おめでとうございます。
いよいよアンケートの結果が出ました!ドキドキと同時に、達成感に浸れる、そして少しハラハラする瞬間です。
気をもむ前に、すでにアンケートの目的を明確にして、その目的に基づいて回答データ分析プランも策定してあることを思い出してください。
データ分析プランとは、アンケートを分析するためにデータを整理する方法を示すロードマップで、アンケート開始前に明確にした目的について以下の3つの目標を達成するのに役立ちます。
アンケートの準備中に、アンケートを送って回答を得たいと思った一般的な質問があったはずです。データ分析プランを始めるときにはその時の目標を思い起こしてください。
教育者会議を開催後、参加者の意見を知りたいと思ったとします。この場合のアンケートの目標は、参加者の感想を得ることです。これを達成するために、以下についての洞察が得られるような一般的な質問を考えました。
会議フィードバックアンケートの目標:教育会議の参加者の感想を聞く。(参加者の感想を聞くことにより、イベントの長所と短所を評価したい。そして、それに応じた改善を行いたい。)
調査課題
アンケートの目的と質問を見直すと、もう一度その目標に立ち返って、アンケートデータの整理方法を計画できます。
データ分析プランは一般的に、アンケート調査の中で最も中核となる、調査課題への回答を直接求める質問から開始します。教育会議の例では、以下の2つの質問がそれに該当します。
上記の質問から、この会議が成功したかどうかを把握できます。上司に報告したり、また来年この会議を開催するかどうかを決めるときに確認するのがこの 2 つの質問の回答結果であり、決め手となる情報です。
ただし、総合評価からは、参加者が良かったと思う理由や改善方法はまったく分かりません。
回答データが意味するものを掘り下げて理解するために、アンケートの質問を調査課題のそれぞれに関連付けていきます。そうすることで 効果的な最終報告書を作成するときに、どのデータが必要なのかが分かります。
以下のような表形式に質問をまとめると役に立つ場合があります。
調査課題 | アンケートの質問 |
参加者はイベントを総体的にどう評価したか。 | 1. 全体的に見て、この会議にどの程度満足していますか ? 2. これまでに参加した会議とくらべて、今回の会議はどの程度役に立ちましたか? |
最も良かった点は何か。 変えた方が良い点は何か。 | 3. 研究会の難易度をどう評価しますか ? 4. 全体的に見て、交流の機会は多すぎ、少なすぎ、妥当だと思いましたか ? 5. 一般的に見て、会議で出された料理をどう評価しますか ? 6. 会議施設の温度設定は、高すぎ、低すぎ、妥当だと思いましたか ? |
参加者はどのような人達で各自の具体的なニーズは何か。 | 8. あなたは、教師、生徒 / 学生、事務局員ですか ? 9. 所属校の規模を教えてください。 10. 年齢を教えてください。 |
「会議で変えた方がよい点は何か」という大きな課題の答えを得るためには、質問 5 と 6 の回答から答えを引き出すべきであるということがお分かりいただけるでしょう。
今後、より優れたイベントを開催するにはどこを改善したら良いかを把握するためにイベントの感想アンケートを実施しましたが、データを理解する上で、また改善しなければならないことを理解する上で最も重要なことは、回答者を分類して様々なデモグラフィックグループを識別することです。
アンケート回答者がどのような人達なのかを把握するには、アンケートの末尾に必ず、年齢、性別、職種、所属先などのデモグラフィックに関する質問を含めてください。しかし、なぜそうするべきなのでしょうか。
データ分析プランを作成するときは、比較したいグループについて考えます。また、アンケートの対象者 (と人数) を考慮することで、改善するべき点について情報が得られるように、意味のある切り口でデータを分析することができます。
例えば、全体的な満足度は低かったにものの、会議に参加した学生は全員が非常に満足していたという結果が出たとします。この場合、異なるデモグラフィックグループの回答を見る必要があります。60 歳を超える参加者は、かなりコンピューターの知識が求められたイベントを気に入らなかった可能性があり、またこの層の参加人数が多かったために、全体的な評価が下がった可能性もあります。
しかし、悩む必要はありません。学生達は会議に満足しているので、全部が悪かったのではないことがわかります。アンケート結果をデモグラフィックグループで絞り込むと見識を得ることができます。切り口を変えることで、貴重で実用的な情報を引き出すことができるのです。
効果的な分析プランの作成方法 ー すなわち、最終的な結果から始めて、アンケートの質問を整理して、回答者人口をサブグループに細分化する ー が理解できれば、データ分析を開始する準備は完了です!
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