教えて! goo のコンテンツに対する取り組みについて

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。

A 回答 (6件)

> 1.アンケートをとる時、目的のページに辿れなかった人々よりは


> その部分に関してはアンケートがとれなかったため、
> 仕方なくその部分は生データとして「0」を使用し因子分析にかけました。
> が、その部分を「0」でなく空白で処理し再び分析にかけてみたら、結果が違って出ました。
> どっちをとれば、いいでしょか?

5段階評価で1~5と数値を振っているのでしょうか?
だとしたら0を入れたら平均からして下がってしまいますよね。
欠損値(空白)として扱うか、
それでデータが極端に少なくなってしまう場合は平均値で代用するか、
どちらかの方法が使われることが多いですよ。

> 2.何とかして因子分析で3つのウェブページに対する印象というか評価が得られました。
> この後、どう進めば良いのかアドバイスをお願いいたします。

ん?因子が得られたことだけでは満足できないということでしょうか?
この後どう進むのかは何をしたいのかによります。
研究論文などでなければ、因子分析のみで終了されても十分だと思います。

何故お知り合いはどの辺りでカイ二乗検定をおすすめされているのか
本人に直接聞いた方が早いような気がしますね・・。
ちなみにカイ二乗検定は質的データ同士の関係性を探るもので
量的データの相関係数にあたるものが算出できます。
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#2,#4です。


どうやら因子分析に落ち着かれたようで
うまく行って良かったですね。

因子に意味合いを持たせるのは
本当に分析者の解釈によって様々なので
正解というのは難しいですが
もし私が質問者さんの立場だったら
こんな感じのイメージで攻めますね。

第一因子:理解のしやすさ
     (見やすい、分かりやすい、という要素に注目)
第二因子:情報の有効性
     (載っている情報が自分にとって使えるか)
第三因子:デザインの良さ
     (文字情報量が多いのはユニークさやデザイン性に欠けます、
      それがマイナスな上に色遣いが良いのですから、
      デザイン性があるのでしょう)

負荷量の大きさからイメージを探ってもいいとは思いますが
全体をまとめる言葉を捜すのも因子分析の醍醐味ですよ。

この回答への補足

あ!なるほどと感じました。ありがとうございます。
ずっと返事を待っていました。^^:ずいぶん悩んでましたので…
もう2つの疑問点があります。
1.アンケートをとる時、目的のページに辿れなかった人々よりはその部分に関してはアンケートがとれなかったため、仕方なくその部分は生データとして「0」を使用し因子分析にかけました。が、その部分を「0」でなく空白で処理し再び分析にかけてみたら、結果が違って出ました。どっちをとれば、いいでしょか?
2.何とかして因子分析で3つのウェブページに対する印象というか評価が得られました。この後、どう進めば良いのかアドバイスをお願いいたします。
知人はカイ二乗検定(?)をやって見ればといいますが、それってどうするのでしょうか?また、何の意味があるでしょうか?

補足日時:2004/11/03 22:27
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#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/4816334 …
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274065 …
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。

この回答への補足

ご返答ありがとうございました。何とかしてエクセルのアドイン統計ソフトで因子分析を行ってみました。
(1)ホームページについて因子分析(2)目的ページについての因子分析(3)全体的な検索機能についての因子分析(4)利用してみた全体的な印象についての因子分析(5)上記4つのデータについての因子分析(変数40個)をそれぞれやって見ました。
が、ここで問題が生じました。因子に対する名づけです。(5)番の場合には割りと、きれいに名づけられましたが、それ以外には微妙で、名づけるがつらいです。
例えば(5)の場合の因子と因子負荷量を並べますと、第一因子:・商品の陳列が見やすい 0.718039106 ・当ウェブページで使われているメニューや見出し、コンテンツの言葉使いは分かりやすい 0.711510936 ・全体的に情報提示方法に一貫性がある 0.559123839 ・画像情報量が多い 0.549895668
第二因子:・必要な情報が載っている 0.836468854
・今後旅行計画する時、当サイトを利用したい 0.739306526 ・重要なポイントが目立つ 0.647023056
第3因子:・色使いが適切である 0.42647798
・文字情報量が多い -0.386931856

のように結果がでましたが、私からみると、なんとなくまとまらない気がします。どのように名づければいいでしょうか?負荷量の大きい方に重みをおいて名づけてもよろしいでしょうか?

補足日時:2004/11/02 18:07
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#1です。



補足質問に関して。
その通りです。単純に平均値を出しています。ところが#2さんのご指摘のように、これだけでは「分析」にはならないんですよね。アンケートと言うか統計のマジックの理由だと思いますが「結果」を出すだけであれば、この方法が単純明快だと思います。
知人の方がおっしゃっているのは統計解析の手法だと思います。

しかし、内容を「分析」されるのでしたら#2さんのご回答にあるように「仮説」から必要になるでしょうね。
設問の仕方から大切になってくるわけです。ご質問の既にある集計から意味あるものを作り出すのは難しい気がします。(私が難しく考えすぎているのかもしれませんが)
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そのアンケートの目的は何だったのですか?


アンケートの内容はどんなものなのですか?

統計分析法にはいろいろ種類がありますが
全て「何を結論にしたいか」が決まっていないと意味がありません。
5段階評価を取っただけで”こういう分析をするべき”というのはないんです。

例えば
 ○性別などの属性によって差があることを知りたい
 ○ある企画の参加前と参加後の変化を知りたい
 ○ある商品を購入する客にどういう傾向があるのか知りたい
 ○ある質問同士に関係性があるかどうか知りたい
 ○質問項目やそれぞれのケース(被験者)をカテゴリ化したい・・等

じっくり仮説を立ててみてください。
その上で適切な分析法が知りたいというなら
多少のアドバイスはできると思います。

本格的に分析をやるつもりであれば
統計解析ソフト(SPSS、SASなど)があった方が便利です。
ないようならExcelなどで統計勉強しながら頑張ることになります。

#1さんがおっしゃっている方法ですと
非常に多いを100点満点とした場合に平均の評価がどの程度かを知ることができます。
もちろん100を基準としなくても質問項目をX軸に折れ線グラフを作ってみると
それぞれの項目で平均的にどう思われているかが分かります。
(この場合全ての尺度が同じ評価基準【非常に多い~非常に少ない】である必要がありますが。)

この回答への補足

アンケートの目的: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、もしあればそれは再利用へ寄与するかどうかを明らかにする
アンケートの内容:3つのウェブページに対して(1)ホームページのみの印象と利用して見たいかどうかに関する9項目の質問
(2)目的のページに辿ってその感想や求めた内容が得られたかどうかに関する12項目の質問
(3)検索機能の全般的な感想10項目の質問(4)利用してみた全般的な感想と今後利用するかどうかに関する9項目の質問
アンケート回答数は今まで12件でしたが、もうちょっと取ろうと思っていますが、どのくらいとればいいのか分かりません。
統計ソフトはなくて、今エクセルでやってみようと思っています。今、エクセル本を読んでいますが、なかなか難しいですね。アドバイスお願いいたします。

補足日時:2004/10/24 08:52
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対象によるかと思いますが。



100,75,50,25,0と点数をつけてそれぞれ回答数をかけます。合計数値を母数(アンケート回答数)で割ります。
例えば、100,75をつけた人々がいるとすれば合計値175を2人で割り87.5になり、相対的によい評価と判断できます。

この回答への補足

つまり、平均値を出して評価するということでしょうか。私の場合には、1から5までつけまして、平均値を出して棒グラフ(このグラフが効率的かどうかは知りません…)で見てみましたが、質問同士の関係というかその関連性を引き出す方法が分かりません。知人はクラスタ分析して、分散分析して、因子分析して、主成分分析して…っていいますが、私はそんな分析方法をよく分からないし、そうしてどのような結果を得られるかも正直知りません。今から私はどうすればいいのかアドバイスをお願いいたします。

補足日時:2004/10/23 02:30
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