調査結果の集計 集計と尺度 1 集計とは • 計画段階において解明すべき課題が細分 化 • 調査票によって調査課題はより細かく分け られる。 • その細かく分けられたデータを統合するの が集計 • 再統合により集団の特性を明らかにするこ とが集計の役割 2 集計の基本 • 集計の基本は分類と積算 • 標本数・分類項目が多くなると手集計では 困難 • 昔は集計機が利用されていたが、現在は コンピュータで集計される • 簡単な集計やFAでは依然として手作業 3 集計作業のプロセス 集計計画 素データの審査 集計対象数の確認 作業規模の確定 集計 統計表の作成 4 統計表の形態 • GT表 – 調査アイテムに関する全ての回答者 • クロス集計表 – ブレイクダウン項目ごとの回答者 – 原因と結果の分析のために利用 – ブレイクダウン項目には、年齢・職業・性別お よび調査項目に大きく影響を与えそうな項目 が採用される 5 各部の名称 表頭 カテゴリー 全体 表側 サンプル数 出席 欠席 400人 135人 265人 GT 性別 男 250人 75人 175人 女 150人 60人 90人 ブレイクダウン項目 6 カテゴリー数 • 集団の特性をみるときに見やすい数 • 調査を行いやすい数 • 大体１０個前後が望ましい 7 カテゴリーの作り方 • • • • • • • 数を多くしすぎない 境界に注意する カテゴリーの間隔 正規分布になるようにする 同一次元を保つ 全てを網羅する カテゴリーの重複を避ける 8 個々の集計表の想定 • 表側に並ぶ項目によりセグメントが一目で わかる • 各質問をどの項目でブレイクダウンする か？ • 行方向の比率をとるか、列方向の比率をと るか • 表頭・表側の項目は報告者が決定 9 パーセントのとり方 出席 欠席 男 56％ 66％ 女 44％ 34％ 出席 欠席 合計 男 女 30％ 70％ 40％ 60％ 100 ％ 100 ％ 合計 100％ 100％ 10 データチェック • マルチ・チェック – SAの弧設問に複数回答しているか？ • オフ・コード・チェック – カテゴリー数を超えて回答されているか？ • 論理チェック – 分岐設問後の回答が正しいか？ 11 尺度の種類 • 名義尺度 • 順位尺度 • 間隔尺度 • 比例尺度 12 分析 情報の集約 集計と分析 • 多数の変数間の関係を集計表で表現する と煩雑 • どの程度から「差」があるのかの基準があ いまい • 変数間の関係を統計技法を用いて表現 相関表 体重１ 体重２ 体重３ 体重４ 合計 身長１ 20 9 0 0 29 身長２ 16 29 9 2 56 身長３ 0 17 38 9 64 身長４ 0 0 6 3 9 合計 36 55 53 14 158 相関図 85 80 75 70 65 体 重 60 男 女 55 50 45 40 140.0 145.0 150.0 155.0 160.0 165.0 身長 170.0 175.0 180.0 185.0 有名な統計量 • 平均 • 分散 • 共分散 • 相関係数 統計学の活用 • 変数間の関係を数字として表現 • 因果関係は統計学では分からない • 因果関係のためには論理的妥当性が必 要 • 操作可能な変数を原因とするとより好まし い 関係があるといえるには • 論理的な妥当性（ロジック） • 客観的な証拠（エビデンス） 分析とは • データを集約 • 客観的な判断基準によりデータの関係を 表現
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