも肯定的にも感じていない質問またはステートメントをオプト・アウトする能力を与えます。これにより、結果が正確になります。
良いリッカート尺度の例：
非常に貧弱 | 貧弱 | 意見なし | 良い | 非常に良い
8.オープンエンド質問で「いつ？」の代わりに「どう？」を尋ねる
回答者の経験や意見について質問するとき、質問がどのようにフレーム化されるかは、提供される回答の品質を決定するでしょう。例えば、「イベントを楽しみましたか？」と尋ねた場合、人々は「はい」または「いいえ」で答える可能性があります。
ただし、「イベントを見つけた？」と質問した場合、回答者は「非常に有益」または「プレゼンテーションは少し長かった」などのより具体的なフィードバックを提供します。
情報が足りませんか？より良い品質のデータを収集するアンケートの作成の記事を見てください。