定量的データの収集と分析

調査研究

量的調査とは何か？

定量調査では、態度、行動、意見、その他の変数を測定し、前提を支持または否定する。これは、「統計的有意性」を特定するために数値化しやすいデータを収集することによって行われる。

「数値データ」は、以下の方法で収集される。クローズド・クエスチョンリッカート尺度や複数選択肢の質問タイプなどです。アンケートを対象者と共有したら、各回答オプションの回答は簡単に数値化できます。

回答者のデータを収集・分析するためには、質問は客観的でなければならない。

質的データ収集と量的データ収集の選択

アンケートを作成する前に、調査目標を決めなければなりません。つまり、収集したデータで何を達成したいのか、ということです。

学術研究では、仮説の証明や反証を行うこともある。一方、市場調査では、製品コンセプトの人気を測るかもしれない。

研究目標を定めたら、自問しなければならない。私の調査からどのような結果が期待されますか？"

詳細なフィードバックや体験的なデータを期待しているのであれば、代わりに定性調査を実施することを検討すべきです。

代表的なデータセットから結論を導き出したいのであれば、定量調査が適しています。

アンケートの質問を書く前に、調査の目的と方法を決めておくことが重要です。そうすることで、データを集めるために質問するのではなく、質問のすべてが目的に貢献するようになります。

定量的データの収集方法

一般的に、量的調査には大規模な回答者集団が必要です。これは、調査結果がより多くの母集団を代表するものとなるためです。

定量的手法

定量的なデータを収集する方法はいくつかあるが、それには以下のようなものがある：

実験
管理観察
調査：紙、キオスク、モバイル、アンケート
縦断的研究
世論調査
電話インタビュー
対面インタビュー

量的データを収集する方法は、参加者の回答に影響を与える可能性があります。例えば、実験に参加する参加者は、社会的な状況で行うのと同じ選択をする可能性は低いでしょう。

参加者が刺激にどのように反応するかは文脈に左右されるため、これらの方法のそれぞれに対して異なる反応を示す可能性がある。

これらの方法のうち、2つ以上を使って調査を行う場合は、段階的に行うことをお勧めする。

まず、個々のメソッドごとにデータを分析し、文脈上の傾向を特定する。そうすれば、照合したデータを見たときに、矛盾点を説明するためのより多くの情報を得ることができる。

定量的データ分析

統計分析を必要とするデータには、記述統計と推測統計の2種類がある。記述統計では、データ全体から結論を導き出すことができる。

推測統計は、2つ以上のデータ・グループ間の「統計的に有意な」差異を強調する。推論データには、比較データと関係データの2種類がある。

量的データの種類

記述的データ

簡単に言うと、記述統計学は、ターゲット・グループの変数（または複数の変数）を簡単に定量化することができます。

例えば、交通機関の調査では、18歳から25歳の何人が通勤に公共交通機関を利用しているかというデータを調べることがある。

この例では、変数は「公共交通機関」で、ターゲット・グループは18～25歳である。

比較データ

このデータ収集方法では、1つ以上の変数に基づいて2つ以上の対象グループを比較することができる。

比較研究では、18～25歳と26～35歳の間で公共交通機関の利用を比較することを目指すかもしれない。

関係データ

関係データは、2つ以上の変数間の傾向、関連、関係を強調する。

市場調査では、顧客の性別とブランドに対するロイヤリティの関係を調べることがある。

定量調査の強み

客観的分析

定量分析では、データが統計的であるため、バイアスが発生しにくい。つまり、研究者の主観的な推論が結果に影響を与える余地が少ないということである。

分析が容易

定量データは定性データよりも分析が容易です。さらに、オンラインアンケートソフトウェアを使用している場合は、フィルタを適用してデータをより詳細に表示することができます。

結論は一般化できる

サンプル母集団が調査母集団を代表するものであれば、調査結果はより大きな集団に一般化することができます。

量的調査の弱点

2 次元データ

定量的なデータは、「何を、誰が、いつ」という質問に対する答えを提供するのには優れている。しかし、どのように、なぜという質問には向いていない。

参加者の経験や意見を探るには、質的調査の方が適しています。この調査方法と量的データを組み合わせることで、参加者の答えにより多くの文脈を与えることができる。

多数の参加者が必要

量的調査の結果をより多くの母集団を代表するものとするためには、大規模なサンプルに配布する必要があります。

回答者リストを入手できない場合は、適切なサイズのリストを作成するのに時間を費やす必要があります。また、サンプルがより大きな層やグループを代表していることを確認する必要があります。そうでなければ、結果は意味のないものになってしまいます。

確証バイアス

この形式は応答バイアス量的研究では、研究者が自分たちの信念や仮説を確認するデータを好むことがある。

研究者はこの種のバイアスに気づいていないかもしれない。研究目的はすでに達成されていると考えているため、データを無視したり、誤解したりするだけなのだ。

量的調査法と質的調査法を併用することで、より良い結果が得られることが多い。

定量的アプローチにより、事実に基づいた結論を導き出し、研究や意思決定に役立てることができます。

定性的データは、参加者の回答の選択肢にさらなる文脈を与えることができる。

例えば、顧客満足度調査を実施するとしたら、次のように尋ねます。あなたの製品を友人や同僚に薦める可能性はどの程度か。?”

このクローズエンドの質問は、あなたの顧客の平均的なブランド・ロイヤルティを決定しますが、それ以上の成果はありません。

でフォローアップする。自由形式の質問例えば、"私たちの製品のどこを変えたいですか？そして、その選択肢に文脈を与えるのです。このようにして、調査データは記述的であるだけでなく、実用的なものになるのです。