集計分析調査実施で集めたデータを入力・チェックし、
徹底したデータのクリーニングと加工を行います。

集計分析

データ処理

データ処理

入力・チェック

紙で集められた調査票の場合はパンチセンターにて入力します。RJCリサーチではデータ入力の正確性を重視し、全ての入力について2回入力(ベリファイ)を行うアンケートデータ専門の入力センターを利用しています。
また、インターネット調査データについても、回答時間や自由回答の内容などから不適切な回答者を除外するチェックを行っております。

クリーニング

プログラミングによって、様々な条件でデータの妥当性をチェックし、修正を行います。
調査によって得られた回答データには、回答者の意識的・無意識的な誤り・ウソが含まれています。例えば、ある商品を「知らない」と答えているのに別の設問で「TVCMを見た」、総額と内訳の合計が合わない、など論理的に考えると一見矛盾したように見える回答です。
これらが本当に誤りであるか、もしくは設問文に誤解を招くような表現があったためか、誤答であった場合、矛盾しているどちらの回答が正しいのか、修正はどのようにすべきか、などデータをチェックしクリーニングするということは、このような問題を1つ1つクリアしていくことに他なりません。
ただし、データをあまりにも修正しすぎてしまうのも考えものです。
データは素材です。できる限り生のままの素材を生かしてこそ、出来上がった料理も素晴らしいものとなると考えています。
素材についた泥をどこまで見極めて落とすかがデータクリーニングのポイントになります。

加工

集計を行うための準備として、データに加工を施します。
例えば、無回答の処理、設問ごとの回答母数(ベース)の設定、ウェイトバック集計のための処理、数量値設問の無回答処理、元設問にない条件の設定(新変数)など、最終的に出力する集計表を見据えた処理を行います。

集計処理

集計処理

集計・作表

単純集計・クロス集計を基本とした集計表を作成します。
データの処理が終わると、その集計処理になりますが、基本的にこの工程はシンプルです。アンケート調査のデータ集計の基本は「%表」、つまり比率の集計です。
調査の多くはサンプリング調査であり、その母集団を推計するための集計表ですので、「○○商品ユーザーの65%は『満足』と回答してる」という分析を導くための%表となります。
通常の単純集計・クロス集計以外に多変量解析という手法を用いる事もあります。多数の設問の背後に隠れた傾向を見出す因子分析や、データ間の因果関係を把握するための重回帰分析などが代表的な例です。分析の目的や設問の形式によって、様々な手法が存在します。
RJCリサーチは分析軸のご提案や、意思決定に有効だと思われる様々な分析方法をご提案することでデータの分析をサポートいたします。

2次集計

集計表自体をデータと捉え、更にその平均値を取ったり、多変量解析を行ったりするケースもあります。
調査データはローデータ(回答原データ)から集計データ(%データ)へと集約されますが、時として集計データ自体が膨大な量となることがあります。
クロス集計表は[調査項目]×[分析軸]ですが、場合によっては[調査項目]がさらに複数の「調査対象」ごとのデータに分かれることがあります。
例えば、A企業、B企業、・・・Z企業の26企業それぞれの企業イメージを調査した場合、「企業イメージ」×「分析軸」×「26企業」、と大量のアウトプットが出来上がります。
このような大量のデータの場合は、Excelなどを使い、第2次集計を行います。上記の例で言えば、業種ごとの平均値を見たり、ランキングを出したり、あるいは因子分析を行うなどして、更なるデータの集約・分析を図ります。

分析処理

単なるデータ収集に留まらず、真に必要とされるデータ(情報)を抽出できるように、バラエティに富んだ幅広い分析方法を提供しています。
多変量解析はもちろん、Excelを活用した「アクティブレポート」や、テキストマイニングなどもその一例です。
RJCリサーチでは、真にお客さまの求める情報を導出するために、幅広い業種の豊富な集計分析の経験を活かし、有効な分析軸や集計分析方法をご提案いたします。


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