クロス集計

クロス集計について

クアルトリクスは、一度に2つ以上の変数で多変量解析を実行するためのクロス集計ツールを提供しています。このツールには、カイ二乗統計や ANOVA を計算する機能など、クロスタブをカスタマイズするための多数のオプションが含まれています。

このページでは、変数の設定や計算を行うさまざまな方法に加えて、クロスタブの設定の基本について説明します。その他の機能については、「クロスタブオプション」を参照してください。

新しいクロス集計の作成

1. ［データと分析］タブに移動します。
   
2. ［クロス集計iQ］をクリックします。
3. これが最初のクロスタブの場合は、[クロスタブの新規作成] をクリックします。別のクロスタブを作成する場合は、ドロップダウンメニューから [新しいクロスタブの作成] を選択します。
   
4. 左側は変数です。これには、質問、埋め込みデータ、メタデータ、テキスト分析結果などのアンケートデータが含まれます。
   
5. 一覧から変数を選択し、それを列 (バナー) ボックスにドラッグして列を作成します。これらは通常、年齢、所得、性別などの人口統計または「入力」変数です。
   
   ヒント：数値自由回答欄の質問は、列または行として機能できません。
   ヒント：複数の変数を選択するには、 コマンド Mac または コントロール PC でキーを選択し、選択する変数をクリックします。行内の多数の変数を選択するには、 シフト キーボードに入力してから、目的の選択で最初と最後の変数をクリックします。
6. 一覧から変数を選択し、行（スタブ）ボックスにドラッグして行を作成します。通常、これらは満足度などの評価または “出力” 変数です。
   
7. これで、クロスタブに追加する情報のセルを追加できます。これらのオプションの詳細については、利用可能な計算セクションを参照してください。
   
   ヒント：一部のセルが灰色表示されていますか？最初にデータの一部を識別するか、他のオプションを選択する必要がある可能性があります。必要な処理については、利用可能な計算セクションを参照してください。
8. クロスタブが作成されました。このクロスタブのセル、列、または行はいつでも編集できます。
   

クロス集計への新しい回答の追加

より多くの回答を収集する場合は、クロスタブを再計算する必要があります。右上隅の［設定］タブをクリックし［最新のデータをインポート］を選択してデータセットに新しい回答を追加します再計算中はクロスタブを使用できません。

クロスタブでの重み設定

クロスタブデータに重み設定を適用することもできます。これは、回答の重み設定に基づいて、またはデータの既存の数値変数の1つに基づいて実行できます。

1. データに加重を適用したら［クロス集計iQ］セクションに移動します
   
2. 重み設定セクションの下で、ドロップダウンメニューをクリックします。これにより、使用可能な数値変数と重みを表示できます。
   ヒント：［クアルトリクスの重み設定］は［重み設定］タブで作成した重みです。データに加重を適用していない場合、この変数はクロスタブメニューに表示されません。
3. データに適用する数値変数を選択します。
   

列と行のナビゲーション

列 (バナー) は “入力” 変数です。これには、性別、収入、年齢などの人口統計が含まれます。列は、変更なしまたは独立として扱う変数である必要があります。

行（スタブ）は「出力」変数です。これには、満足度、CSAT、CES、NPS などの評価である変数が含まれます。行は、調査の条件に基づいて変更されると思われる変数である必要があります。

上には、以下の要素で構成されるクロスタブが表示されています。

1. コラム「性別は？男性と女性に分かれています
2. コラム「修了した最高レベルの教育は？各レベルの教育に分けられます
3. 「サポートチームにどのくらいの頻度で連絡しますか？」という行が表示されます。各頻度レベルに分割されます

複数のフィールドを行に追加できますが、すべてを一度に表示することはできません。これらの計算は、行内の各フィールドが選択された列に対して個別の計算で実行されるため、相互に分離されます。行をクリックすると、その行の計算が表示されます。

列のネスト

列をネストすると、1 セットの変数を別の変数に分割することができます。そのため、High-Income と Low-Income、USA と Canada を別々に使用するのではなく、High-Income-USA、High-Income-Canada、Low-Income-USA、Low-Income-Canada を取得します。

1. 最初の変数を列 (バナー) に追加します。
   
2. 2列目の変数を最初の1の上にドラッグします。
   
3. これを正常に実行すると、2 番目の変数が最初の変数の下にネストされます。
   
4. 行（スタブ）を追加します。
   
5. セルを選択します。
6. クロスタブの列は、考えられる回答の組み合わせごとに分割されます。
   

カスタムコラムの作成

クロスタブを使用すると、回答のグループのパターンを分析するために、データ要素を結合する新しい列変数を作成できます。

1. ［変数を作成または削除します］をクリックします。
   
2. カスタムコラムの名前を作成します。
   
3. 論理ステートメントを利用して結合変数を作成します。ロジックを使用して新しい変数を作成する方法の詳細については、「変数の作成」ページを参照してください。
   例：頻繁に Web サイトにアクセスする顧客の NPS データを確認するとします。2つのグループを作成し、回答者がウェブサイトを非常に頻繁または頻繁にアクセスすることを各グループに要求できます。しかし、最初のグループは回答者が高いNPSで回答することを要求し、2番目のグループは低いNPSで回答することを要求します。このロジックでは、高頻度の訪問者のみが推奨者と批判者の 2 つの NPS グループに分割される変数になります。
   
4. 変数の作成をクリックします。
5. 新しい変数が変数一覧の最下部に表示されます。変数を表示するには、その変数を列 (バナー) セクションにドラッグします。
   

識別値の割り当て

平均の発見やANOVAの実施など、特定の統計を生成する前に、クロスタブが数値であることを認識できるように変数を再コーディングする必要があります。

1. 識別値を割り当てる列変数またはバナー変数の横にある歯車をクリックします。
   
2. 必要に応じて、ドットをクリックして左側にドラッグし、選択肢を並べ替えます。これにより、選択肢がエスカレーションの順序 (最小から最大) に保たれます。
   
3. 各選択肢に指定する値を入力します。
   ヒント：一般的には、これらの値を最小から最大にエスカレートする必要があります。したがって、このスクリーンショットでは、”極めて多い” は 5、”なし” は 1 です。
4. 目のアイコンをクリックして、クロスタブのオプションを表示または非表示にします。これにより、対応する行または列からこのオプションが削除されます。
5. この選択肢を分析から除外するには、［除外］を選択します。これは、”該当なし” および “不明” オプションで最も一般的です。
6. 保存をクリックして終了します。

利用可能な計算

クロスタブには、さまざまな種類のデータを表示できます。列と行を設定した後、セル項目で各計算を選択することができます。このセクションでは、すべてのオプションの内容と、そのオプションを使用するために満たす必要がある要件について説明します。

標準統計

列はカテゴリとして扱われますが、これらのオプションの 1 つを選択する前に、行を数値にするか、識別値を含める必要があります。たとえば、平均が選択され、婚姻状況が列に追加され、CSAT が行に追加されると、婚姻状況別に分類された平均 CSAT が表示されます。

以下は、照会可能な統計です。

• 平均
• 中央値
• 標準偏差
• 標準エラー

列数

選択すると、以下の列に回答者の数が表示されます。

• 総数：列質問と行質問の両方に回答したユーザーの合計数を一覧表示する列を追加します。
• 不足数：アンケートの他の部分に回答したものの、この質問に回答しなかった人の数が、自分に表示されなかったか、スキップされたかを示します。クロスタブに列変数がない場合、欠落している数は、行の質問に回答しなかった回答者を表します。クロスタブに列変数がある場合、欠落している数は、行の質問に回答せずに列の質問に回答した回答者を表します。
• 件数: 列で選択された質問に対して利用可能な各回答を列の各カテゴリに属するユーザーの数で表示します。
• バケット数：選択した行をバケット化した場合、列の各カテゴリーの人が各バケットに収まる人数が表示されます。

列パーセンテージ

値は小数点以下 1 桁に丸められます。列の合計は約 100% です。

• 列パーセンテージ (すべて): 選択した行で各回答を与えた各列カテゴリのパーセンテージを示します。アンケートの回答者の合計数を使用して計算されます。
• バケットのパーセンテージ（すべて）：選択した行をバケット化した場合、各列のカテゴリーが各バケットに適合する割合が示されます。アンケートの回答者の合計数を使用して計算されます。
• 列のパーセンテージ（回答）：これは表示ロジックが適用された質問専用です。つまり、表示ロジックが適用された質問の場合、表示されていないため質問に回答できない可能性がある回答者が存在します。複数回答の質問では、回答者ごとに複数回答の選択肢を選択できます。選択した行で各回答を与えた各列カテゴリの割合 (%) を示します。合計回答者数ではなく、質問に対して入力された回答の合計数を使用して計算されます。
  ヒント：スタブとして複数回答の質問またはグループを使用した場合は、列のパーセンテージ（回答）に注意すべき点があります。選択肢のいずれかに選択肢表示ロジックが適用されていた場合、通常のように合計（回答）列は表示されません。代わりに、選択肢の計算に使用される分母は、選択肢を表示できた回答者の数によって異なるため、選択肢ごとに離散値が表示されます。
  ヒント：マトリックス表をスタブとして使用した場合は、列のパーセンテージ（回答）に注意すべき点があります。マトリックス質問が表示ロジックによって非表示にされたか、回答者によってスキップされたかにかかわらず、［合計（回答）］フィールドにはすべての質問に回答した回答者の数が表示されます。ただし、すべての計算が正解です。回答者が質問をスキップした場合、そのスタブでは合計値（回答）が分母として使用されず、代わりに質問に回答した実際の回答者数が使用されます。
• バケットのパーセンテージ（回答）：これは表示ロジックが適用された質問専用です。つまり、表示ロジックが適用された質問の場合、表示ロジックが適用されていないために質問に回答しない可能性がある回答者、複数回答の質問では回答者ごとに複数回答の選択肢を選択できます。 選択した行をバケット化した場合、各列のカテゴリが各バケットに適合する割合が示されます。合計回答者数ではなく、質問に対して入力された回答の合計数を使用して計算されます。

ヒント：［列のパーセンテージ］（回答）がオプションとして表示されない（灰色表示ではなく、リストから完全に除外されている）場合、サポートに連絡してアカウントに対してこの機能を有効にできるかどうかを確認できます。

統計テスト全体のパーセンテージ

統計全体のパーセンテージテストは、カイ二乗検定として機能します。カイ二乗統計では、2 つのカテゴリ変数間の関係がテストされます。このテストでは、関係が重要かどうかを判断する p 値が生成されます。クロスタブのp値にマウスポインタを合わせると、テストが重要であったかどうかを確認できます。

統計テスト全体のパーセンテージは、バナーが数値変数で、スタブがカテゴリ変数である場合に最も役立ちます。［信頼水準］を調整することで、P値が重要になるタイミングを設定できます。

変数をバケット化し、バケット化されたバージョンでチースコアを実施する場合は、［バケット全体の統計テスト］（%）を選択します。

統計テスト全体の平均

統計的平均の総合テストは、分散分析 (ANOVA) として機能します。ANOVAでは、2つの方法の違いをテストすることで、カテゴリ変数と数値変数の関係をテストします。このテストでは、関係が重要かどうかを判断する p 値が生成されます。クロスタブのp値にマウスポインタを合わせると、テストが重要であったかどうかを確認できます。

信頼水準を調整することで、P値が重要になるタイミングを設定できます。

列統計テスト

列統計テスト (すべて) はペアワイズ Z テストです。Z 検定では、2 つのデータサンプルが互いに異なるかどうかを判定するために標準偏差が使用されます。Z検定はt検定に似ているが、Z検定はサンプルサイズが大きい（一般的には30以上）方が一般的である。

列統計テストをバケット変数に対して実行するには、［バケット付き列の統計テスト（すべて）］を選択します。

列統計テスト（回答）もペアワイズz検定です。（すべて）と（回答）の主な違いは、（回答）は回答数に基づくのではなく、質問に対する回答数に基づいていることです。これは、表示ロジックを使用する状況で役立ちます。表示ロジックが表示されないために質問に回答しない回答者がいる場合や、複数回答の質問では回答者ごとに複数回答の選択肢を選択できるためです。

列の統計テストの平均

列の統計テスト平均 (Stat Test of Column Averages) は、ペアワイズ Z テストです。Z テストでは、標準偏差を使用して 2 つのデータサンプルが互いに異なっているかどうかを判定します。Z検定はt検定に似ているが、Z検定はサンプルサイズが大きい（一般的には30以上）方が一般的である。

この場合、列の平均が比較されます。

ペアワイズ検査の重要度の解釈

このセクションでは、以下の結果を解釈する方法について説明します。

• 列の統計テストの平均
• 列統計テスト（すべて）
• バケット列の統計テスト（すべて）

値を比較する場合、設定された信頼水準を使用して、この差異が統計的に有意であることがどの程度確実であるかを判断します。統計的に有意な値が高い列を判別するために、すべての列が 1 つずつ比較されます。

上記の例では、さまざまな婚姻状況の回答者が、共有された職場で休暇日にどの程度簡単に応募できたかを評価しています。これらの結果からいくつかの結論を導き出せる。

1. 離婚した回答者の列 A では、「まあまあ難しい」行に B と D という文字が表示されます。つまり、「既婚」の回答者（B）と個別回答者（D）は、離婚した回答者よりも、プロセスを「まあまあ難しい」と表現する可能性が大幅に低くなりました。
2. 列 B の「既婚の回答」では、「まあまあ難しい」行に空白が表示されます。これは、B に関して重要な結果がなかったことを意味するものではなく、列 B が “まあまあ難しい” 評価のインスタンスとして大幅に高くないことを意味します。
3. 「極めて難しい」列には文字がない。これは、別の人よりも婚姻状況が「非常に難しい」と評価する可能性が高かったことを意味する。

変数のバケット

バケットを使用すると、既存の質問から新しいグループに選択肢を組み合わせることができます。たとえば、各回答者がどの国に住んでいるかを尋ねるアンケートを国際的に配信するとします。データ収集後、国ではなく、大陸全体を分析する必要があることがわかりました。バケットを使用すると、各国を大陸別にグループ化できるため、代わりにデータをそのように分析できます。

「バケット」という名前のセルは、バケットを設定するまで使用できません。

1. 識別値を割り当てる列または行の変数の横にある歯車をクリックします。
   
2. 右上にあるバケットを選択します。
   
3. 目的のグループに名前を付けます。
4. 左側から右側の適切なグループに値をドラッグします。
5. グループを削除するには、名前の横にある X をクリックします。
   
6. グループを追加するには、新規グループをクリックします。
7. 保存をクリックして終了します。

クロスタブでのインポートされたデータの使用

インポートされたデータと埋め込みデータはクロスタブと互換性がありますが、最初のクロスタブを作成する前にアンケートデータに追加する必要があります。クロスタブは、埋め込みデータのテキスト、テキストセット、数値セット、数値、およびフィルタのみの書式と互換性があります。

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