アンケートの単純集計とは？クロス集計との違いやExcelを活用した作成の流れまで解説

「アンケートの単純集計とは何か知りたい」

「どの集計方法が自社のアンケートに合っているかわからない」

このようなお悩みを抱えているWeb担当者やマーケティング担当者の方も多いのではないでしょうか？

アンケートの単純集計は、調査結果の傾向をわかりやすく把握できる基本的な集計手法であり、分析の第一歩として多くの現場で活用されています。

本記事では、単純集計の定義やクロス集計との違い、Excelを活用した具体的な集計手順、代表的な分析手法も詳しく解説します。

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• 回答をリアルタイムで自動集計
• 分析も簡単に可能
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• 自動メールやChatworkなどツール通知までついている
• ここまでできて、基本料金無料

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単純集計とは、アンケートの各設問に対して、どの選択肢に何人が回答したか、またその比率や平均値を求めることで、全体の傾向を把握する基本的な集計手法です。

この方法では、回答数を一覧表やグラフにまとめることで、視覚的にわかりやすく結果を把握できます。シングルアンサー形式やマルチアンサー形式、マトリクス形式の設問にも対応可能で、幅広い設問形式に応用できる柔軟性があります。

また、データの読み取りがシンプルで誤解が生じにくいため、最初の集計や分析としての活用がおすすめです。

ただし、サンプル数が少ない場合には誤差が大きくなることもあるため、単純集計の結果だけに依存せず、必要に応じてクロス集計などの他の分析手法と組み合わせて使用しましょう。

単純集計とクロス集計は、アンケート結果を分析するうえで代表的な手法ですが、それぞれ目的や活用方法に違いがあります。

単純集計は、各設問に対する全体の回答傾向を明らかにするための方法で、例えば「どの選択肢が何人に選ばれたか」を一目で把握できます。視覚的に見やすく、回答傾向を大まかにつかむには有効です。

ただし、回答者の属性などによる違いまでは把握できません。

一方でクロス集計は、性別や年代などの属性情報をかけ合わせて、設問ごとの傾向を細かく分析します。たとえば「男性と女性で商品評価の違いがあるか」など、要因間の関係性や特徴を見つけたい場合に適しています。

複数項目を組み合わせることで詳細なインサイトが得られますが、表の構造が複雑になるため、読み解くには一定の分析スキルが必要です。目的に応じて両者を使い分けましょう。

単純集計をアンケートに活用する最大のメリットは、結果の傾向を明確に把握できる点です。たとえば、ある選択肢に対する回答数が他より明らかに多い場合、「多い」「少ない」などの変化を一目で理解できます。

さらに、同様のアンケートを定期的に実施すれば、時間の経過による傾向の変化も追跡可能です。例えば、顧客満足度や製品への評価の推移などが定量的に比較できるため、改善施策の評価にも役立ちます。

また、結果が明確で誰にでも理解しやすいため、社内での共有や報告にも適しています。意思決定者を含む関係者全員が同じ認識を持ちやすくなり、スムーズな意思決定や施策の立案につながる点も大きなメリットです。

単純集計はシンプルな手法である反面、その単純さゆえに重要な情報を見逃す可能性がある点がデメリットです。表面的な数値のみに注目してしまうと、データの背後にある要因や背景を読み取れません。

たとえば、ある回答が増加している場合でも、それがどの年代や性別の影響によるものか、あるいは季節的な要因なのかを単純集計だけでは判断できません。結果として、「多い」や「増えている」などの事実だけをもとに、本来とは異なる解釈をしてしまうリスクがあります。

また、回答数の増減があった場合でも、その質的な違い、つまり「なぜそうなったのか」の理由までは読み取れません。隠れた傾向や相関関係を見つけるには、クロス集計などの詳細な分析が必要となります。

単純集計のみで判断すると、結果が誤解を招く可能性がある点には注意が必要です。

アンケートの単純集計表は、Excelを使えば次の4ステップで簡単に作成できます。

• ローデータの準備・シート作成

• 属性データの集計（COUNTIF関数）

• 単数回答の設問の集計

• 複数回答の設問の集計

ここでは、アンケートの単純集計表をExcel（エクセル）で作成する流れを解説します。

まずはアンケートのローデータを整えましょう。

ローデータとは、性別や年齢などの属性情報や設問ごとの回答結果を1行ずつ記録したデータです。単数回答は1列に1つの数値で入力し、複数回答はQ2_1～Q2_5のように複数の列に0か1のダミー形式で入力します。

集計用には別シートを作成し、項目名・実数・構成比を記載する単純集計表のフォームを用意してください。

性別や年齢などの属性データは、ExcelのCOUNTIF関数を使って集計します。

COUNTIF関数は、特定の条件に一致するセルの数をカウントできる関数です。たとえば性別の「男性」や「女性」の人数を集計できます。構成比は、該当項目の人数を全体の回答数で割って算出します。

年齢を年代別に分類して集計したい場合は、COUNTIFS関数を使って複数条件に対応することが可能です。

単数回答とは、1人につき1つの選択肢を回答する形式です。

たとえばQ1の列に1〜4などの数値が並んでいる場合、それぞれの数値の出現回数をCOUNTIF関数でカウントすることで、各選択肢の実数を算出できます。

構成比は、それぞれの選択肢の件数を全体数で割ることで求められます。

複数回答は、1人が複数の選択肢を選べる形式で、各選択肢はQ2_1～Q2_5などのように別々の列に入力されます。

データは0か1で記録されており、「1」が選択を意味します。各列に対してCOUNTIF関数で「1」の数を数えることで、その選択肢を選んだ人数を把握可能です。

構成比は、各「1」の数を全体の回答者数で割ることで算出します。複数回答の集計は視覚的に表形式でまとめると分かりやすくなります。

アンケート調査で単数回答・複数回答の集計を簡単に行いたい方は、フォーム作成ツール「formrun」をぜひお試しください。

単純集計はアンケート分析の基本的な手法ですが、注意すべき点も存在します。

必要なサンプルサイズを目的に合わせて予測しておく

詳細な分析は不向きなため他の手法も併用する

ここでは、アンケートの単純集計を活用する際の2つの注意点を解説します。

単純集計を行う際は、あらかじめ目的に応じたサンプルサイズを確保しておくことが重要です。

サンプル数が少なすぎると、結果にばらつきが出やすく、信頼性の低い分析となってしまいます。こうしたリスクを避けるには、標本誤差早見表を活用して、回答割合に応じた誤差の程度を事前に確認しておくと安心です。

さらに、許容誤差を設定した上で標本サイズ計算ツールを使えば、必要なサンプル数を具体的に算出できます。調査の信頼性を高めるには、誤差が5％以内に収まるようサンプル設計を行うことがおすすめです。

より精度の高いインサイトを得るには、単純集計に加えてクロス集計や他の分析手法を併用することが欠かせません。

単純集計では、設問ごとの回答数や割合を確認することはできますが、属性間の違いや設問間の関係性までは把握できません。

たとえば、性別や年代ごとに回答傾向が異なるかどうかを分析するには、クロス集計などの手法が必要となります。単純集計の結果だけを基に意思決定を行ってしまうと、重要な要素を見落としてしまうおそれがあります。

状況に応じて分析手法を使い分けることで、求めている調査結果を得られるようにしましょう。

アンケート調査から得られるデータを有効に活用するためには、目的にあった分析手法を選択することが重要です。

• クラスター分析

• アソシエーション分析

• 主成分分析

• 決定木分析

• 時系列分析

ここでは、アンケートの代表的な分析方法を5つ紹介します。

クラスター分析は、回答者や商品などのデータを類似性に基づいてグループ化し、各グループの特徴を明らかにする手法です。

例えば顧客層を年齢や価値観、購買行動などで分類し、マーケティング施策のターゲティングやペルソナ設計に活用されます。市場調査では、同質的なクラスターごとの傾向を可視化することで、新商品開発やサービス改善のヒントを得ることが可能です。

またブランディング調査では、企業イメージの分類や属性分析でも使われており、幅広い用途があります。ただし、クラスターの数や分類基準によって結果が大きく変わるため、分析設計のスキルが必要です。

アソシエーション分析は、ある事象が起こると他の事象も起こりやすいという関係性を見つけ出す手法です。

例えば「商品Aを購入した人は商品Bも購入する」の購買パターンを明らかにし、クロスセルや商品陳列の改善、レコメンド機能の最適化に役立ちます。WebサイトやECサイトでの活用が多く、ユーザー行動の分析にも向いています。

相関関係があっても因果関係があるとは限らないため、明確な仮説を持って分析に臨むことが重要です。複雑なパターンもルールベースで整理できるため、施策検討に向けた意思決定の材料として活用できます。

主成分分析は、多数の変数をより少数の主成分に集約し、データ構造を簡潔にするための手法です。

例えば、「香り」「食感」「味」などの評価項目を「総合満足度」の1つの主成分にまとめることで、要点を絞った分析を行えます。ブランドイメージの要素整理や生活者の行動傾向の把握、さらには人事評価やNPS（顧客推奨度）の要因分析にも活用可能です。

主成分ごとの寄与率を確認すれば、特に重要な変数を見極めやすくなります。また、2軸や3軸でデータを視覚化できるため、ポジショニングマップの作成にも向いています。

決定木分析は、回答者を分岐ルールにしたがって分類し、最終的な結果に至る要因をフローチャート形式で視覚的に示す手法です。

たとえば「購入した人」と「購入しなかった人」に分かれる要因として、年齢、性別、興味関心などを分岐させていくことで、行動に影響を与える要素を特定できます。誰でも理解しやすい構造のため、社内報告や関係者への説明資料にも適しています。

NPSの分析では、推奨者・中立者・批判者の違いを生む要因の可視化にも有効です。ただし、分岐が多すぎるとツリーが複雑になり、逆に理解しにくくなるため、構造設計には注意しましょう。

時系列分析は、時間の経過とともに変化するデータを分析し、傾向の把握や将来の予測に役立てる手法です。

アンケート結果を月別・週別などに分けて集計することで、季節変動や施策による変化、突発的な外的要因の影響などを明確にできます。トレンドの可視化によって、販促キャンペーンの効果測定や需要予測にも役立ちます。

また、長期的なNPSの推移を分析することで、ブランドロイヤルティの変化や改善施策の成果を確認可能です。時間軸を意識したデータ分析は、変化へのスムーズな対応や中長期的な戦略立案に活用できるでしょう。

formrunにはアンケートに対応している以下の特徴があります。formrunを利用するメリットは下記の3点です。

• 簡単な操作性で必要な項目を漏らさず集計可能

• アンケートテンプレートが豊富

• アンケート回答の集計も自動でできる

formrun（フォームラン）は、誰でも簡単な操作で必要な項目を漏らさずにアンケートの集計作業を行えます。

フォームの回答はリアルタイムで集計され、回答数や各設問の回答・未回答の数値を一目で確認可能です。

また、集計画面では表示形式を縦棒グラフ・横棒グラフ・円グラフなどから選択でき、視覚的にも分かりやすく分析が行えます。職業や性別、認知経路などのデータも自動でグラフ化されるため、必要な情報を漏れなく収集し、分析につなげられます。

項目ごとの回答一覧表示や、期間指定での絞り込み機能も備わっており、詳細なデータ分析もスムーズです。操作に不慣れな方でも安心して利用できるため、自身で集計することが不安な方はぜひお試しください。

formrun（フォームラン）は、120種類以上のテンプレートが用意されています。

アンケートフォームで使えるテンプレートは16種類あり、主に顧客アンケート、イベント・セミナーアンケート、社内アンケートなど用途に合わせたテンプレートが選べます。

formrunのテンプレートはそのまま利用できるリッチな見た目で、用途に合わせて必要な設問が最適な順番で配置されているため、設問タイトルを少し修正するだけで簡単に高クオリティのフォームを作成可能です。

テンプレートの設問に項目の追加・削除・順番の変更などもワンクリックで簡単に修正できます。

ぜひformrunのテンプレートを使用して高クオリティなアンケートフォームを作成してみてください。

formrun（フォームラン）では、回答がリアルタイムで集計されているため、いつでも回答結果が確認できます。

自動でデータをグラフ化、自動で回答データを一覧化できるので、簡単な集計・確認作業はformrunで完結します。

また、Googleスプレッドシートと連携したデータ集計やExcelファイルへのエクスポートも可能なので、より複雑な集計作業も可能です。

これまでアンケート回答状況の報告に集計の手間がかかっていた方は、ぜひformrunでアンケートフォームを作成し、集計作業まで効率化してみてください。

本記事では、アンケートの単純集計の概要やクロス集計との違い、Excelを活用した集計手順、代表的な分析手法、活用のメリット・デメリット、注意点まで詳しく解説しました。

単純集計は、アンケート結果を把握できる基本的な分析手法であり、誰でも手軽に活用できる点が魅力です。

目的に応じた集計手法を選び、最適なツールを活用することで、アンケート調査の効果を最大限に高めましょう。アンケートを簡単に集計したいなら、フォーム作成ツール「formrun（フォームラン）」がおすすめです。

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