アンケートの分析

アンケートの分析では…

お客様の調査目的やデータを分析して知りたいこと等、ご要望を伺った上で、お客様に適した分析手法を用い、必要な結果を導き出します。
主な分析手法を以下にご案内致します。

クロス分析

クロス分析は、基本となる分析手法です。単純集計の結果に、性別や年代といった対象者の特性やアンケートの目的から重要な質問項目をキー項目とし、データを分類します。単純集計の結果だけでは分からないデータの傾向を、クロス分析で読み取ります。

因子分析

因子分析は、データに潜む共通因子を探り出す手法です。5段階評価など、同じ回答パターンのアンケート項目を分析に用い、いくつかの共通因子（まとまり）を抽出することで、各因子がどのようなまとまりになっているか見ていきます。

患者や利用者、スタッフ等を対象とした意識調査で、5段階評価項目等のアンケート結果を分析することで、多数の質問項目から少数の概念（意識や傾向、要素）を見つけ出します。こうして少数の概念に集約することで、調査対象者の考え方や意識、傾向を区分することができます。

ＣＳポートフォリオ分析

CSポートフォリオ分析は、主に満足度調査で使う手法です。「満足度」を縦軸に、「重要度」（総合満足度への影響度）を横軸にとり各項目をプロットすることで、重点的に改善が必要な項目等を明らかにします。

患者や利用者、スタッフ等の満足度調査で、総合的な評価と施設やサービス、スタッフの対応等、各カテゴリーに対する5段階評価項目を使って、ＣＳポートフォリオ分析します。調査対象者の満足度が高く総合評価にも強く関わっている項目や要改善検討項目にあるものを明らかにします。

コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析は、クロス集計の表頭項目と表側項目の関係性を視覚的に把握する手法です。クロス集計表の表頭項目と表側項目を使って、変数間の差や類似をとらえます。

患者や利用者、スタッフ等の意識調査で、意識やイメージ項目と性別や年齢といった対象者の特徴を用いてコレスポンデンス分析します。どのような特性の方がどのようなイメージを持っているか、また、関連が強い項目はどのような項目かといったことを明らかにします。

テキストマイニング

テキストマイニングは、テキストデータを視覚化する手法です。自由回答に記述された大量の文字情報（テキスト）を分解・分類し、キーワードの出現頻度や共出現の相関などを解析します。

自由回答にある大量のテキストデータを、テキストマイニングします。文字情報（テキスト）がマッピング図や表になることによって、データを視覚的にとらえることができます。