ローデータ(Raw Data)とは?その意味や集計方法について解説

09 2024.09

アンケート集計

こんにちは、セルフ型アンケート作成ツール「Surveroid(サーベロイド)」を運営する、マーケティングリサーチジャーナル編集長の高橋です。この記事では、アンケートの結果として得られるローデータ(Raw Data)、レイアウトデータ(Layout Data)とは何なのかを分かりやすく解説します!

アンケートって何かと専門用語が多くて最初は戸惑うもの。 
読者の皆様の疑問が解決できる記事となれば幸いです。ぜひご覧ください!
ローデータ(Raw Data)とは?その意味や集計方法について解説

ローデータとは

ローデータとは、何も手を加えていない状態の調査結果の生の回答データのことを言います。回答者のデータが1人1行ずつ数値や文章で記録されているもなので、ローデータだけではどのような情報なのか読み解くことが出来ません。読み解くためにはローデータと合わせてレイアウトデータを確認することが重要となります。

また、ローデータの「ロー」とは「生」という意味ですので「生データ」、つまり無加工のデータのことを指し示します。
ですので、データを確認するには加工が必須です。
例えばエクセルで読み込んで集計を行ったり、もしくは様々な会社が提供する集計ツールに読み込んだり。
ローデータから集計を行うに当たっては複数の方法が考えられます。
ローデータのサンプル

ローデータのサンプル

この画像を見てみてください。
これは実際のローデータです。
最上部q1、q2s1c1と言ったアルファベットが並んでいますね。これはアンケートの設問番号を指し示します。そしてその下の数値は選択肢番号を示します。

q1では1、2といった選択肢が選ばれています。こう見てみると、1と2を選んだ人はそれぞれ約半数ずついるよう見えますが、それ以上の情報は得られません。
q1はどういうアンケート設問なのか、また1、2という選択肢はそれぞれ何なのかということは全く分かりません。
ローデータだけでは何の情報も読み解くことが出来ないため、下記で解説するレイアウトデータが必要となってくるのです。

レイアウトデータとは

レイアウトデータとはローデータに対応するもので、各種設問、選択肢の内容を一覧表示するものです。
上述の通り、ローデータ上には設問番号や選択肢番号は表示されるものの、そこからその具体的内容を知ることは出来ません。
そのため、ローデータと合わせてレイアウトデータを確認することが重要となります。
レイアウトデータのサンプル

レイアウトデータのサンプル

レイアウトデータを見てみると、初めて先ほどのローデータの設問文、選択肢内容が何だったか分かります。
Q1は「現在。何かの・・」という設問が記載されていますね!それに対して「はい」「いいえ」の選択肢があるわけです。
(これはサンプル画像のため、途中で設問文が見えなくなっていますが、もちろん実際のレイアウトデータには全ての設問文、選択肢が表示されます。)
 
このようにローデータ、レイアウトデータはそれぞれ単品では意味をなさず、セットにすることで意味を成すものだとお考え下さい!

ローデータの集計方法

さて、ローデータを集計するにあたり大きく分けてエクセルを使用する方法と集計ツールに読み込まる方法があります。
エクセルではピポットテーブルによって複雑な集計が簡単に行えます。一方で、グラフ化するには多少の手間が発生してしまうのが難点です。 

集計ツールを使用した際には、クリックだけでGT集計やクロス集計などの簡単な集計作業を行うことが可能です。
またエクセルでは比較的時間のかかるグラフ作成もすぐにできてしまいます。
もし現在、エクセルでの集計作業に時間がかかると感じている方は集計ツールの利用を検討してみてもいいかもしれませんね!

なお、良い集計を行うには良いアンケートを作成する必要があります。良いアンケート設問の作り方をまとめた資料は下記から無料配布しています。ぜひダウンロードしてご覧ください。

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