【和から株式会社】テキストマイニング特別編-アンケート分析-講義抜粋
公開日
2024年12月3日
更新日
2025年1月19日

和から株式会社主催「テキストマイニング特別編-アンケート分析-」の講義の抜粋です。
KH Coderを使い、項目の設計と実際に集計の方法、集計データを分析を行う所まで解説します。
◎詳細・開催日程はこちら→https://wakara.co.jp/course/10614
オンライン化への転換とその影響
以前、私たちのセミナーは対面で行っていましたが、ある事情でオンライン化することになりました。直接お会いすることができないという点では少し寂しさもありますが、オンラインならではの新たな課題も見えてきました。たとえば、対面形式で積み上げてきた実績から、どの時間帯にどのような人が来られるかといった傾向を把握していましたが、オンラインではそのノウハウがまだ十分ではありません。これを解消するために、アンケートを実施してデータを収集し、傾向を掴むことが重要になってきたのです。
アンケートの目的と手法
今回のアンケートは、セミナーの適切な開催時間や内容の満足度などを把握する目的で行いました。設問は「はい」「いいえ」で回答できるものや、自由記述式のものなどさまざまです。回答者は約400人で、母集団が1000人とすると信頼性の高いデータと言えるでしょう。統計的にも、サンプル数が増えるほどデータの精度は高まりますが、視聴率調査や選挙予測などでも一般的に300~600程度のサンプルで十分とされています。この範囲であれば、傾向をしっかり把握することが可能です。
テキストマイニングによる分析
自由記述の回答を分析する際には、KH Coderというテキストマイニングツールを使用しています。このツールを使うと、個別の回答を一つひとつ見るよりも効率的に全体の傾向を掴むことができます。特に「参加しやすい条件」などのキーワードを見つける際に非常に役立ちます。これを使うことで、ただの感覚ではなくデータに基づいた意思決定が可能になるのです。
信頼性の高いデータを得るために
統計学では、サンプルサイズの設定が重要です。たとえば、信頼水準95%で母集団が1万人の場合、必要なサンプル数は約370人となります。この計算式を活用することで、効果的なデータ収集が可能になります。信頼できるデータを得ることは、次のステップを考える上で非常に大切だと改めて感じました。
次回は、さらに詳しい分析方法についてお話しする予定ですので、お楽しみに!