第1部 基礎編

第1章 アンケートによくある5つの失敗

1 必要な項目を質問し忘れる
　　　　　ほとんどのアンケートは1回勝負！
　　　　　どうしていつも後から気付くのか
　　　　　原点に戻って考えれば大丈夫！
2 「どちらでもない」「普通」が多すぎる
　　　　　奇数の選択肢はクセモノ？
　　　　　どうして真ん中が多いと都合が悪いのか
3 長すぎるアンケート
　　　　　後ろの回答が全部1!?
　　　　　聞き漏らしはまずいが、聞きすぎにも注意！
4 結果をとりあえず表にまとめただけで終わる
　　　　　単純集計だけで終わっていませんか？
　　　　　視覚化するだけでも情報を引き出せる
5 グラフの使い方を間違える
　　　　　そのグラフで本当に大丈夫!?　
　　　　　ヒストグラムと棒グラフは別物
　　　　　折れ線グラフは変化を表現するために使うのが基本
　　　　　都合よくクローズアップするのは禁物
　　　　　3D円グラフは用いない
　　　　　コラム 一般的に3Dグラフは用いない
6 失敗を繰り返さないために
　　　　　どうすればアンケートから成果を上げられるのか
　　　　　本書のアプローチ

　　　

第2章 アンケートを成功させるには何をすればいいか？

1 何が知りたいかをはっきりさせよう
　　　　　アンケートの目的を決めて5つの失敗を防ぐ
2 質問項目を決定しよう
　　　　　大項目から小項目へと分けて考える
3 集計法・視覚化法・分析法を知ろう
　　　　　集計・視覚化・分析のための4つのフレームワーク
　　　　　コラム 比、割合、率、ポイント
4 適切な質問タイプを選ぼう
　　　　　質問タイプとは？
　　　　　選択肢から選ぶ「プリコード型」
　　　　　生の声を聞く「自由回答型」
5 アンケートの実施を工夫しよう
　　　　　プリテストについて
　　　　　回収率を高めるための工夫
　　　　　アンケートデータの入力のポイント
　　　　　アンケートデータの加工のポイント

第3章 アンケート分析のための4つのフレームワーク

1 フレームワーク(1)基本情報を知る
　　　　　カテゴリ型と数値型
　　　　　カテゴリ型のデータの基本情報
　　　　　数値型のデータの基本情報(1)代表値
　　　　　数値型のデータの基本情報(2)散らばりを表す値
　　　　　基本情報を視覚化する道具
2 フレームワーク(2)傾向を探る
　　　　　傾向を探るための道具「クロス集計」とは？
　　　　　クロス集計の3つのパターンと傾向の視覚化
　　　　　コラム 相関表の説明
3 フレームワーク(3)関連性を検証する
　　　　　関連性は様々
　　　　　数値型×数値型での関連性
　　　　　カテゴリ型×数値型での関連性
　　　　　カテゴリ型×カテゴリ型での関連性
　　　　　コラム アンスコムの数値例
4 フレームワーク(4)違いを検証する
　　　　　違いの検証
　　　　　代表値とある値との違い
　　　　　グループ間の代表値の違い

第4章 回答者の特性を知るために聞くべき質問

1 回答者の特性とは？
　　　　　あなたはどんな人ですか？
　　　　　回答者の特性の種類
　　　　　シンプルに、必要なことだけを質問しよう
2 人口統計学的特性に関する質問
　　　　　数値型にするか、カテゴリ型にするか
　　　　　国勢調査のデータなどと比較できる
3 心理的特性に関する質問
　　　　　人口統計学的特性だけが切り口ではない
　　　　　素直に事実を回答しやすい質問を作ろう
4 その他の特性に関する質問
　　　　　必要に応じて様々な特性を活用しよう

第5章 質問のタイプを知る

1 質問のタイプを知る
　　　　　2つの基本型と、2つのアプローチ
　　　　　プリコード型の質問とは？
　　　　　自由回答型の質問とは？
　　　　　自由回答をコードに変換する
　　　　　プリコード型と自由回答型を関連付ける
　　　　　コラム 統計的研究と事例研究
2 質問タイプごとの注意点
　　　　　プリコード型の回答タイプには3種類ある
　　　　　SAの注意点
　　　　　MAの注意点
　　　　　OAの注意点
　　　　　自由回答型の質問タイプは様々
　　　　　コラム 選択肢の数は奇数？ 偶数？
3 データ型を知る
　　　　　データの4つの尺度
　　　　　名義尺度とは？
　　　　　順序尺度とは？
　　　　　間隔尺度とは？
　　　　　比例尺度とは？
　　　　　コラム 間隔尺度と比例尺度の違い
　　　　　コラム SD法と順序尺度

第6章 質問票の作り方

1 質問を作成する前に
　　　　　アンケートの成否のほとんどは質問で決まる\
　　　　　アンケートの目的を明確にする
　　　　　漏れなく考えてから厳選する
　　　　　仮説を検証するために質問を組み合わせる
2 目的から質問を作るための2ステップ
　　　　　「概念化」と「操作化」とは？
　　　　　アンケートの目的を概念化しよう
　　　　　操作化によって具体的な質問文・回答タイプを決定しよう
3 質問文作成のポイントと注意点
　　　　　質問文は必ず見直そう
　　　　　質問タイプは集計・分析を考慮して決めよう
　　　　　不適切な質問文を作成しないようにしよう
4 質問票作成のポイントと注意点
　　　　　質問票の3つの要素
　　　　　質問の並び順の注意点
　　　　　コラム キャリー・オーバー効果がなくせないことについて

第7章 効率的なデータ入力法と統計ソフトの活用

1 効率的にデータをデジタル化しよう
　　　　　手入力は手間がかかりすぎる
　　　　　WEB利用のメリットとデメリット
　　　　　カテゴリ型データ入力に最適なマークシート
　　　　　数値型データの入力もスキャナで効率化できる
2 スキャナで読み取れるマークシートの活用法
　　　　　スキャナで読み取れるマークシートを使ってみよう
　　　　　アンケート用紙への質問文の印刷
　　　　　回収したマークシートのスキャナを用いた読み取り
　　　　　マークミスなどの修正
　　　　　Excelなどへのデータ出力
　　　　　コラム スキャナとOMRの違い
3 数値型などの自由回答の入力
　　　　　 画像を見ながら数値を簡単に連続入力
　　　　　OCRを使えばさらに効率アップの可能性
　　　　　自由回答型のデータのコード化
4 ソフトウェアを活用したデータの集計と分析
　　　　　Microsoft Office Excelを利用した分析
　　　　　統計解析パッケージソフトの種類
　　　　　心理統計や医療統計でよく使われるPASW Statistics（旧SPSS）
　　　　　2つの処理体系からなる簡易言語SAS
　　　　　オープンソースソフトのR言語とR Commander
　　　　　データ入力から集計・分析までクリック操作のQA-Navi

第2部 応用編

第8章 1次元データの特徴を調べる

1 単純集計の意義
　　　　　単純集計とは？
　　　　　データの概要をつかむ
　　　　　データのチェック
2 カテゴリ型データと数値型データの単純集計の方法
　　　　　事例を使って単純集計をしてみよう
　　　　　カテゴリ型データの場合の単純集計
　　　　　数値型データの場合の単純集計
　　　　　階級に関する注意点
　　　　　コラム スタージェスの公式
3 カテゴリ型の場合の基本情報（基本統計量）
　　　　　基本情報（基本統計量）とは？
　　　　　データ数N
　　　　　最大度数・最小度数
　　　　　構成比（割合）
4 数値型の場合の基本情報（基本統計量）
　　　　　数値型データの基本情報の2つの種類
　　　　　代表値(1)平均x￣
　　　　　コラム 外れ値に注意
　　　　　代表値(2)中央値 xme
　　　　　代表値(3)最大値・最小値
　　　　　代表値(4)最頻値
　　　　　代表値(5)四分位点
　　　　　散らばりを表す値(1)範囲
　　　　　散らばりを表す値(2)四分位範囲
　　　　　散らばりを表す値(3)分散s2xと標準偏差sx
　　　　　歪度sk
　　　　　尖度ku
　　　　　コラム 尖度の基準
5 標準化
　　　　　平均や分散が異なるデータどうしを同じ基準に揃えて比較するために
　　　　　標準化の計算例
　　　　　コラム 偏差値
6 1次元データの視覚化
データの特徴をグラフで表す
　　　　　棒グラフ
　　　　　円グラフ・帯グラフ
　　　　　折れ線グラフ
　　　　　ヒストグラム
　　　　　パレート図
　　　　　箱ひげ図

第9章 2次元データの特徴を調べる

1 クロス集計
　　　　　クロス集計とは？
　　　　　カテゴリ型×カテゴリ型のクロス集計
　　　　　数値型×数値型のクロス集計
　　　　　カテゴリ型×数値型のクロス集計
2 数値型×数値型の場合の統計量
　　　　　データ型によって違う統計量
　　　　　共分散sxy
　　　　　ピアソンの積率相関係数 rxy
　　　　　スピアマンの順位相関係数 rs
　　　　　コラム 順位データ
　　　　　ケンドールの順位相関係数τ
3 カテゴリ型×数値型の場合の統計量
　　　　　相関比η2xy
4 カテゴリ型×カテゴリ型の場合の統計量
　　　　　ユールの連関係数Qとファイ係数φ
　　　　　クラメールの連関係数 Vxy\
　　　　　グッドマン－クラスカルの順序連関係数γxy
　　　　　コラム 順位データの関連性の指標について
5 2次元データの視覚化
　　　　　2次元データを視覚化する
　　　　　3Dグラフ
　　　　　帯グラフ
　　　　　散布図
　　　　　レーダーチャート
　　　　　箱ひげ図

第10章 1つのグループの性質の分析～仮説検定～

1 グループの考え方
　　　　　母集団と標本
　　　　　コラム サンプリングについて
2 グループの性質
　　　　　特性値と実現値
　　　　　確率変数の表記の仕方
　　　　　分布
　　　　　無作為抽出された標本における母集団分布と標本分布の関係
3 様々な分布とその母数
　　　　　二項分布
　　　　　正規分布
　　　　　χ2分布
　　　　　 t分布
　　　　　F分布
4 統計的推測
　　　　　統計的推測の方法とは？
　　　　　仮説検定の考え方
　　　　　帰無仮説と対立仮説
　　　　　仮説の疑わしさを判断する
　　　　　第一種の誤りと第二種の誤り
　　　　　コラム 第一種の誤りと第二種の誤りの注意点
　　　　　検定の流れ
　　　　　検定結果の解釈
　　　　　コラム 帰無仮説と対立仮説の設定
　　　　　片側検定と両側検定
5 平均の検定
　　　　　平均の検定とは？
　　　　　平均の検定の計算例
6 比率の検定
　　　　　比率の検定とは？
　　　　　比率の検定の計算例
　　　　　コラム 有意確率
7 分散の検定
　　　　　分散の検定とは？
　　　　　分散の検定の計算例
　　　　　コラム 分散の設定

第11章 2つのグループの「違い」の分析

1 2つのグループの「違い」
　　　　　性質の違いを母数の違いと考える
2 平均の差の検定（対応なし）
　　　　　対応なしの平均の差の検定とは？
　　　　　対応なしの平均の差の検定の計算例
3 平均の差の検定（対応あり）
　　　　　対応ありの平均の差の検定とは？\
　　　　　対応ありの平均の差の検定の計算例
　　　　　コラム 平均の差の検定（対応なしと対応あり）の違い
4 比率の差の検定
　　　　　比率の差の検定とは？}
　　　　　比率の差の検定の計算例
5 分散比の検定
　　　　　分散比の検定とは？
　　　　　分散比の検定の計算例
6 検定結果の解釈
　　　　　平均の差の検定（対応なし）の結果の解釈
　　　　　平均の差の検定（対応あり）の結果の解釈
　　　　　比率の差の検定の結果の解釈
　　　　　分散比の検定の結果の解釈

第12章 3つ以上のグループの「違い」の分析

1 3つ以上のグループの「違い」
　　　　　3つ以上のグループの「違い」とは？
　　　　　3つ以上のグループの性質に違いがあるか否かを知るには？
2 分散分析
　　　　　要因と水準
　　　　　 1元配置分散分析と2元配置分散分析
3 1元配置分散分析～要因の数が1つの場合の「違い」～
　　　　　1元配置分散分析の定式化
　　　　　全平均と主効果
　　　　　検定に用いる統計量
　　　　　検定
　　　　　1元配置分散分析の例
4 2元配置分散分析～要因の数が2つの場合の「違い」～
　　　　　交互作用とは？
　　　　　2元配置分散分析の定式化
　　　　　主効果と交互作用
　　　　　検定に用いる統計量
　　　　　検定
　　　　　2元配置分散分析の例
　　　　　コラム 正規性、等分散性について
5 多重比較法
　　　　　多重比較法とは？
　　　　　ボンフェローニ法
　　　　　シェフェ法
　　　　　テューキー法
　　　　　コラム 多重比較とt検定
6 検定結果の解釈
　　　　　主効果の有無
　　　　　交互作用の有無
　　　　　コラム 交互作用がある時に主効果を検定しない理由
7 適合度検定
　　　　　適合度検定とは？
　　　　　適合度検定の定式化
　　　　　χ2統計量

第13章 「関連性」についての分析

1 2つの質問の「関連性」
　　　　　「関連性がない」とはどのような意味か？
　　　　　「関連性がない」ことの定式化
2 独立性の検定
　　　　　関連性の有無を統計学的に判断する
　　　　　独立性の検定とは？
　　　　　独立性の検定の注意点
　　　　　独立性の検定の計算例
3 検定結果の解釈
　　　　　どの組み合わせが影響しているのかを検討する
　　　　　 残差分析とは？
　　　　　残差分析の計算例
4 相関係数の検定
　　　　　相関係数の検定
　　　　　2つの連続な特性値の関連性を検証する
　　　　　計算例(1)
　　　　　2つのグループの関連性の違いを検証する
　　　　　計算例(2)

第3部 実践編

第14章 事例から学ぶ実践的なアンケートの集計・分析

1 学校・授業評価アンケートの分析(1)アンケートの概要
　　　　　学校・授業評価アンケートの目的
2 学校・授業評価アンケートの分析(2)関連性の分析（独立性の検定）
　　　　　アンケート結果の単純集計と視覚化
　　　　　アンケート結果のクロス集計表
　　　　　独立性の検定
　　　　　影響のある組み合わせを分析する（残差分析）
　　　　　結果の解釈
3 学校・授業評価アンケートの分析(3)関連性の分析（相関分析）
　　　　　予習・復習の時間とテストの結果の関連性
　　　　　散布図による視覚化
　　　　　相関分析
　　　　　結果の解釈
4 顧客満足度調査アンケートの分析(1)アンケートの概要
　　　　　顧客満足度調査アンケートの目的
5 顧客満足度調査アンケートの分析(2)差の検定（対応なしの平均の差の検定）
　　　　　2つのグループの平均の差の検定
　　　　　結果の解釈
6 顧客満足度調査アンケートの分析(3)差の検定（分散分析）
　　　　　1元配置分散分析
　　　　　分析結果\
　　　　　多重比較法
　　　　　分析結果
　　　　　結果の解釈

第15章 Excelによる統計分析

1 独立性の検定(1)独立性の検定の流れ
　　　　　独立性の検定の流れ
2 独立性の検定(2)クロス集計表の作成
　　　　　データを用意する
　　　　　クロス集計表を作成する
　　　　　コラム 手順(2)～(3)で図15-2-4のようにならない場合
3 独立性の検定(3)仮説の設定
　　　　　仮説の設定
4 独立性の検定(4)期待度数を求める
　　　　　1マスずつ値を計算する
5 独立性の検定(5)各セルの期待度数
　　　　　クロス表の結合をする
　　　　　結合後のクロス表
6 独立性の検定(6)χ2統計量を求める
　　　　　χ2統計量を求める
7 独立性の検定(7)検定を行う
　　　　　χ2分布の上側5%点を求める
　　　　　独立性の検定の結果
8 独立性の検定(8)残差分析
　　　　　調整済み残差を求める
　　　　　残差分析の結果
9 相関分析(1)相関分析の流れ
　　　　　相関分析の流れ
10 相関分析(2)散布図を描く
　　　　　相関係数が意味のある値かどうかを確認する
11 相関分析(3)相関係数を求める
　　　　　標本の相関係数を求める
12 相関分析(4)仮説の設定
　　　　　仮説の設定
13 相関分析(5)検定統計量を求める
　　　　　フィッシャーのZ変換による検定統計量を求める
14 相関分析(6)検定を行う
　　　　　標準正規分布の上側5%を求める
　　　　　相関分析の結果
15 平均の差の検定（対応なし）(1)検定の流れ
　　　　　平均の差の検定（対応なし）の検定の流れ
16 平均の差の検定（対応なし）(2)データテーブルの作成
　　　　　データを用意する
　　　　　データテーブルを作成する
17 平均の差の検定（対応なし）(3)分析ツールによる検定
　　　　　平均の差の検定を行う
　　　　　コラム 分散について
18 分散分析(1)分散分析の流れ
　　　　　分散分析（1元配置分散分析）の流れ
19 分散分析(2)クロス集計表の作成
　　　　　データテーブルを作成する
20 分散分析(3)分析ツールによる検定
　　　　　分散分析を行う
　　　　　分散分析の結果
　　　　　コラム 分析ツールに含まれる検定

付章 アンケート集計・分析ソフトウェアQA-Naviでの事例紹介

1 QA-Naviでの質問項目設定とデータ入力
　　　　　学校・授業評価アンケートでの質問項目設定例
　　　　　カテゴリ型の設定例
　　　　　数値型の設定例
　　　　　マークシートへの印刷
2 スキャネットシートとExcelからのデータ入力
　　　　　スキャネットシートからのデータ入力
　　　　　Excelからのデータ入力
3 QA-Naviでの単純集計と視覚化
　　　　　単純集計と視覚化の出力設定
　　　　　単純集計の出力例
4 QA-Naviでのクロス集計の例
　　　　　クロス集計項目の選択と設定
　　　　　クロス集計と視覚化の出力例
5 QA-Naviでの統計分析
　　　　　独立性の検定と残差分析の実行例
　　　　　QA-Naviの機能について