writeLines(text=tmp,con=paste0(“MM”,(2:5)[AgeL==.x],”0.txt”))}), AgeL %>% map(~ filter(result, ① ――収容者が社会復帰後に望む支援はどのようなものか―― npo. アンケートフォームの作成方法については、「アンケートフォーム作成サービスとは。作成手順や選び方のまとめ」をご一読下さい。 Excelを用いる場合の方法. [11] “ネット” “ブランド” “ポイント” “メーカー” “メリット” [11] “ネット” “ブランド” “ポイント” “メーカー” “メリット” 1 ! [31] “制度” “選べる” “選択肢” “送料” “他” [1] “FM20” “FM30” “FM40” “FM50” “MM20” “MM30” “MM40” “MM50”, rownames(ALL4) [37] “37” “38” “39” “40” “41” “42” “43” “44” “45” “46” “47” “48” “49”, rownames(ALL4)<-ALL3$TERM また、アンケート調査における「言葉」の自由記述にはどのようなものがあるでしょうか。あらかじめ決まっている選択肢から選ばせるのではなく、回答者が純粋に想起した自由な意見や感想を集めたい時 … 名詞 サ変接続 0 0 0 0 0 0 1 0 ○○の△△についてお伺いさせてくださいご自由にお書きください。 この2つの回答方法には,それぞれ以下のような特徴がありま … Googleフォームの使い方を実勢にアンケートを作ってみます。アンケートの集計にはスプレッドシートを使います。ここまでをひとつの流れでGoogleフォームの使い方を紹介しています。 欲しい商品がモールおよび、直営公式サイトの両方に置いてありました。その場合、どちらで購入したいですか?, Q2. “たまる” “ためる” “つく” “ない” “もらえる” [31] “制度” “選べる” “選択肢” “送料” “他” gender == “male”, 自由回答アンケートにおける要求意図判定基準 大塚 裕子 , 内山 将夫 , 井佐原 均 自然言語処理 = Journal of natural language processing 11(2), 21-66, 2004-04-10 アンケートを実施するだけでは商品やサービスの品質向上にはつながりません。 重要なのはアンケートの実施後に必要なデータを集計して、正しく分析することです。本記事では、おさえておきたいアンケートデータの分析や調査手法をご紹介します。 そこでKH Coderを活用して、自由記述による授業評価アンケートの解析と客観化を試みた。 Ⅱ.本研究の目的 本研究では、2つの目的を有する。1つ目は、授業評価アンケートの中で、これまで定量的に結果を 実施したお客様アンケートなどを、データ入力から集計、グラフ化して分析する場合、入力や集計方法、社内体制づくりなど、事前に綿密に計画を立てる必要があります。エクセルを利用した正確に集計する方法や、効率的に作業を進めるコツなどを紹介します。 [21] “楽天” “慣れる” “金額” “個人” “口コミ” TERM %in% c(“ある”,”いう”,”いる”,”する”,”できる”,”なる”,”思う”,”感じる”,”とき”,”あと”,”!”,”わかる”,”考える”,””)), #頻度が3回以上の単語に絞る。ついでに、“TERM” “POS1” “POS2″のカラムを計算対象から除外する, “ためる” “つく” “ない” “もらえる” AgeL Ⅱ.アンケート結果集計 (自由記述) ... 学校評価の在り方の見直しにつながった 0 学校・保護者・地域の連携の大切さを再確認できた 0 支援の必要性が明らかになった(要望の後押しとなった) 0 [[1]] [36] “多い” “沢山” “貯まる” “貯める” “店” site.type==”モール”) アンケート結果を活用するには、適切な方法で集計することが重要です。代表的な集計方法について解説するので、アンケート結果の集計に役立てましょう。 アンケートの集計方法についての詳細は、「アンケートの集計はどのように行う?手段や方法についてのまとめ」をご一読ください。 ○○の△△についてお伺いさせてください 1.1. [46] “複数” “無料” “理由” “良い”, #また、正規表現を使って数値列(MM20.txtなど)だけを抽出してALL4へ格納する, ALL4 <- ALL3 %>% select(matches(“[FM][M]\\d\\d”)), colnames(ALL4) [16] “モール” “モールネットショップ” “安い” “価格” “会員” 「自由記述式のアンケート調査」結果速報レポート. Ïs±Œy§v:ÇôBPA‚\B“^˜!9'Óû#øŒÇ²HA;îtϲ”W)‰Í†~Ïp DãíANlÄ°p#â. アンケート結果を集計表にまとめたときは、ミスや矛盾がないか確認するようにしましょう。 「合計が100%になっていない」「データの合計が回答数と合わない」などのミスがあると、集計表全体の信頼性が低下してしまいます。 5.とても良い 4.良い 3.普通 2.悪い 1.とても悪い 自由記述式(自由に回答を記入する) 1. 自由記述アンケートデータの分析 3.1 対象データ・データ収集方法 本稿では,上述の通り,授業に関する自由記述のアンケート結果を分析対象とする。 今回用いるデータは,田中・山西(印刷中)において報告された,call教室(254名) [6] “アマゾン” “キャンペーン” “サイズ” “サイト” “ショップ” アンケートの自由回答、コールセンターやWebサイトなどに寄せられる顧客からのクレームや意見など、我々の身の回りには、放置されている従業員や顧客の 声が存在している。これらは従業員意識調査や顧客満足度調査といった本格的に調査した結果であったとしても、数値データである定量情報はきちんと分析され ているが、自由回答といった定性情報は一通り目を通しておしまい、というケースが多い。 自由回答は、100件程度であれば分析者が一通り目を通し整理することで、傾向を掴み、解釈する … [1] “20代” “30代” “40代” “50代”, #年齢、性別、site.typeを同一カテゴリとして、自由記述テキストをまとめてみる, #ここでは、[20,30,40,50] x [male, female] の掛け合わせ8ファイルを作成する, AgeL %>% map(~ filter(result, 顧客からアンケートをとることは,顧客ニーズの把握や,顧客からのフィードバックを得る手段として有効です。 アンケートの回答方法には,大きく分けて,以下の2つがあります。 選択式(事前に用意された選択肢の中から回答を選択する) 1. [1] 2, AgeL <- AgeL[-c(1,6,7)] 前述したように、クロス集計は、アンケートの結果を性別や年代別などの属性ごとに集計する方法です。 アンケート結果を属性ごとに集計することによって詳しく分析し、より効果的な戦略を立てることが可能となります。 クロス集計のメリットは、性別や年代別といった属性ごとの特徴を知ることができるということ。 アンケートの結果が、実施前に予測していた結果と違った場合、戦略を立て直すことができます。 また、新た … rownames(ALL4) Home; 0. #[1] “ID” “gender” “site.type” “reason” “problem” “age”, result %>% select(gender,site.type,age) %>% summary(), result %<>% na.omit() [41] “得” “買う” “買える” “付く” “幅広い” 法人マザーハウスでは、2014 年7 月以降に文通を開始した、刑事収容施設の収容者の 方に、アンケートをお送りし回答してもらいました。 [16] “モール” “モールネットショップ” “安い” “価格” “会員” [46] “複数” “無料” “理由” “良い”, FM20 FM30 FM40 FM50 MM20 MM30 MM40 MM50 圧倒的に モールを選択 する方が多いです。. こちらでは、情報収集に役立つ「アンケート」に関する情報をまとめました。今すぐ使えるテンプレートやアンケートを作る手順・コツ、無料で利用できる作成ツールなどをご紹介していますので、アンケート作成にお悩みの方はぜひご覧ください。 株式会社イードが実施した「テレワークに関する調査」でテレワークに関して自由に意見を募ったところ、様々な意見が寄せられました。ここではその内容を紹介しつつ、テレワークの課題と今後の在り方について考えます。 自由記述(自由回答・フリーアンサー)設問作成時の注意点があれば教えてください。 A 自由記述設問作成時の注意点として、まずは、誰が読んでも「何が聞きたいのか」ハッキリわかる、わかりやすい文章で設問文を作成することです。 つく 0 0 1 1 1 1 0 0, install.packages(c(“FactoMineR”,”factoextra”)), ALL4ca <- CA(ALL4, graph=FALSE) %>% [26] “使う” “使える” “住所” “商品” “情報” アンケートを実施する際、必ずと言っていいほど自由記述の項目が設定されます。 あえて「質問項目」を設定しないことで自由に書いてもらう。 こういった手法は想定外の情報を得るためには有効な手法と … ためる 1 1 0 1 0 0 0 0 [1] “gender” “site.type” “reason” “problem” “age”, AgeL <- result %>% use_series(age) %>% levels(), AgeL %>% map(~filter(result, age==.x) %>% NROW()) 回答に自由記述が含まれていたり、 回答数が1000件あるようなアンケートでは、集計する側の負担が大きくなってしまいます。 単一回答であれば、アンケートをまとめる手間が軽減されるとともに、集計手法を使った分析も可能です。 gender == “female”, Copyright © 株式会社ウェブ改善・分析企画開発リサーチ All Rights Reserved. colnames(result) はどのような関係ですか?[記述項目]”と質問し、 自由記述形式で回答を求めた。 2)「友人関係のあり方への自己不一致感」について 友人関係のあり方への不一致感を、どのような時に 感じているのかを把握するために“あなたは、どのよ 卒論や修論に欠かせない「アンケート」について、初めての方にも分かりやすく解説したまとめ記事です。準備~対象者の集め方~調査票の作り方~集計・分析という一連の流れに沿って各ポイントやコツをピックアップ!学生や院生の方、必見です。  [1] “TERM” “POS1” “POS2” “FM20.txt” “FM30.txt” “FM40.txt” “FM50.txt” “MM20.txt” “MM30.txt” “MM40.txt” “MM50.txt”, head(ALL,n=3) 自由記述欄(日本) 日本と外国のいろいろな違いがわかったので、もっと知りたいと思った。 海外に留学して、将来は英語を使う職業に就きたいと思った。 デンマークに行って、もっといろいろなことを知りたいと思った。 アンケートまとめ 32% 60% 8% 0% %>% site.type==”モール”) {tmp<-use_series(data=.,reason)%>%as.character() {tmp<-use_series(data=.,reason)%>%as.character() 社内アンケートとは?あなたの会社では、社内アンケートは使われていますか。社内アンケートの作り方はご存知ですか。この記事では、社内アンケートの作り方のコツや効果的なアンケート実施方法をみていきます。作り方のポイントをご紹介する前に、まず社内ア アンケートの集計作業は非常に骨が折れるものです。集計後はさらに、グラフなどでわかりやすくまとめなくてはいけません。そこで今回は、選択肢形式の単一回答、複数回答の2種類における、Excelの関数を用いた集計方法をご紹介します。 ピボットテーブルとはExcelに備わっている機能の一つで、関数や難しい数式を使わなくても簡単に大量のデータを集計・比較・分析することが可能です。この記事では「名前は聞いたことがあるけど詳しい使い方を知らない」という方のために、ピボットテーブルの特徴や使い方をご紹介します。 2 ANA 名詞 一般 0 1 0 0 0 0 0 0 [1] “FM20.txt” “FM30.txt” “FM40.txt” “FM50.txt” “MM20.txt” “MM30.txt” “MM40.txt” “MM50.txt”, #str_extract関数を使って、指定したパターンにマッチしない部分は取り除く, colnames(ALL4)<-str_extract(colnames(ALL4), “[FM][M]\\d\\d”), colnames(ALL4) アンケートの集計にExcelを利用できることは先にも説明しました。 学校評価保護者アンケート(自由記述)の結果について ※保護者の皆様からいただいた意見を紹介させていただきます。特定の個人を中傷する ような内容については,割愛させていただきました。 【学校・ … ネットリサーチ(インターネット調査)国内実績No.1。インターネットリサーチ、海外市場調査、グループインタビュー、会場調査など、マーケティング課題解決のための市場調査。総数200万人超のネットリサーチモニタとノウハウに基づく幅広いソリューション。 テキストマイニング(英: text mining)は、文字列を対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法である。, 本日は、弊社で収集したオンラインショッピング利用状況アンケート の一部を使い、Rを使ったテキストマイニング (対応分析)を実施してみます。ここから性別・年代による利用傾向を捉え、ウェブ改善に活かすことが今回のゴールです。, Q1. 以下で、自由記述回答について行った分析について述べる。表1で示したように本学の 授業評価アンケートでは問15で意見・要望を回答する自由記述欄を設けている。問15の 自由記述欄へは、全体で1528件の回答があった。なお、問12の【良かった点】、問13の 自由回答法のうち、統計的な集計を 行う調査項目については、回答のコーディ ングを行う。自由意見欄(11.12節参照) の 内容などは、コーディング・集計するより も、そのままの文章の方が有意義な情報と なることが多い。 [6] “アマゾン” “キャンペーン” “サイズ” “サイト” “ショップ” library(factoextra) #[1] “ID” “gender” “site.type” “reason” “problem” “age”, [1] “gender” “site.type” “reason” “problem” “age”, AgeL %>% map(~filter(result, age==.x) %>% NROW()), writeLines(text=tmp,con=paste0(“MM”,(2:5)[AgeL==.x],”0.txt”))}), writeLines(text=tmp,con=paste0(“FM”,(2:5)[AgeL==.x],”0.txt”))}), [1] “TERM” “POS1” “POS2” “FM20.txt” “FM30.txt” “FM40.txt” “FM50.txt” “MM20.txt” “MM30.txt” “MM40.txt” “MM50.txt”, TERM POS1 POS2 FM20.txt FM30.txt FM40.txt FM50.txt MM20.txt MM30.txt MM40.txt MM50.txt, [1] “FM20.txt” “FM30.txt” “FM40.txt” “FM50.txt” “MM20.txt” “MM30.txt” “MM40.txt” “MM50.txt”, [1] “FM20” “FM30” “FM40” “FM50” “MM20” “MM30” “MM40” “MM50”, [1] “1” “2” “3” “4” “5” “6” “7” “8” “9” “10” “11” “12” “13” “14” “15” “16” “17” “18” “19” “20” “21” “22” “23” “24” “25” “26” “27” “28” “29” “30” “31” “32” “33” “34” “35” “36”, [37] “37” “38” “39” “40” “41” “42” “43” “44” “45” “46” “47” “48” “49”, 調査対象:スクリーニングなし。モールまたは直営公式サイトを利用したことのある10代~70代の男女, Facebook で共有するにはクリックしてください (新しいウィンドウで開きます). age==.x, マーケティング初心者必見, 2.定量調査(アンケート調査), アンケートの作り方, アンケートの調査設計, 定量分析の手法・コツ紹介, 定量調査の手法・コツ紹介; プロのリサーチャーが『自由記述式』アンケートを全く作らないワケ [1] “1” “2” “3” “4” “5” “6” “7” “8” “9” “10” “11” “12” “13” “14” “15” “16” “17” “18” “19” “20” “21” “22” “23” “24” “25” “26” “27” “28” “29” “30” “31” “32” “33” “34” “35” “36” fviz_ca_biplot(ALL4ca), 今回は、アンケート(自由記述)に対して、テキストマイニング (対応分析)でアプローチしてみました。, 細かいニュアンスは一言一句確認する必要がありますが、俯瞰しながら詳細部分を確認できるようになることはとても重要です。, 今回の作業については、文字単語行列の精度をあげられそうですが、年齢・性別とTERM のプロットについてはおおむね、参考にできるレベルと感じました。, 実際の作業フローは、Tableau Prepで前処理、TableauからR連携でデータを返してもらってビジュアライズが良さそうです。ただし、インサイトを手っ取り早く欲しい場合は、R単体、あるいはTableau単体でも十分だと感じます。, アンケートなどの自由記述部分は集計がなかなか難しいため、今回のように対応分析によるアプローチは有効です。, みなさまも、自社ECサイトのお客様アンケートを定量的に分析できるように試してみてください!, また、モールの自社商品の口コミは、「ウェブスクレイピング」という技術で一斉収集が可能な技術があります。, Rでもパッケージがありますので、そちらでデータ集計をしたら、同様にテキストマイニング すると良いでしょう。, ※今回のアンケートでは、モール優位でした。現実問題、公式サイトでもかなり売れているブランド・企業はやはりあります(感覚では10社に1社くらいの1割合でしょうか)。そこには必ず理由があります。その理由は弊社のコンサルテーションで触れておりますので、ぜひ、あわせてご活用ください。, 今回使用したロウデータを活用したい方は有料にてお譲りいたします(法人様の場合は請求書対応可)。, [contact-form-7 id=”4500″ title=”お問い合わせフォーム(最新)”]. [41] “得” “買う” “買える” “付く” “幅広い” アンケートを集計、分析するならば必ずグラフを作成する技術は必ず身に付けるべきだと言えるでしょう。社内外に向けた資料や、プレゼンのスライドにおいても、アンケート結果を効果的にグラフ化できれば、より情報に説得力を持たせることができます。 一般的にオンラインショッピングを活用して不満・不便・不安に思うことは何ですか?, 100件の自由記述アンケートを全部読むのはもちろん重要ですが、自由記述テキストをRで形態素解析し、その頻出ワードでフィルタしながら都度確認できるようにすると良いです。, *形態素解析を本格実施する場合は、除外するワード、表記ゆれを吸収するワードを選定し、クレンジングしながら精度をさらに高めていきます。Tableau Prepの利用が良いです。, 実際のコメントをみると、ポイント利用のメリット、送料(無料)、価格優位、会員登録が済んでいる(都度登録は手間)、使い慣れている、幅広い商品を比較・選択できる がモールを使いたい主な理由となります。, 公式サイトでは、モールで対応できないことを徹底的に対応していくサイトづくりが必要そうです。, 公式サイトでは付加価値で勝負する必要がありますが、付加価値に幻想を抱きすぎという意見もありました。, 比較検討ができる、多数の商品から選べる、何より、使い慣れており利便性が高いという点も重要です。, 都度、会員登録が必要な公式サイトのデメリットを補うにはAmazon Payの導入はもはや必須ですね。, 全体として送料無料、時間指定、支払い方法、ポイント抹消、質感のギャップ、返品の手間、会員登録の手間が多そうですね。, 送料無料閾値を超えたかどうかの計算の煩わしさ、余計なものを買わないといけないなどが面倒ですよね。送料込みや送料無料で慣れてしまうと他で買えなくなるという意見もあります。, ポイント二重取りのための手法など、余計に悩ませているケースがありますね。特に段ボール問題もポイント還元で対応できると単純に嬉しいですね。失効で無理やり使おうとしても欲しい商品がないときも面倒です。, 女性の鞄など、細かな採寸が欲しいという意見が複数ありました。実際にノートパソコンを入れた場合のイメージ写真なども欲しいようです。, 返品無料でも返品率は以前と大きく変わらないということをよく伺います。公式サイトでも強みになると思います。, Amazon Payに対応した公式サイトに活路があると思います。公式サイト分、クレジットカード情報を預ける、あるいは毎回入力させるのは不便すぎます。, 今回手順の前に、Rのインストール、MeCabの導入、RStudioの導入  をしておくと良いです。*これらの手順は割愛します。, なお、今回のR環境は、MACでVMwareFusionを使って、Windows10にて仮想環境を構築しております。, install.packages(“RMeCab”, repos = “http://rmecab.jp/R”), result <-read.csv(“C:/Users/info/R/research.csv”), colnames(result) たまる 0 3 1 1 0 1 1 0 age==.x, [21] “楽天” “慣れる” “金額” “個人” “口コミ” アンケート調査では質問の回答形式(選択回答や自由回答など)によって特性は大きく異なる為、それらの特性、及び集計分析方法まで見通したアンケートの作成が求められます。回答形式の種類、各回答形式の特性、そして自由回答における効率の良い集計方法を解説していきます。 3 Amazon 名詞 一般 2 0 0 0 0 0 0 0, ALL2 <- ALL %>% filter(POS2 %in% c(“一般”,”固有”,”自立”)), ALL2 <- ALL2 %>% filter(! [26] “使う” “使える” “住所” “商品” “情報” writeLines(text=tmp,con=paste0(“FM”,(2:5)[AgeL==.x],”0.txt”))}), ALL<-docDF(“C:/Users/info/R/doc”,type=1, pos=c(“名詞”,”動詞”,”形容詞”)), colnames(ALL) ユーザビリティ調査やフィールド調査を実施するとき、自由回答式の質問をたくさんするというのはいい考えだ。通常、調査者は調査セッションの前と途中、後にも質問をする。そのため、どのように質問するかではなく、何を知りたいのかということが重視されがちである。しかし、何をどれくらい発見できるかという観点からいくと、質問の仕方が非常に重要だ。自由回答式という手軽なテクニックを使うことで、予想していなかった重要なことを知ることができるだろう。 ④ (モールまたは公式サイトを使いたい)その理由は? 100件の自由記述アンケートを全部読むのはもちろん重要ですが、自由記述テキストをrで形態素解析し、その頻出ワードでフィルタしながら都度確認できるようにすると良いです。 TERM POS1 POS2 FM20.txt FM30.txt FM40.txt FM50.txt MM20.txt MM30.txt MM40.txt MM50.txt [36] “多い” “沢山” “貯まる” “貯める” “店”