情報分析の基本

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情報を得るための調査は「定性調査」と「定量調査」に大別できる。各調査で得られる「定性データ」と「定量データ」では分析手法が異なる。

定性調査と定量調査

 定性調査定量調査
調査手法例インタビュー、観察アンケート
得られるデータ手書きメモ、インタビューの記録、写真など大量の数値データ
長所言語情報が主体のため理解しやすい。本来の方向性や現状の修正点を探るのに適している。サンプル数が多い為、誤差が少ない。数値を介するので全体の構造が把握しやすい。
短所統計的に信頼できるサンプル数が集められない。分析に時間を要する。設定した質問についてしか情報が得られない。質問の選択に経験が必要である。

定性データの分析

要素化

調査で得られた事実を書き出し、切り分ける。
内容ごとにまとめることで、再編集が可能な状態にする。

グループ化

関連のあるデータをひとまとめにして意味を理解する。
調査対象を属性によってグループ分けし、グループごとの特徴をあぶり出す。

構造化

グループ間の包含関係や因果関係を見出し、情報を大局的に捉え直す。
理解度を深めたり、そのデータを説明するためのキーワードを見出す。

定量データの分析

グラフ化

表計算ソフトなどを用い、グラフ化することでデータを可視化する。

クロス集計

調査対象の属性や示したデータによってデータを細分化して扱い、
群間の比較をすることで部分的な法則性を見出す。

統計処理

データ群の特徴を示す「代表値」や「散布度」を得る。

代表値
平均値(個々の測定値の総和をデータ個数で割ったもの)
最頻値(最も頻度の高い測定値)
中央値(測定値を大きさ順に並べたとき、丁度中央になる値)
散布度
分散(各測定値と平均値の差の2乗したものの平均。平均からどれだけ散らばっているか)
標準偏差(分散の正の平方根をとった値。分散で2乗した単位をもとに戻す)

参考

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公開日2011年2月23日
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