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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

• 新試験対応版 J検 情報デザイン 完全対策公式テキスト