定量調査と定性調査の違い

定量調査と定性調査は、幅広い層を対象に深く調査した結果を得るためにアンケートに組み込める、補足的なメソッドです。

簡単に言うと、定量データからは調査の幅広く一般的な点を表す数字が得られます。定性データでは全体像を理解するための詳細や深層が判明します。

アンケートでこれらのメソッドを使用して最適の結果を得るためには、違いを知ることが重要です。それではさっそく見てみましょう。

定量調査（量的調査）は、変数の測定に使える数値データを収集するための方法です。この手法で得られる定量データ（量的データ）は構造化された統計的データで、結果は客観的かつ決定的。体系的に分析されたデータ収集に依拠する根拠のある理論を使用します。定量調査は、調査から一般的な結論を引き出して結果を予測する必要がある場合に役立つ方法論です。

中でもアンケートは費用対効果が高く、柔軟性に優れ、膨大な標本からもデータを収集できる、定量調査の非常に便利なツールです。

一方の定性調査（質的調査）は、洞察を得るために数値以外のデータを収集する方法です。非統計的で非構造化または半構造化されており、「なぜだろう？」という疑問に答えるような研究デザインに基づいて収集されたデータに依拠します。

この手法で得られる定性データ（質的データ）は、トピックに関する計測値というよりは説明的な情報です。このタイプの調査ではグラフやチャートで提示できる具体的な数値ではなく、意見、見解、属性を測定します。

定性調査の具体的な方法には、インタビューやフォーカスグループなどの直接観察が含まれます。たとえば、一般的に自然な環境で実施される市場調査がこれに当たります。つまり、調査者は実験や対照群などの操作をせず、物事をありのままに研究します。

定性調査は目下のトピックに対する人々の動機、思考、態度といった情報を得て、深く知るためのものです。ただし、調査の質問に対しては深い理解を得られますが、結果を分析する難易度は上がります。

定量データは全体像を見るのに役立ちます。定性データは調査結果の詳細を明らかにし、人々の声を吸い上げます。

各メソッドを調査プロジェクトでどのように活用するかをご紹介しましょう。

この2つの調査メソッドは互いに相反するものではなく、実際にはチームになったほうが上手く機能します。ビッグデータの世界では、豊富な統計や計算で意思決定の元になる強力な基盤が得られますが、この基盤には数字に意味を与える実際の人間から集めた情報が欠かせないのです。

それでは、この2つの調査方式はどのように組み合わせればいいのでしょうか。定性調査は、新しい問題や機会を発見したい時のスタート地点として、ほぼどんな場合でも有効です。そこからより核心に迫った調査に移ることができます。定量調査は、それぞれの問題や機会を確証し、理解するための計測を行います。

具体的にイメージしてみましょう。

あなたは会議を主催したばかりで、参加者からフィードバックをもらいたいとします。参加率、全体的な満足度、演説者への評価、提供された情報の価値といったことについては、定量調査で計測する方法をすでにご存知でしょう。これらの質問はすべて、選択回答形式の測定しやすい方法で行えます。

あなたはそこで、自由回答形式で定性調査を行う質問を数点加え、見逃している点がないか確認したくなるかもしれません。その場合、次のような質問ができます。

定性アンケートによって一般的なテーマがわかったら、その調査をより詳細に行うことを決定し、次のイベントに変更を行い、これらのトピックについて次回の会議後に定量質問を加えることが可能になります。

たとえば、会議で最も良くなかった点は交通の不便な場所だと答えた回答者が数名いたとしましょう。次の時には、アンケートで参加者がどの程度開催場所に満足したかを聞くような定量質問を行ったり、回答者に未来の候補地として好きな場所をリストから選んでもらうことが可能です。

1つの形式からもう1つの形式へとスイッチしたいかどうかを知るには、自由回答形式の質問を見返してその質問をする目的について考えてみることです。

たとえば、「弊社のアイスクリームの値段をどう思いますか？」という質問をした場合、回答者は自分自身の言葉で答えるので、予想外の回答が返ってくるかもしれません。

もしそういった回答を求めていない場合は、簡単に数値化できる回答の使用を考慮してみましょう。

例：他社と比較して、弊社のアイスクリームの値段に当てはまるものは次のどれですか？

このような質問ならアンケート回答者にとって明快な上、簡単に分析できる安定したデータが質問者に返ってきます。

トピックや関心に対して非常に細かな情報が得られる定性調査を行うための方法はたくさんあります。

ただし、このような自由回答形式の調査方法では、大きな質問に対して最も精度の高い回答を得られないことがあります。また、結果の分析も困難です。回答者は自分の観点をさまざまな言葉やフレーズで説明するでしょうし、回答に幅を持たせる余地があるとわかったら、別の話題について答えるかもしれないからです。

場合によっては、質問を「完全に量的」なものにしたほうが効果的なことがあります。

回答者の混乱を避けるため、「弊社のインターネットについてどのように思われますか？」といった質問は行わないようにした方が良いかもしれません。代わりに、次のような選択回答形式で量的な質問を尋ねてみましょう。

インターネットサービスはいつも信頼できる：

回答者は、常に我慢強く質問されたことに応えたり自分の考えを正確に述べようと長文の回答を書いてくれるわけではありません。アンケートにあらかじめ用意されたいくつかの選択肢から1つを選ぶほうがはるかに時間がかかりません。定量質問を使えば、アンケートにより多くの質問を入れ、より多くの回答が得られます。

選択回答形式アンケートの文字で表現された回答も数値化でき、指標やグラフに変換できます。そのため、データ全体のクオリティが向上します。最も正確なデータこそが最も可能性の高い決断に導くのです。

SurveyMonkeyの顧客満足度アンケートテンプレートには、自社のビジネスの現状についてよく理解するために定性質問と定量質問を併用する良い例があります。

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さて、定性データと定量データの定義およびこの2つの調査方法の違いはおわかりいただけたでしょうか。使用方法もより良く理解できたことでしょう。次回のプロジェクトでは、専門家チームによって作成されたSurveyMonkeyのアンケートテンプレートでさっそくお試しください。

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