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人材開発活動に必要なアンケート調査の考え方・すすめ方[連載]~第2回

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テーマ:質問項目の作り方と回答形式の決め方

今回は質問項目・回答選択肢の作り方のポイントについて解説します。

(誌上セミナー担当:堀内 勝夫 総合研究所普及推進課)

1.質問項目の作り方

アンケート調査や、インタビュー調査でデータを集めるためには、対象となる人々に適切な質問をすることが重要です。以下にAとBの組になっている回答文が2つあります。これらは、この同じ質問文に対するものです。

「どちらの課長の下で働きたいですか?」

読者の皆さんはAとBどちらを選ばれるでしょうか?

「どちらの課長の下で働きたいですか?」 回答例1

「どちらの課長の下で働きたいですか?」 回答例2

よく読んでみると、上の囲みと下の囲みのA文同士、B文同士は内容が全く同じです。
ところが、賛成の割合が大きく異なっています。
このようにアンケート調査の場合、言葉の使い方によって結果が異なることがあるので注意が必要です。
質問項目を文章化する作業やその結果の言い回しは「ワーディング(wording)」と呼ばれます。

以下では、ワーディングに関する留意点を8つ挙げてみましょう。

(1)難しい用語や略語は使わない→難しい用語や略語には説明を加える

例)「SASの最近の動向についてどう思いますか」
「SAS」が何を意味するのか明確ではなく、その判断は回答者に委ねられます。すべての回答者が同じ意味に取るとは限らず、意味の異なる回答になる可能性があります。

(2)特殊な言葉を避ける

例)「パソコンに詳しい人」と「パソコンマニア」
パソコンの利用に関して質問する中で、この2つのワーディングのうちどちらを用いるかで回答者に与える印象が異なります。ステレオタイプもしくは偏見を引き出すようなワーディングは避けましょう。

(3)聞きたいことを直接聞く→反対語を使っても意味は正反対にはならない

例)「消費税に賛成ですか」、「消費税に反対ですか」
この2つの尋ね方は、言葉の上では単に賛否を問いている対称的な質問に見えますが、回答で正反対の結果が得られるとは限りません。質問のもっていき方によって、心理的なバイアスがかかり、それが回答を大きく変化させることがあります。

(4)否定語を多用しない

例)「国立公園で以下の行為をしないことは環境の保全に役に立たないという意見に賛成しますか」
否定語を多用すると文意が掴みにくい文章となります。可能な限り肯定文にしましょう。

(5)社会的な質問と個人的な質問とをはっきり区別する

例)社会的な質問→「裏口入学で合格する人をあなたはどう思いますか」
  個人的な質問→「可能であれば、裏口入学をしてでも子供を合格させたいですか」
この2つでは回答が異なります。原理原則でいえば、社会的に正しい、もしくは間違っているという価値を含む質問はできる限り避けましょう。価値の方向に回答結果が偏ります。

(6)二つの質問が同時に行われる表現は用いない

例)「この自動車の色や形を良いと思いますか」
色は良いと思うが、形は良いと思わない場合もあるので回答の混乱を招くことになります。

(7)形容詞や副詞や動詞の選択は慎重にする

例)「あなたはコミュニティ活動に○○参加しますか」
○○の部分に「積極的に・いつでも・ときどき・原則的に・必ず・おおかた・たまには」のいずれを入れるかによって、回答が異なり、集計結果にも影響を及ぼします。

(8)丁寧すぎる表現や、くだけ過ぎた表現は避ける

例)「お子様は一人でお食事を召し上がれますか」
不自然な印象を与えます。アンケート調査では印刷・表示された文章が全てです。その文章で、回答者に質問の意図を完全に把握していただかなくてはなりません。正しい、分かりやすい日本語を使いましょう。

2.回答形式の決め方

アンケート調査において、質問項目に対する回答形式には「自由回答」「選択回答」「順位回答」の3つがあります。それぞれの長所と短所を良く理解した上で使い分けましょう。

2-1.自由回答

質問文に対する回答を自由に記述させる形式です。

自由回答方式の例

【長所】
・調査者が気づかなかった重要な視点や解決案、意見が得られる可能性がある
・回答者が満足するという効用が期待できる場合がある

【短所】
・回答者が質問の意味を取り違える可能性がある
・回答に手間がかかるため無回答が多くなる
・コーディングに手間がかかる

”どのような回答が得られるか予想がつかないような質問”、”選択肢をつくると多すぎる質問”(例えば、講読雑誌の名前)は、自由回答を用いた方が良いでしょう。

2-2.選択回答

回答内容をあらかじめ選択肢として用意しておき、その中から回答を選ばせる形式です。
量的調査(アンケート調査)を実施する場合は、選択回答形式を中心にします。

選択回答の例(1)

選択回答の例(2)

【長所】
・選択肢が示されているので意味が伝わりやすく、回答しやすい
・データの統計的処理が容易

【短所】
・回答が選択肢の範囲内に限定されてしまう

選択回答の際に、「その他」自由記述で当初予想しなかった回答があった場合に、それに着目して、類似の回答が多く出た場合に分析の「区分」を新たに設定する方法もあります。


選択回答形式で実施する場合には、いくつか注意する点があります。

単一回答か複数回答か

単一回答とは、選択肢の中から一つだけ選ばせるものです。
複数回答とは、選択肢の中から二つ以上選ぶものです。

この2つの形式は、集計方法にも違いがあります。回答者には明確に違いを意識してもらいましょう。
特に複数回答の場合には、選ぶ数に制限をつけるものと、無制限のものがあります。無制限の場合、全ての選択肢に○がついてしまうこともあります。
しかしながら、回答者の気持ちに沿って選択したいものはすべて選択できるという良さがあり、実態調査によく用いられます。この場合、「当てはまるもの、すべてに○をつける」と明記することが大切です。

複数回答の例

単一回答の場合は、重複選択肢、欠損選択肢が無いようにする

重複選択肢・欠損選択肢

(例1)では、30歳と40歳の人はどこに回答すべきか不明確です。
(例2)では、10歳未満と60歳以上の人は回答できないことになってしまいます。

単一回答の場合、選択肢が相互に”排他的”かつ”網羅的”になっていなければなりません。2つ以上の選択肢に当てはまる人が生じないように選択肢を吟味する、「その他」という選択肢を設けておく等の注意が必要です。

選択肢の数

20以上の選択肢の中から1つだけ選ぶなど、選択肢の数があまり多くなると、選ぶ側の負担が大きくなります。質問項目を分けたり、自由回答を上手く使って、選択肢の数を10以内に抑えるようにしましょう。

2-3.順位回答

用意した選択肢に順位をつけさせる形式です。

完全順位づけ」「部分順位づけ」「一対比較法」の3つがあります。(表1参照)

表1 順位回答の種類
回答の種類 回答のタイプ 説明
順位回答 完全順位づけ 選択肢のすべてに順位をつけさせる
部分順位づけ 上位のいくつかまで部分的に順位をつけさせる
一対比較法 一対ずつの選択肢を示して比較させる

順位回答の例(1)

完全順位づけは、選択肢の数が少ない時が望ましく、5つ以内、最大でも10が限度です。一対比較法は、一対ずつの選択肢を示して比較させ、結果として順位をつける方法です。

順位回答の例(2)

2-4.回答形式の決定

回答形式は、得られたデータを集計・分析する方法と密接に関連しています。回答形式が不適切なものだと、必要な分析ができなくなることもあります。よって、まず結果をどのように分析するかを想定し、それに適したデータが得られるような回答形式を選択しなければなりません。

回答形式を決定する際には、「尺度の水準」についての理解が必要です。量的調査で得られたデータは、多くの場合数字を用いて表現されますが、この数字のもつ情報量によって「尺度(scale)」の水準が決まります。

尺度はその水準によって、「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」の4つに分類されます。(表2参照)

名義尺度(nominal scale)

数値は分類ラベルの情報を持っています。しかし大小や順序という意味はありません。

名義尺度の例

*「1.環境音楽 2.ポップス 3.クラシック・・・」でもよいことになります。

順序尺度(ordinal scale)

数値は名義尺度のもつ情報を備えており、さらに大小や優劣といった順序の情報が含まれています。
しかし数値の間隔は等間隔ではありません。

順序尺度の例

*例では、クラシックを1位、ジャズを2位、ポップスを3位としています。
Aさんは、クラシックが「すごく好き」でジャズとポップスが「まあまあ」です。Bさんは、クラシックとジャズが「すごく好き」でポップスは「まあまあ」だとしても、回答結果は変わりません。
つまり、”1位と2位がすごく接近している人”と、”1位が2位と3位をすごく引き離している人”の結果でも変わらないということになります。

間隔尺度(interval scale)

数値は順序尺度のもつ情報を備えており、さらに数値の間隔は等間隔です。
しかし絶対原点(0)をもっていません。

間隔尺度の例

比例尺度(ratio scale)

数値は間隔尺度のもつ情報を備えており、さらに絶対原点(0)を有しています。

比例尺度の例


「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」と尺度の水準が高くなるにつれ、数値のもつ情報量は多くなります。またそれに伴って、適用できる集計・分析方法も増加します(表2参照)。

また、情報量の多い尺度から少ない尺度へは変換可能ですが、少ない方から多い方への変換はできません。(間隔尺度)→(名義尺度)は可能ですが、逆はできません。

したがって、回答形式を決定する際には、できるだけ情報量の多い尺度の水準になるように心がけます。

例(1)名義尺度、例(2)間隔尺度

表2 尺度と分析方法
変数の種類 尺度の名称 具体例 使用可能な分析方法
定量的変数 比例尺度 身長、金額など すべて
間隔尺度 気温、年齢など 算術平均、標準偏差、相関係数、t検定、分散分析など
定性的変数 順序尺度 マラソンの順位、学歴など 中央値、順位相関係数、四分位偏差など
名義尺度 背番号、電話番号、性別など 最頻値、連関係数、χ2検定など


次回は、結果の集計に関する基本について解説します。

シリーズ:人材開発活動に必要なアンケート調査の考え方・すすめ方【連載】

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