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2017年10月21日(土) 17:36 JST

質問票を作成する上での注意点(2)

質問票では、一般に「×××な人」は「△△△の傾向がある」などのような分析がよくされます。

ですから、この「×××」を作る質問が必要になります。

たとえば、「男性」、「女性」のように性別、あるいぱ「単身者」と「単身者以外」や「年収300万以下」、「300-500万」、「500-700万」、「700-900万、「900万以上」などのような、いわゆる属性により分類し、考え方やその行動の違いを明らかにします。

また「ICカード」で支払う、あるいは「現金で支払う」などの分類もあるかもしれません。

質問票を作る場合、どの属性で分類して、分類した属性ごとの違いを発見することがよくなされています。

もちろん、それとは違う目的で作成する質問票もありますが、初心者のうちはまずこうした質問票を作成し、経験を積むようにした方がよいでしょう。

属性で考え方や行動の違いを発見することについて、若干の補足を加えます。

 

たとえば、ラーメン屋さんの満足度調査をしたとして、「不満である人の方が多い」という結果だったとします。しかし、これでそのラーメン屋さんは「ダメだ」という結論になるのでしょうか。

そこで「男性」、「女性」で分類してみると、「男性」は「満足している人の方が多い」、「女性」は「不満である人の方が圧倒的に多い」という結果でした。

こうすると状況が少し見えてきますし、改善する方法も見えてきます。

こうしたことからも分類して、分析することは大切なことです。

 

では、どのような分類を用意すればいいのでしょう?

それが質問票作成者がもっとも考えなければいけないことです。

多くの質問票では、基本的な個人属性(性別とか世帯構成など)を質問項目に入れています。

あとは先のラーメン店の満足度調査であれば、ラーメンを食べる頻度も良いかもしれません。

「毎日」、「週2~3回」、「週1回程度」、「月に2~3回」、「月に1回程度」、「年に数回」、「年に1回程度」などです。

もしかするとこの分類で、満足度の違いが見つかるかもしれません。

こうした分類は経験的に知っていることの他、事前調査といわれる質問票を作成する前に回答対象者(ラーメン店であれば、ラーメン店のお客)やラーメン店の店主や従業員などにヒアリングをしたり、店内を一日、あるいは数日観察して分類する質問項目を考えます。

また分類を目的にした属性間で違いを発見する場合もあります。

たとえば「性別」と「ラーメンを食べる頻度」での違いなどです。「男性」は「ラーメンを食べる頻度」が女性よりも多い/少ないです。

もしラーメン店の満足度調査の前に、一般の人たちの調査ができるとより効果的かもしれません。一般の人たちに比べて、調査するラーメン店では「女性」の「ラーメンを食べる頻度」が高いという結果が出るかもしれませんね。

誰も気づいていない分類を発見することが、新たな発見の第一歩になるかもしれません。

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