2022年6月30日 更新

クロス集計とは? 単純集計との違いや注意点について分かりやすく解説。

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クロス集計とは?

クロス集計とは、単純集計(GT集計)で得られた値に、他の設問、または性別や年代などの基本情報を掛け合わせて集計を行う手法のことを指します。集計を行う際、通常はまず単純集計を行い、全体感を把握します。そして、個々のデータに対してもっと詳しく見ていきたいという時に行う集計手法がクロス集計です。
 
以下でクロス集計について詳しく見ていきましょう。

クロス集計で分かること、例

以下は単純集計の結果です。この表から読み解けることは以下の通りです。
「アンケートに回答した300名の回答者のうち、26.3%が月に1回以上スポーツを行っている。」
基本集計表の例

基本集計表の例

さて、この「スポーツを月1回以上行う割合」において、男女間での差はあるでしょうか?上記の単純集計表からはそこまで読み解くことはできません。そこで登場するのがクロス集計です。Q1の回答結果に対して、性別を掛け合わせて(クロスして)みましょう。そうすると、以下のクロス集計表が得られます。
クロス集計表の例

クロス集計表の例

全体が300人いるのに対し、「はい」が26.3%、「いいえ」が73.7%だという情報は、単純集計で得られたものと同じです。その下の行が、クロス集計において得られた情報です。クロス集計によって新たに下記の情報が分かりました。
・300名のうち、男性は117名、女性は183名である。
・男性117名のうち、34.2%がスポーツを月に1回以上行っている。
・女性183名のうち、21.3%がスポーツを月に1回以上行っている。


これで、男女間において月1回以上スポーツを行う割合が大きく異なっていることが分かりましたね。具体的には34.2-21.3=12.9pt(ポイント)も、差が開いていることが分かりました。このように他の情報と掛け合わせて細かく差異を確認できるのがクロス集計の強みです。

なお、この例では掛け合わせた情報は性別でしたが、ある設問に何を掛け合わせるかは自由です。例えば、性別以外にも年齢や居住地といった基本情報であったり、他の設問の回答結果であったりを組み合わることが出来ます。このように、一つの設問の結果に対し、様々な掛け合わせで内容を深く把握できるのがクロス集計の強みです。

クロス集計の注意点

クロス集計は万能であるかの書き方をしてしまいましたが、実施に当たっては2つの注意点があります。
・回答者数の確認
・クロス集計は仮説を基に行う


アンケートは、母集団から一部の標本を取り出して実施する標本調査である以上、どうしても誤差が生じてしまいます。そして、設問の回答者があまりに少なくなると標本との誤差が大きくなりすぎるため、アンケート結果として意味がないと判断されることがあります。どの程度の回答者数を持って、意味のあるなしを判断するかは難しいところですが、一つの目安として回答者数30人という基準を覚えておきましょう。
そして、クロス集計では、掛け合わせる情報が多岐に渡れば多岐に渡るほど、一つ一つの項目の回答者数が減少していきます。そのため、必ずクロス集計表を見る際は回答者数が30を超えていることを確認するようにして下さい。

2点目の、「クロス集計は仮説を基に行う」は後述致します。
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単純集計とは?

単純集計とは別名GT集計(Grand Totalの略)とも呼ばれる、アンケートの集計手法としては最も基本となる集計手法です。設問毎に回答結果を集計し、何人が回答したのか、各選択肢の内訳はどうなのかを表示する手法です。これから先、クロス集計や各種分析を行う場合も、単純集計表を作成してきっちり目を通すことが重要と言えます。

単純集計で分かること、例

以下は実際の単純集計表(GT表)のサンプルです。次の設問を集計した場合を考えてみましょう。

--------------------------------------------------
設問文
現在、何かのスポーツを月1回以上おこなうことはございますか?

選択肢
はい、いいえ
--------------------------------------------------

この設問に対して基本集計(GT集計)を行うことで、回答者が300人いる中でその26.3%が「はい」、73.7%が「いいえ」を選択していることが分かります。このように設問毎に何人、または何%が各選択肢を選んだかを表示するものが単純集計表です。
単純集計表の例

単純集計表の例

次にマトリクス設問に対する集計を見てみましょう。以下のマトリクス設問に対し、基本集計を行った場合を考えてみます。

--------------------------------------------------
設問文
次のそれぞれの項目についてどの程度当てはまるかを教えてください。

項目
休みの日は友人と過ごすことが多い
仕事が充実している
お酒が好きである
新しいことを始めるのが好きだ
嫌なことはすぐ忘れる

選択肢
とてもあてはまる
ややあてはまる
どちらでもない
あまりあてはまらない
全くあてはまらない
--------------------------------------------------

この場合、各項目に対してどの程度当てはまるかの選択肢を選ぶものとなっていますね。そして、単純集計(GT集計)を行うことで、項目ごとに選択肢の内訳を表示することが出来ます。

下の単純集計表を見ると、「お酒が好きである」に対して「とてもあてはまる」と回答した人は13.7%、「休みの日は友人と過ごすことが多い」に対して「全く当てはまらない」と回答した人は47.3%と、その内訳を一目で確認することが出来ます。アンケート結果の集計を行う際は、真っ先に単純集計を行うことで、全体感を把握することを習慣付けるようにしましょう。
単純集計表の例

単純集計表の例

単純集計の注意点

単純集計を行う際も、クロス集計と同じように回答者数がどれだけいるかを注意するようにしましょう。例えば上述のマトリクス設問では、「全体」エリアから回答者が300人いることがわかります。

回答者数が30名以上いれば、その回答は統計学的に意味があると言えるため、集計を実施する際は、その結果だけでなく、回答者数にも注意して集計表を見るようにして下さい。

※統計誤差について詳しくはこちら

クロス集計表の見方

クロス集計表には、表頭と表側と呼ばれるものがあります。クロス集計表を扱うときの基本的な用語ですが、
一般的には馴染みのない用語だと思いますので、どこを指すのかは下の画像を参照してください。
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表頭(ひょうとう):表の上側
表側(ひょうそく):表の左側


画像は、ある商品に対する購入意向を聴取する設問に対して年代ごとに集計結果を表しています。
このように表頭に選択肢、表側に項目が位置するクロス集計表を「横%表」と言い、国内では横%表がよく使われています。(逆になると「縦%表」です)

項目ごとの集計結果(度数、割合)を見ることができ、詳細を確認するときにクロス集計表が役立ちます。

よく使われるクロス集計表の種類

属性クロス集計

回答者の属性ごとにアンケート結果を集計し、その傾向を見ることできます。
属性の例としては、性別・年代・居住地・家族構成・職業などがあります。
例えば、女性20代が他の性年代に比べて利用頻度が高いなど、全体のデータを見るだけではわからない傾向を把握できます。

設問間クロス集計

アンケートで回答した設問を掛け合わせることで傾向を見ることができます。
予め分析軸を決めておき、設問内に盛り込むことで、その軸で各設問の回答結果を見ることができます。
例えば、ある商品Aの満足度別に回答結果が見たい場合、
満足度について5段階評価をする設問と、商品Aを使うときに重視する点を聴取する設問を掛け合わせてクロス集計表を作ると、満足度の違いで重視点も変わるのか見比べることができます。
項目側となる満足度の設問においては、大きく「満足/不満足」と分けることもでき、ざっくり満足度の高い層と低い層の傾向も把握することができます。

多重クロス集計

多重クロスとは変数を3つ以上掛け合わせて集計したものを指します。
さきほどの画像は年代と満足度の設問の2つを掛け合わせていたため、2重クロス集計と言います。
よく使われる例を挙げると、「ある商品の購入意欲度」を「性別」と「年代」別で見るときです。この場合は3つの変数を掛け合わせているため「3重クロス」になります。

クロス集計のメリット

ある設問において、他設問や属性情報との掛け合わせでより深掘りした傾向を把握することができます。
様々な分析軸で比較をすることで、傾向を掴むことができます。
全体のデータを見ていても、そこに本質がなければ分析をする意味が薄れます。
クロス集計は単純集計と共にデータ分析の基本とも言われていますので、マーケティング活動をするときはぜひ活用しましょう。

単純集計とクロス集計はどのように使い分けるべきか

ここまで単純集計とクロス集計について紹介しました。これら2つの集計はアンケートのデータを集計する上で最も基本的な集計となりますが、その使い分けはどのようにすれば良いでしょうか。

まず、単純集計が全ての基本であることを念頭におきましょう。単純集計で全体感を把握することが重要です。その上でクロス集計を用いて設問毎の内訳を確認するようにしましょう。

クロス集計のポイントは「軸」の設定です。同じ設問でも男女という性別で見るのか年代別で見るのかによって全く違った傾向を読み解けることがあります。

しかしクロス集計からその傾向を読み解くために、かたっぱしから軸を変えてクロス集計を行うことは非効率です。重要なことは予め仮説を持って軸を設定するということです。例えば、ある設問で特定の商品の購入経験を聞いたとします。購入経験率は年代によって違った傾向になるのではないか、そういった仮説を予め持つ必要があります。回答結果が得られた後で手あたり次第にクロス集計を行うことはナンセンスです。
 
そして、軸がない場合、それを設問内に用意する必要があります。上記の例では「年代によって購入経験率に差があるのではないか」という仮説でしたが、これが例えば「世帯年収によって購入経験率に差があるのではないか」という仮説だった場合、アンケート内で予め世帯年収を聴取する必要があります。アンケートの回収が完了した後にその仮説を思いついたとしても後の祭りです。
 
つまり重要なことは、アンケートの設計時に仮説を持つということです。上述の通り、集計時に良い仮説を思いついたところで、アンケート内にその設問がなければ後の祭りとなってしまうことがあります。つまり良い集計と良いアンケート設計は切っても切り離せない関係にある訳です。

なお、ここで触れた基本集計、クロス集計や他の集計手法の実施方法、注意点などを詳しくまとめた資料を無料配布しています。ご希望の方は下記リンク先より必要事項を入力して、ダウンロードしてください!

クロス集計を使って効果の高い集計を

まずは全体の集計結果を確認することが大切ですが、ある程度確認ができたらクロス集計表で詳細についても確認しましょう。
本記事を運用しているマーケティングアプリケーションズはセルフ型リサーチツールのサーベロイドを提供しています。
集計ツールも付属しておりますので、めんどうな集計作業をせずに結果をダウンロードすることが可能です。興味がありましたら是非サービスサイトを覗いてみてください!
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高橋 高橋