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オンラインアンケートでは、回答率と完了率の達成が難しい課題となります。実際、アンケート作成者の42%が最大の課題として回答率を挙げています。

この回答率と完了率について、あなたは十分に理解していますか?違いを説明できるでしょうか?この記事では、完了率と回答率の正確な定義と、この2つがオンラインアンケートの標本グループや統計的精度とどのように関連するかを見ていきましょう。

オンラインアンケートの場合、完了率とは、回答を入力して返信されたアンケートの数を、回答が開始されたアンケートの数で割った割合を指します。つまり、実際に何かしらアンケートに入力した回答者のみが考慮され、アンケートを最後まで完了した回答者のみが完了率を押し上げることになります。それでは、完了率の計算例を見てみましょう。

こちらのアンケート実施例を使用します。

  • 送信したメール数: 1000通
  • アンケートに入力した回答者数: 250人
  • 完了したアンケート数: 200件

では、完了率を計算してみましょう。

完了率 = 完了したアンケート数 ÷ アンケートに入力した回答者数

完了率 = 80%

こうして見ると、完了率はアンケートを配布した人数ではなく、アンケートを実際に操作した人のみを厳格に考慮して算出されることにお気づきだと思います。そのため、完了率はメール、インターセプト、ポップアップ、組み込み、ハイブリッドを含むあらゆるアンケート方法で測定できますし、測定できるべきです。

  1. 不完全なデータ: 完了率が低いということは、回答者が必要な情報をすべて入力していないことを意味します。そのため、一部の質問の信頼性が他の質問よりも低くなります。たとえば、アンケートの最後にあるファイルのアップロードの質問に回答者の半数しか回答していないとしたら、最後の質問の標本サイズが小さくなり、正確な結果がわからなくなる可能性が高まります。
  2. アンケートが回答しにくい: 低い完了率は、そのアンケートが好きになれないという回答者からのメッセージでもあります。回答者はすでにアンケートに回答し始めているのに、何らかの理由で、必要な情報をすべて提供する前に離脱しているのです。このような場合に考えられるのは、アンケートが長すぎる質問がうまく整理されていない、個人的な質問やデリケートな質問がある、あるいは回答者を誘導するような質問があるという問題です。

次回のアンケートで回答者が不快な体験をしないように、「アンケートや投票で良い質問を作成するためのベストプラクティス」の提案を参考にして対策を講じましょう。

回答率は、完了率とかなり似た概念ではありますが、収集したデータの正確性を示す貴重なインサイトを提供します。簡単に言えば、回答率は、アンケートを完了した人数を、標本グループの構成人数で割った割合を指します。それでは、回答率の計算例も見てみましょう。

こちらのアンケート実施例を使用します。

  • 送信したメール数: 1000通
  • アンケートに入力した回答者数: 250人
  • 完了したアンケート数: 200件

回答率を計算してみます。

回答率 = 完了したアンケートの数 ÷ 送信したメールの数

回答率 = 20%

注意しなければならないのは、回答率は標本グループが定義されている場合にのみ計算できるという点です。つまり、アンケートに回答してもらうために連絡を取った人の数の記録、または連絡先リストが必要になります。残念ながら、ポップアップやWebサイトへの組み込みといった配布方法ではアンケートが表示される人数を定義することが難しいため、回答率を測定しても信頼しにくくなります。従って回答率は通常、標本グループがメールアドレスや電話番号、自宅住所などの固定的なリストで管理されている場合にのみ使用します。

  1. 誤差が多い: 回答率が低くなればなるほど、回答者数が元の標本グループより少なくなります。これでは、許容誤差や結果の信頼性が失われかねません。対象母集団が1000人のところ、潜在的回答者として278人のリストが手元にあるとしましょう。SurveyMonkeyのアンケート標本サイズ計算ツールを使うと、回答率100%では、業界標準の許容誤差が5%であることがわかります。次に回答率をかなり高めの32%に下げてみると、許容誤差が10%になり、アンケート結果の精度が半分になりました。
  2. 標本グループが興味を示していない: 統計的な正確性の問題だけでなく、回答率が低い場合、単に対象者がアンケートに興味を示していないこともあります。より多くの回答者を惹きつける方法を探さなければなりません。まず、メールのメッセージと件名から迷惑メールを疑われるような要素を除外し、信頼性を高めるためにブランド化しましょう。さらに、インセンティブを追加して、標本グループの関心を高めるのも効果的です。
  3. 無回答バイアス: 回答率が低い場合、標本内の特定のデモグラフィック属性の回答者がアンケートに回答していない場合に生じる、無回答バイアスを示唆している可能性もあります。無回答エラーや無回答バイアスは、さまざまな理由により発生します。以下はその一例です。
    • 招待メールを、宗教や地域の祝祭日に送信した
    • あるメールブラウザが、招待メールを迷惑メールに分類した
    • 一部の送信相手にとってデリケートな問題を扱っている
    • 一部の送信相手にとって興味のないトピックを扱っている

無回答バイアスを防ぐためのコツは、まずアンケートの事前テストを行い、問題が発生するたびに確認して解決することです。バイアスに気づかないことほどアンケートの調査結果を台無しにすることはありません。データの信頼性が失われるだけでなく、せっかく手にした発見が誤った結果に導く恐れすらあります。

以上で、完了率と回答率の違いをおわかりいただけたでしょうか。これで、アンケート結果を新たな視点で確認することができます。

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