私たちが “How many?” “How often?” “How much?” といった質問をするときは、必ず定量的なデータを参照しています。 このデータを検証し、数学的な手法で便利に評価することができます。 話してみよう。
現在、このような方法でデータを取得するためには、オンライン調査が最適なソリューションです。 より多くの人に、より短時間でリーチでき、後の分析のために、より正直な結果を確保することができます。
コンテンツインデックス
定量データとは？
定量データとは、各データセットが固有の数値を持つ、カウントや数値の形のデータの値です。 このデータは、研究者が数学的な計算や統計分析に使用できるあらゆる定量的な情報であり、これらの数学的な導出に基づいて現実の意思決定を行うことができる。
例えば、様々なパラメータに対応する量があります。 例えば、「そのノートパソコンはいくらでしたか」という質問は、定量的なデータを収集することになります。 値は、重量を表すポンドやキログラム、コストを表すドルなど、ほとんどの測定パラメータと関連付けられています。
数学的な導出が容易なため、さまざまなパラメーターの測定が制御可能になるのです。 を用いた統計解析のために収集されるのが一般的です。
アンケート
,
世論調査
または
アンケート
特定の人に向けて発信しています。 研究者は、検索された結果を母集団全体で確立することができます。
定量的データの種類と例
定量データの代表的な種類は以下のとおりです。
- カウンター カウントは実体と等しい。 例えば、App Storeから特定のアプリケーションをダウンロードした人の数などです。
- 物理的な物体の測定。 あらゆる物理的なものの測定値を計算すること。 例えば、人事担当者は、新しく入社した社員に割り当てる各キュービクルの大きさを入念に調べます。
- 感覚的な計算。 測定したパラメーターを自然に「感じる」仕組みで、常に情報発信を行う。 例えば、デジタルカメラでは、電磁波の情報を数値の羅列に変換しています。
- データを投影する。 将来のデータ予測は、アルゴリズムなどの数理解析ツールを使って行うことができます。 例えば、マーケターが新製品を発売した後に、徹底的な分析で売り上げの伸びを予測する。
- 質的な実体の定量化。 定性的な情報に対して、数字を識別する。 の回答者に聞くなど。
オンライン調査
を実施し、推薦の可能性を0～10で共有しました。
定量的データ収集方法
定量的なデータは数字であるため、その数字を数学的、統計的に分析することで、ある種の決定的な結果を導き出すことができます。
定量的なデータ収集方法は、大きく分けて2つあります。
アンケート調査 従来、調査は紙媒体で行われていましたが、徐々にオンライン媒体へと進化しています。このような調査では、データを効率的に収集するために、自由形式の質問が主要な部分を占めています。 アンケートには、特定の質問に対して最も適切と思われる回答が含まれています。 アンケートは、企業の意見を収集するために不可欠なものです。 聴衆 従来のサイズより大きくしました。 調査の重要なポイントは、収集した回答が大きな矛盾なく母集団全体に一般化できるようなものでなければならないことです。 アンケートに回答する時間に応じて、以下のように分類しています。
- 縦断的調査。観察型調査のうち、ある時期から別の時期まで、つまりかなりの期間にわたって調査を行うものを「縦断型調査」という。
縦断的調査
. この調査は、多くの場合、次のような目的で実施されます。
傾向分析
または、データのパターンを収集し分析することを主目的とする研究。 - クロスセクションスタディ。観察型調査の一種で、市場調査対象者を横断して特定の時期に調査を実施するもの。
サンプル
として知られている。
横断的調査
. ある一定期間のサンプルの中から、特定の対象を把握するためにアンケートを実施する調査タイプです。
詳細はこちら
横断型調査と縦断型調査の比較
定量的なデータを収集するためにアンケートを実施する場合、以下の原則に従います。
- 測定の基本レベル – 名目尺度、順序尺度、区間尺度、比率尺度。 量的データの収集において、アンケートで多肢選択式の質問を作成する際に基本となる測定尺度は4つある。 これらは、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度であり、これらの基礎がなければ、多肢選択問題は作成できないのです。
- さまざまな質問タイプの使用。定量的なデータを収集するために、アンケートではクローズエンド型の質問を使用する必要があります。 これらの質問は、分析し、意味を理解することができるデータを収集するのに役立つ、意味差尺度質問、評価尺度質問などの多肢選択質問を含む複数の質問タイプを混在させることができます。
- アンケート配布とアンケートデータ収集 上記では、定量的なデータを収集するための調査設計とともに、調査票を作成するプロセスを見てきました。 データを収集するための調査票配布は、調査プロセスのもう一つの重要なポイントです。 アンケートの配布方法には様々なものがあります。 よく使われる方法として、以下のようなものがあります。
-
- 電子メール 電子メールによるアンケートの送信は、最も一般的に使用され、最も効果的なアンケート配信方法です。 QuestionProのメール管理機能を利用して、アンケートを送信し、回答を収集することができます。
- 回答者を購入する。 アンケートを配布し、定量データを収集するもう一つの効果的な方法は、サンプルを使用することです。 回答者は知識があり、また研究調査に参加することに前向きであるため、回答率はかなり高くなります。
- Webサイトにアンケートを埋め込む。Webサイトにアンケートを埋め込むと、アンケートがポップアップしたときに回答者がすでにブランドの近くにいるため、回答数が多くなります。
- ソーシャル配信。 ソーシャルメディアを利用してアンケートを配信することで、ブランドを知っている人たちからより多くの回答を集めることができます。
- QRコードです。QuestionProのQRコードには、アンケートのURLが格納されています。 このコードは、雑誌、看板、名刺など、あらゆるもの/媒体に印刷/掲載することができます。
- SMSアンケート 多くの回答を集めるための迅速で時間効率の良い調査方法として、SMS調査があります。
- QuestionProアプリです。 QuestionProアプリは、アンケートを素早く回覧し、オンラインとオフラインの両方で回答を収集することが可能です。
- API統合。 アンケートに回答してもらうために、QuestionProプラットフォームのAPI連携を利用することができます。
1対1のインタビュー この定量的なデータ収集方法も、従来は対面式で行われていたが、電話やオンラインのプラットフォームに移行している。インタビューは、マーケティング担当者が参加者から広範なデータを収集する機会を提供します。 定量的なインタビューは、非常に構造化されており、情報収集に重要な役割を果たします。 このオンラインインタビューには、大きく分けて3つのセクションがあります。
- 対面でのインタビュー インタビュアーは、すでに質問されているアンケートの質問に加えて、重要なインタビューの質問リストを用意することができます。 そうすることで、取材対象者の話題を網羅的に提供することができるのです。 インタビュアーは、個人的なレベルで被インタビュイーとの絆を築くことができ、その結果、被インタビュイーがトピックについてより詳細な情報を収集できるようになり、回答も改善されるのです。 また、不明確な回答については、面接官が説明を求めることができます。
- オンライン/テレフォンインタビュー。 電話によるインタビューはもはや目新しいものではありませんが、こうした定量的なインタビューもSkypeやZoomなどのオンライン媒体に移行しています。 オンライン・インタビューは、インタビュアーとインタビュイーの距離や時間帯に関係なく、ワンクリックでコミュニケーションをとることができます。 電話取材の場合は、電話一本で取材が可能です。
- コンピュータ支援型個人面接 これは1対1のインタビュー手法で、インタビュアーは収集したすべてのデータをノートパソコンなどに直接入力します。 処理時間が短縮されるだけでなく、面接官は物理的な質問票を持ち歩く必要がなく、ノートパソコンに回答を入力するだけでよいのです。
上記の定量的なデータ収集方法はすべて、調査、アンケート、オンライン投票などを利用することで実現できます。
について学ぶ。
定量的研究
定量的なデータ分析方法
データ収集 は、研究プロセスの主要な部分を形成しています。 しかし、このデータは分析しなければ意味がありません。 で収集した定量データを分析する方法は複数あります。 サーベイランス. それらは
- クロス集計
クロス集計
は、最も広く使われている定量的データ分析手法である。 の異なるデータセット間の推論を行うために基本的な表形式を使用するため、好ましい方法である。 研究 を研究しています。 相互に排他的なデータ、あるいは何らかの関連性を持つデータを含んでいる。 - トレンド分析
トレンド分析
は、長期間にわたって収集された定量的なデータを見る能力を提供する統計分析手法である。 このデータ分析法は、データの時間的変化に関するフィードバックを収集するのに役立ち、ある変数が変化しないことを考慮して変数の変化を理解することを目的とする場合、そのような方法です。 - MaxDiffの解析。は
MaxDiff解析
は、購入する際のお客様の好みや、その際にどのようなパラメータが上位にくるかを測るための定量的なデータ分析手法である。 単純化すると、この方法は「ベスト・ワースト法」とも呼ばれます。 この方法はコンジョイント分析と非常によく似ていますが、実施するのがより簡単で、相互に利用することができます。 - コンジョイント分析 上記の方法と同様に
コンジョイント分析
は、同様の定量データ分析手法で、購買意思決定の背後にあるパラメータを分析するものである。 この方法は、購買決定や最も重要なパラメータを深く理解するための高度な指標を収集・分析する能力を備えています。 - TURF解析
TURF解析
Total Unduplicated Reach and Frequency Analysisの略で、製品やサービス、またはその両方の混合物の総市場到達度を評価する定量データ分析手法である。 この方法は、企業が顧客や見込み客にメッセージを届ける頻度や手段を把握し、Go-to-Market戦略の微調整に役立てるために使用されるものです。 - ギャップ分析
ギャップ分析
を使用します。
サイド・バイ・サイド・マトリックス
は、期待されるパフォーマンスと実際のパフォーマンスの差を測定するのに役立つデータを表示するために使用します。 このデータ分析により、パフォーマンスのギャップと、そのギャップを埋めるために必要なことを測定することができます。 - SWOT分析
SWOT分析
定量的なデータ分析手法で、組織や製品・サービスの強み、弱み、機会、脅威を数値化し、競合状況を総合的に判断する。 この方法は、効果的なビジネス戦略の立案に役立ちます。 - テキスト分析
テキスト分析
は、高度な統計手法であり、インテリジェントなツールによって
定性的
と
自由形式のデータ
をわかりやすいデータに変換します。 この方法は、生の調査データが構造化されておらず、意味のある構造にする必要がある場合に使用される。
もっと詳しく
MaxDiff分析とConjoint分析の比較
定量的データ解析の実施手順
定量的なデータについては、データ分析手法を用いて、生の情報を意味のある形で表現する必要があります。 このデータを分析し、研究プロセスに役立つ証拠となるデータを見つける必要があります。
- 測定尺度を変数と関連付ける。 次のような測定尺度を関連付ける 名目、順序、区間および比率 を変数とする。 このステップは、データを適切な順序で並べるために重要である。 データはエクセルシートに入力し、特定のフォーマットで整理することができます。
- 記述統計学とデータを結びつける。 記述統計学をリンクさせ、利用可能なデータをカプセル化する。 生データからパターンを確立するのは難しいかもしれません。 広く使われている記述統計には、以下のようなものがある。
-
- 平均値- 特定の変数に関する値の平均値
- 中央値-変数の値スケールの中点
- モード-変数の場合、最も一般的な値
- 頻度-目盛りに特定の値が観測される回数
- 最小値および最大値-スケールの最小値と最大値
- パーセンテージ-変数の点数や値の集合を表す形式
-
- 測定尺度を決める 変数の記述統計量を決定するために、測定尺度を決定することが重要である。 例えば、名目変数のスコアは、決して平均値や中央値を持たないので、記述統計量もそれに応じて変化する。 記述統計は、結果を母集団に一般化しない状況では十分である。
- データを表現するために適切な表を選択し、収集したデータを分析する。 適切な測定尺度を決定した後、研究者は表形式でデータを表現することができます。 このデータは、以下のような様々な手法で分析することができます。 クロス集計または ターフ.
もっと詳しく
研究におけるデータ解析
定量的データの例
以下に、その内容を把握するための定量的データの例を示します。
- 四半期で6回アップデートしました。
- 私の10代は昨年3センチも伸びた。
- 最新のモバイルアプリケーションをダウンロードしたのは83名。
- 私の叔母は昨年18キロの減量に成功しました。
- 新機能は成功しないと思う」と回答した人が150人いた。
- 新製品を搭載することで30％の増収が見込まれる。
- セミナーには500名が参加。
- 54％の人がショッピングモールに行くより、オンラインで買い物をすることを好む。
- 今年は10連休だそうです。
- 製品Xの価格は1000ドル。
上記の10例でわかるように、各パラメーターには数値が設定されており、これを「定量データ」と呼ぶ。
定量的データのメリット
定量データの利点としては、以下のようなものがあります。
- 詳細な調査を行う。定量データは統計的に分析できるため、詳細な調査を行う可能性が高い。
- 最小限のバイアス。 研究においては、個人的なバイアスがかかってしまい、誤った結果が出ることがあります。 定量データの数値的な性質により、個人的なバイアスはかなり軽減される。
- 正確な結果が得られます。得られた結果は客観的なものであるため、非常に正確です。
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誤差の範囲
定量的データのデメリット
定量データのデメリットは、以下の通りです。
- 情報が制限される。定量データは記述的でないため、研究者が収集した情報のみに基づいて意思決定を行うことは困難である。
- 質問の種類による。 結果の偏りは、定量データを収集するために含まれる質問タイプに依存します。 量的データを収集する際には、研究者の質問と研究の目的についての知識が非常に重要である。
定量的データと定性的データの違い
定量的なデータと定性的なデータの間には、いくつかの決定的な違いがあります。 それらは
| 定量的データ | 定性的データ |
| 数字にまつわること | 詳細関連 |
| データが数値の場合に実装される | データが明確に定義されたグループに分離できる場合に導入されます。 |
| 収集したデータを統計的に分析することができる | 収集したデータは観察するだけで、評価されないことがある |
| 例身長、体重、時間、価格、温度など。 | 例香り、外観、美しさ、色、味など。 |
調査において定量的データを用いることは、より良い意思決定を可能にする信頼性の高い結果を保証するための最良の戦略の一つです。 要約すると、統計解析の基礎となるのは定量的データである。 測定・検証可能なデータは、量に関する情報、つまり、測定して数字で書くことができる情報を与えてくれます。 定量的データは数値を定義するものであり、定性的データは記述的なものである。
QuestionProは、あらかじめ質問票を搭載した強力なプラットフォームを使って定量データを収集するために作成されたソフトウェアです。 さらに、クロステーブル、リッカート尺度、インフォグラフィックスなどの高度な分析ツールを使って、データを分析することができます。
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