分析例

当社にて客観的に分析(定量データ:選択式)

 本調査は全数調査です(回答率が異常に低くない限り)。標本調査(内閣の支持率調査のように、一部抽出して、全体の傾向を推測する方法)と違い、その結果それ自体が「事実」だということを理解しておく必要があります。全数調査では記述統計学に基づいて(標本調査は推計統計学)分析していきます。詳細は、ご相談いただいた際に説明致しますが、リッカート尺度の考え方に基づいて、各質問の回答を適正な数値に落としこんでいきます。その数値の平均・標準偏差・中央値などをとり、分析してまいります。

 ただし、これはデータ量が十分に大きい場合です。1000件以上あれば問題ありませんが、部署ごとにデータを出す場合でも50件はほしいところです。もし、会社全体として200名以下の場合は、あまり数学的な分析をせず、グラフ化して視覚的に捉えるほうが結果に対する納得感が高い場合があります。

当社にて客観的に分析(定性データ:自由記述)

 テキストマイニングという手法を利用して、頻出語やその文言ごとの関連性を計算し、文章を構造化します。これにより、たとえば、「不安」という言葉が大量に利用されているようであれば、その不安の本質を探るという作業が必要になったり、色々な示唆をもたらすことができます。具体的な手順は下記のとおりです。

  1. 文章を自動校正します。変換ミス・文言揃えなどをおこないます。
  2. テキストマイニングツールにかけます。文章を分節わけ、頻出レベルや前後関係から、構造化します。

貴社の担当者と分析

 当社が出した結果に基づいて、貴社の担当者の皆さまと打ち合わせをいたします。この打ちあわせでは、結果に「魂」を入れる作業と考えています。我々のような社外の人間が分析したものは、たしかに客観性は保たれていますが、実感値がこもっていません。つまり、説得力に書ける部分があるのです。より実態に即し、打ち手を具体化する上でも、貴社内の担当者の皆さまと分析ミーティングをさせていただくことをお願いしております。

 企業さまの規模によりますが、最低でも丸1日、できれば1泊2日の時間をいただいてじっくりと進められればと思います。