質問: 5段階評価の分析法 はじめまして。5段階評価(非常に多い・やや多い・普通・やや少ない・非常に少ないのような...)の分析方法を教えてもらいたいと思っております。 一応、アンケートをとりましたが、その結果からどのようにして意味のあるデータを取り出せるかがよくわかりません。 やさしくて詳しい説明よろしくお願いいたします。
回答: #2です。補足ありがとうございます。 > アンケート回答数は今まで12件でしたが、 > どのくらいとればいいのか分かりません。 何ケースあれば十分という基準は特に決まっていないんですが 12件ではちょっと少ないでしょうね。 多ければ多い程良いと思います。 > 再利用へ寄与するかどうかを明らかにする ということなので、最終的な目的として 「(4)今後利用するかどうかに関する」質問に対して どの要素(変数)がどれだけ影響を与えているかを調べてみてはいかがでしょうか? 手始めにちょっと大きい表にはなるでしょうけど 各項目同士の”相関係数”を求めてみましょう。 関連性を示す最も基本的な指標です。 「再利用希望」に関する項目との相関係数が高ければ高いほど、 関係性が強い質問項目と言えます。 これでどの辺りに関係がありそうか「仮説」が立てられますよね。 ここで特に関係性の強いものを1つピックアップしてx軸に 「再利用希望」に関する項目をy軸として ”散布図”を描いてみると分かりやすいですね。 通常のプレゼンレベルならここまででも十分です。 もっと深く分析したい場合は・・ 今回の場合は質問項目が多いですので 関連の強い項目が複数出てくることが考えられます。 となると、単なる項目1対1の相関関係だけでなく ”「再利用希望」という変数は他の項目のどれとどれを使ってどう説明することができるのか” というようなことを調べても面白いですね。 この手法は”重回帰分析”と呼ばれ 「再利用希望」という項目を他項目による関係回帰式を使って表します。 各項目間の関係を→で表したモデルを作成することができるので ビジュアル的にも結構分かりやすいと思います。 すごく簡単に言えば [質問項目a] (×1.5)→ [質問項目b] (×0.8)→ [再利用希望の大きさ] [質問項目c] (×2.0)→ ってな感じですね。 式にすると [再利用希望の大きさ]=([質問項目a]×1.5)+([質問項目b]×0.8)+([質問項目c]×2.0) ということなんですが、モデルの方がビジュアルインパクトがあるかも。 質問項目から概念的なカテゴリを作って同じようなモデルを作る場合は ”共分散構造分析”を利用したパス図を作成することもできます。 簡単に言うと [質問項目a] → [質問項目b] → [文字のみやすさ] → [再利用希望の大きさ] [質問項目c] → [質問項目d] → [シンプルデザイン]→ [質問項目e] → という感じですね。 これをやると更に具体的になりますが、 その分複雑な解析になり、意味のあるモデルを作る為には深い統計知識を要します。 (それに回答数が少ないとその分信憑性にかけるので せっかくここまで作っても意味がない可能性も・・) 詳しい計算方法はここには書きません。 excelでの分析方法についての文献を参考にしてください。 http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/asin/4816334181/249-7941024-6087528 http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/asin/4274065510/249-7941024-6087528 など。 > 3つもウェブページを利用してみて検索機能に問題があるか というのは 何をもって「問題がある」というかがポイントになると思います。 「使いにくい」というようなマイナスの質問項目があれば 上記のような方法で関連性を調べるといいのでは? ちなみにwebページの印象について それぞれどんな感じのイメージなのか知りたい場合は ”因子分析”を使うことが多いと思います。 参考になれば。