統計的有意性
回答者グループによってアンケートの回答に統計的な有意差が生じているのかどうかを確認できます。 SurveyMonkey の統計的有意性機能の利用手順は以下のとおりです。
統計的有意性を確認できるアンケートの実施方法を以下にステップごとに紹介します。
ある製品に対し、女性よりも男性の方が著しく高い満足度を得られているか知りたいとします。
統計的な有意差とは、あるグループの選択と他のグループの選択に大幅な違いがあるかどうかを、統計的な検定によって示すものです。 統計的有意性とは、その数値間に明確な差があり、そのデータ分析の明確な裏づけになり得ることを意味します。 それでも、その結果に意味があるかどうかは熟考する必要があります。その結果をどのように解釈し、どのように次の行動につなげるかは分析者次第です。
たとえば、ある会社では男性顧客よりも女性顧客からのクレームが多いとします。 その差が何らかの対応をとるほどの差であるかどうかは、どのように判断したら良いでしょう? 有効な手段としては、アンケートを実施して、実際に男性顧客の方が製品への満足度が明らかに高いのかどうかを確認するという方法があります。 統計数式を使用する SurveyMonkey の統計的有意性機能を使用すれば、本当に男性顧客の方が製品満足度が著しく高いのかどうかも判断しやすくなります。 そうすることで、推測ではなくデータに基づいてアクションを起こすことができるようになります。
SurveyMonkey では、信頼度 95% を用いて統計的有意性を計算しています。 信頼度 95% とは、回答選択肢に統計的有意性があると示されたとき、2 つのグループ間の差が偶然で生じた確率またはサンプリングのエラーで生じた確率が 5% 未満であることを示しており、「P 0.05」と表記されることがよくあります。
グループ間の統計的有意性は以下の数式を用いて計算しています。
*1.96 は信頼度 95% のときに使用される数値です。スチューデントの t-検定量関数では、その領域の 95% が平均値 ±1.96 標準偏差内に収まっているためです。
上の例をもとに、製品に満足していると回答した男性顧客の割合と女性顧客の割合との間に有意差があるかどうかを検証してみましょう。
男女 1,000 人ずつから回答を集め、製品に満足していると回答した割合が男性顧客では 70%、女性顧客では 65% だったとします。 この 70% という割合は、65% に比べて著しく高いといえるでしょうか?
以下のアンケートデータを使用して、計算してみましょう。
検定統計量の絶対数が 1.96 より大きいため、男女間の回答には有意差があることが示されました。 男性顧客は女性顧客よりも製品満足度が高い傾向にあるということになります。
すべての質問で統計的有意性を非表示にするには
特定の質問のみ、統計的有意性を非表示にするには
統計的有意性を表示しているときは、行列の入れ替えオプションが自動的にオンになっています。 従って、この表示オプションのチェックを外して統計的有意性をオフにするという方法もあります。