授業評価・市場調査のための 「アンケート」調査・分析ができる本

概 要

授業評価、市場調査などに使える効果的なアンケート調査と分析の方法を図解と事例でわかりやすく解説したノウハウ本です。本来、アンケート調査を行うには社会調査法や統計学の知識が必要です。本書では社会調査法や統計学の知識のない初心者でも、質問票の作成から結果の分析まですぐにできるようにアンケートのエッセンスをわかりやすく図解で解説。どうやって質問項目を決めればいいのか、選択肢と自由回答どちらを選べばいいのか、アンケートの実施方法、Excelやパッケージソフトでの分析方法、マークシートとスキャナを使った集計方法などがわかります。

著者 岩佐英彦、宿久洋
価格 本体1800円(税別)
ISBN 978-4-7980-2396-0
発売日 2009/10/10
判型 A5
色数 1色
ページ数 352
CD/DVD
対象読者 初級
シリーズ
表紙イメージ
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目次

第1部 基礎編

第1章 アンケートによくある5つの失敗

1 必要な項目を質問し忘れる

ほとんどのアンケートは1回勝負!

どうしていつも後から気付くのか

原点に戻って考えれば大丈夫!

2 「どちらでもない」「普通」が多すぎる

奇数の選択肢はクセモノ?

どうして真ん中が多いと都合が悪いのか

3 長すぎるアンケート

後ろの回答が全部1!?

聞き漏らしはまずいが、聞きすぎにも注意!

4 結果をとりあえず表にまとめただけで終わる

単純集計だけで終わっていませんか?

視覚化するだけでも情報を引き出せる

5 グラフの使い方を間違える

そのグラフで本当に大丈夫!?

ヒストグラムと棒グラフは別物

折れ線グラフは変化を表現するために使うのが基本

都合よくクローズアップするのは禁物

3D円グラフは用いない

コラム 一般的に3Dグラフは用いない

6 失敗を繰り返さないために

どうすればアンケートから成果を上げられるのか

本書のアプローチ

第2章 アンケートを成功させるには何をすればいいか?

1 何が知りたいかをはっきりさせよう

アンケートの目的を決めて5つの失敗を防ぐ

2 質問項目を決定しよう

大項目から小項目へと分けて考える

3 集計法・視覚化法・分析法を知ろう

集計・視覚化・分析のための4つのフレームワーク

コラム 比、割合、率、ポイント

4 適切な質問タイプを選ぼう

質問タイプとは?

選択肢から選ぶ「プリコード型」

生の声を聞く「自由回答型」

5 アンケートの実施を工夫しよう

プリテストについて

回収率を高めるための工夫

アンケートデータの入力のポイント

アンケートデータの加工のポイント

第3章 アンケート分析のための4つのフレームワーク

1 フレームワーク(1)基本情報を知る

カテゴリ型と数値型

カテゴリ型のデータの基本情報

数値型のデータの基本情報(1)代表値

数値型のデータの基本情報(2)散らばりを表す値

基本情報を視覚化する道具

2 フレームワーク(2)傾向を探る

傾向を探るための道具「クロス集計」とは?

クロス集計の3つのパターンと傾向の視覚化

コラム 相関表の説明

3 フレームワーク(3)関連性を検証する

関連性は様々

数値型×数値型での関連性

カテゴリ型×数値型での関連性

カテゴリ型×カテゴリ型での関連性

コラム アンスコムの数値例

4 フレームワーク(4)違いを検証する

違いの検証

代表値とある値との違い

グループ間の代表値の違い

第4章 回答者の特性を知るために聞くべき質問

1 回答者の特性とは?

あなたはどんな人ですか?

回答者の特性の種類

シンプルに、必要なことだけを質問しよう

2 人口統計学的特性に関する質問

数値型にするか、カテゴリ型にするか

国勢調査のデータなどと比較できる

3 心理的特性に関する質問

人口統計学的特性だけが切り口ではない

素直に事実を回答しやすい質問を作ろう

4 その他の特性に関する質問

必要に応じて様々な特性を活用しよう

第5章 質問のタイプを知る

1 質問のタイプを知る

2つの基本型と、2つのアプローチ

プリコード型の質問とは?

自由回答型の質問とは?

自由回答をコードに変換する

プリコード型と自由回答型を関連付ける

コラム 統計的研究と事例研究

2 質問タイプごとの注意点

プリコード型の回答タイプには3種類ある

SAの注意点

MAの注意点

OAの注意点

自由回答型の質問タイプは様々

コラム 選択肢の数は奇数? 偶数?

3 データ型を知る

データの4つの尺度

名義尺度とは?

順序尺度とは?

間隔尺度とは?

比例尺度とは?

コラム 間隔尺度と比例尺度の違い

コラム SD法と順序尺度

第6章 質問票の作り方

1 質問を作成する前に

アンケートの成否のほとんどは質問で決まる

アンケートの目的を明確にする

漏れなく考えてから厳選する

仮説を検証するために質問を組み合わせる

2 目的から質問を作るための2ステップ

「概念化」と「操作化」とは?

アンケートの目的を概念化しよう

操作化によって具体的な質問文・回答タイプを決定しよう

3 質問文作成のポイントと注意点

質問文は必ず見直そう

質問タイプは集計・分析を考慮して決めよう

不適切な質問文を作成しないようにしよう

4 質問票作成のポイントと注意点

質問票の3つの要素

質問の並び順の注意点

コラム キャリー・オーバー効果がなくせないことについて

第7章 効率的なデータ入力法と統計ソフトの活用

1 効率的にデータをデジタル化しよう

手入力は手間がかかりすぎる

WEB利用のメリットとデメリット

カテゴリ型データ入力に最適なマークシート

数値型データの入力もスキャナで効率化できる

2 スキャナで読み取れるマークシートの活用法

スキャナで読み取れるマークシートを使ってみよう

アンケート用紙への質問文の印刷

回収したマークシートのスキャナを用いた読み取り

マークミスなどの修正

Excelなどへのデータ出力

コラム スキャナとOMRの違い

3 数値型などの自由回答の入力

画像を見ながら数値を簡単に連続入力

OCRを使えばさらに効率アップの可能性

自由回答型のデータのコード化

4 ソフトウェアを活用したデータの集計と分析

Microsoft Office Excelを利用した分析

統計解析パッケージソフトの種類

心理統計や医療統計でよく使われるPASW Statistics(旧SPSS)

2つの処理体系からなる簡易言語SAS

オープンソースソフトのR言語とR Commander

データ入力から集計・分析までクリック操作のQA-Navi

第2部 応用編

第8章 1次元データの特徴を調べる

1 単純集計の意義

単純集計とは?

データの概要をつかむ

データのチェック

2 カテゴリ型データと数値型データの単純集計の方法

事例を使って単純集計をしてみよう

カテゴリ型データの場合の単純集計

数値型データの場合の単純集計

階級に関する注意点

コラム スタージェスの公式

3 カテゴリ型の場合の基本情報(基本統計量)

基本情報(基本統計量)とは?

データ数N

最大度数・最小度数

構成比(割合)

4 数値型の場合の基本情報(基本統計量)

数値型データの基本情報の2つの種類

代表値(1)平均x ̄

コラム 外れ値に注意

代表値(2)中央値 xme

代表値(3)最大値・最小値

代表値(4)最頻値

代表値(5)四分位点

散らばりを表す値(1)範囲

散らばりを表す値(2)四分位範囲

散らばりを表す値(3)分散s2xと標準偏差sx

歪度sk

尖度ku

コラム 尖度の基準

5 標準化

平均や分散が異なるデータどうしを同じ基準に揃えて比較するために

標準化の計算例

コラム 偏差値

6 1次元データの視覚化

データの特徴をグラフで表す

棒グラフ

円グラフ・帯グラフ

折れ線グラフ

ヒストグラム

パレート図

箱ひげ図

第9章 2次元データの特徴を調べる

1 クロス集計

クロス集計とは?

カテゴリ型×カテゴリ型のクロス集計

数値型×数値型のクロス集計

カテゴリ型×数値型のクロス集計

2 数値型×数値型の場合の統計量

データ型によって違う統計量

共分散sxy

ピアソンの積率相関係数 rxy

スピアマンの順位相関係数 rs

コラム 順位データ

ケンドールの順位相関係数τ

3 カテゴリ型×数値型の場合の統計量

相関比η2xy

4 カテゴリ型×カテゴリ型の場合の統計量

ユールの連関係数Qとファイ係数φ

クラメールの連関係数 Vxy

グッドマン-クラスカルの順序連関係数γxy

コラム 順位データの関連性の指標について

5 2次元データの視覚化

2次元データを視覚化する

3Dグラフ

帯グラフ

散布図

レーダーチャート

箱ひげ図

第10章 1つのグループの性質の分析~仮説検定~

1 グループの考え方

母集団と標本

コラム サンプリングについて

2 グループの性質

特性値と実現値

確率変数の表記の仕方

分布

無作為抽出された標本における母集団分布と標本分布の関係

3 様々な分布とその母数

二項分布

正規分布

χ2分布

t分布

F分布

4 統計的推測

統計的推測の方法とは?

仮説検定の考え方

帰無仮説と対立仮説

仮説の疑わしさを判断する

第一種の誤りと第二種の誤り

コラム 第一種の誤りと第二種の誤りの注意点

検定の流れ

検定結果の解釈

コラム 帰無仮説と対立仮説の設定

片側検定と両側検定

5 平均の検定

平均の検定とは?

平均の検定の計算例

6 比率の検定

比率の検定とは?

比率の検定の計算例

コラム 有意確率

7 分散の検定

分散の検定とは?

分散の検定の計算例

コラム 分散の設定

第11章 2つのグループの「違い」の分析

1 2つのグループの「違い」

性質の違いを母数の違いと考える

2 平均の差の検定(対応なし)

対応なしの平均の差の検定とは?

対応なしの平均の差の検定の計算例

3 平均の差の検定(対応あり)

対応ありの平均の差の検定とは?

対応ありの平均の差の検定の計算例

コラム 平均の差の検定(対応なしと対応あり)の違い

4 比率の差の検定

比率の差の検定とは?

比率の差の検定の計算例

5 分散比の検定

分散比の検定とは?

分散比の検定の計算例

6 検定結果の解釈

平均の差の検定(対応なし)の結果の解釈

平均の差の検定(対応あり)の結果の解釈

比率の差の検定の結果の解釈

分散比の検定の結果の解釈

第12章 3つ以上のグループの「違い」の分析

1 3つ以上のグループの「違い」

3つ以上のグループの「違い」とは?

3つ以上のグループの性質に違いがあるか否かを知るには?

2 分散分析

要因と水準

1元配置分散分析と2元配置分散分析

3 1元配置分散分析~要因の数が1つの場合の「違い」~

1元配置分散分析の定式化

全平均と主効果

検定に用いる統計量

検定

1元配置分散分析の例

4 2元配置分散分析~要因の数が2つの場合の「違い」~

交互作用とは?

2元配置分散分析の定式化

主効果と交互作用

検定に用いる統計量

検定

2元配置分散分析の例

コラム 正規性、等分散性について

5 多重比較法

多重比較法とは?

ボンフェローニ法

シェフェ法

テューキー法

コラム 多重比較とt検定

6 検定結果の解釈

主効果の有無

交互作用の有無

コラム 交互作用がある時に主効果を検定しない理由

7 適合度検定

適合度検定とは?

適合度検定の定式化

χ2統計量

第13章 「関連性」についての分析

1 2つの質問の「関連性」

「関連性がない」とはどのような意味か?

「関連性がない」ことの定式化

2 独立性の検定

関連性の有無を統計学的に判断する

独立性の検定とは?

独立性の検定の注意点

独立性の検定の計算例

3 検定結果の解釈

どの組み合わせが影響しているのかを検討する

残差分析とは?

残差分析の計算例

4 相関係数の検定

相関係数の検定

2つの連続な特性値の関連性を検証する

計算例(1)

2つのグループの関連性の違いを検証する

計算例(2)

第3部 実践編

第14章 事例から学ぶ実践的なアンケートの集計・分析

1 学校・授業評価アンケートの分析(1)アンケートの概要

学校・授業評価アンケートの目的

2 学校・授業評価アンケートの分析(2)関連性の分析(独立性の検定)

アンケート結果の単純集計と視覚化

アンケート結果のクロス集計表

独立性の検定

影響のある組み合わせを分析する(残差分析)

結果の解釈

3 学校・授業評価アンケートの分析(3)関連性の分析(相関分析)

予習・復習の時間とテストの結果の関連性

散布図による視覚化

相関分析

結果の解釈

4 顧客満足度調査アンケートの分析(1)アンケートの概要

顧客満足度調査アンケートの目的

5 顧客満足度調査アンケートの分析(2)差の検定(対応なしの平均の差の検定)

2つのグループの平均の差の検定

結果の解釈

6 顧客満足度調査アンケートの分析(3)差の検定(分散分析)

1元配置分散分析

分析結果

多重比較法

分析結果

結果の解釈

第15章 Excelによる統計分析

1 独立性の検定(1)独立性の検定の流れ

独立性の検定の流れ

2 独立性の検定(2)クロス集計表の作成

データを用意する

クロス集計表を作成する

コラム 手順(2)~(3)で図15-2-4のようにならない場合

3 独立性の検定(3)仮説の設定

仮説の設定

4 独立性の検定(4)期待度数を求める

1マスずつ値を計算する

5 独立性の検定(5)各セルの期待度数

クロス表の結合をする

結合後のクロス表

6 独立性の検定(6)χ2統計量を求める

χ2統計量を求める

7 独立性の検定(7)検定を行う

χ2分布の上側5%点を求める

独立性の検定の結果

8 独立性の検定(8)残差分析

調整済み残差を求める

残差分析の結果

9 相関分析(1)相関分析の流れ

相関分析の流れ

10 相関分析(2)散布図を描く

相関係数が意味のある値かどうかを確認する

11 相関分析(3)相関係数を求める

標本の相関係数を求める

12 相関分析(4)仮説の設定

仮説の設定

13 相関分析(5)検定統計量を求める

フィッシャーのZ変換による検定統計量を求める

14 相関分析(6)検定を行う

標準正規分布の上側5%を求める

相関分析の結果

15 平均の差の検定(対応なし)(1)検定の流れ

平均の差の検定(対応なし)の検定の流れ

16 平均の差の検定(対応なし)(2)データテーブルの作成

データを用意する

データテーブルを作成する

17 平均の差の検定(対応なし)(3)分析ツールによる検定

平均の差の検定を行う

コラム 分散について

18 分散分析(1)分散分析の流れ

分散分析(1元配置分散分析)の流れ

19 分散分析(2)クロス集計表の作成

データテーブルを作成する

20 分散分析(3)分析ツールによる検定

分散分析を行う

分散分析の結果

コラム 分析ツールに含まれる検定

付章 アンケート集計・分析ソフトウェアQA-Naviでの事例紹介

1 QA-Naviでの質問項目設定とデータ入力

学校・授業評価アンケートでの質問項目設定例

カテゴリ型の設定例

数値型の設定例

マークシートへの印刷

2 スキャネットシートとExcelからのデータ入力

スキャネットシートからのデータ入力

Excelからのデータ入力

3 QA-Naviでの単純集計と視覚化

単純集計と視覚化の出力設定

単純集計の出力例

4 QA-Naviでのクロス集計の例

クロス集計項目の選択と設定

クロス集計と視覚化の出力例

5 QA-Naviでの統計分析

独立性の検定と残差分析の実行例

QA-Naviの機能について

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