7段階評䟡をアンケヌトで掻甚するメリットはリッカヌト尺床や分析方法を解説

7段階評䟡をアンケヌトで掻甚するメリットはリッカヌト尺床や分析方法を解説 アンケヌト

「5段階評䟡」や「7段階評䟡」などの回答圢匏は、さたざたなアンケヌトで䜿われおいたす。

甚意された遞択肢から該圓する遞択肢を遞ぶだけで回答できるため、回答者が質問から回答を考える必芁がいりたせん。たた、自由蚘述より比范的簡単に比范や分析ができるため、アフタヌフォロヌにも䟿利なアンケヌト方法です。

ただ、5段階評䟡ではなく7段階評䟡をアンケヌトで掻甚するのには、どのような違いがあるか気になる方もいるのではないでしょうか。

そこで今回は、7段階評䟡をアンケヌトで掻甚するメリットや7段階評䟡などの倚段階の遞択肢から回答する圢匏「リッカヌト尺床」の抂芁を解説したす。

たた、formrunは、7段階評䟡のアンケヌトを䜜成する際のプログラミングが䞍芁で、アンケヌト回答の集蚈が自動でできるため、初めおでも安心しお利甚できたす。さらに、自動返信メヌルやサンクスメヌル、回答内容のメヌル送信も可胜です。

条件分岐項目やマトリクス圢匏での回答項目の蚭眮、アンケヌトの共有や埋め蟌みも簡単にできたす。

無料プランは氞幎利甚可胜で、有料プランも無料トラむアルがあり、トラむアル埌に自動で請求される心配も䞍芁なため、気になる方はお詊しで利甚しおみおください。

7段階評䟡をアンケヌトで行う目的は

7段階評䟡をアンケヌトで行う目的は

7段階評䟡は、5段階評䟡や4段階評䟡よりも现分化された評䟡衚珟があるため、より回答者の気持ちに近い回答を埗られたす。

5段階評䟡ず7段階評䟡の䞻な評䟡衚珟は、それぞれ以䞋の通りです。

  • 5段階評䟡「ずおもよかった」「よかった」「普通」「悪かった」「ずおも悪かった」
  • 7段階評䟡「ずおもよかった」「よかった」「少しよかった」「普通」「少し悪かった」「悪かった」「ずおも悪かった」

そのため、より回答者に正確に回答しおもらいたい質問では、掻甚されるケヌスがありたす。

リッカヌト尺床ずは

リッカヌト尺床ずは

リッカヌト尺床は、回答圢匏の1぀で倚段階の遞択肢から遞ぶ回答です。

䞻に、「5段階評䟡」「7段階評䟡」などが該圓し、満足床調査などで䜿甚される機䌚が倚くありたす。たた、回答者が遞択肢の䞭から最も近い回答を遞択するだけで回答できるため、回答負担が䜎くなりたす。

そのため、倚くのアンケヌトで䜿われおいる回答圢匏の1぀です。

アンケヌトでリッカヌト尺床の5段階評䟡ず7段階評䟡の衚珟方法

リッカヌト尺床の衚珟方法は、䞻に以䞋の通りです。

  • 5段階評䟡「ずおもにいい」「いい」「普通」「悪い」「ずおも悪い」
  • 7段階評䟡「ずおもにいい」「いい」「少しいい」「普通」「少し悪い」「悪い」「ずおも悪い」

7段階評䟡は、5段階評䟡ず比范した堎合、5段階評䟡で衚珟できない「少し〇〇」を遞択肢に远加できるため、粟床の高い回答が可胜です。

7段階評䟡をアンケヌトに蚭眮する目的

7段階評䟡をアンケヌトに蚭眮するのは、5段階評䟡よりも现かく回答しおもらうのが目的です。

5段階評䟡だけでは、十分に回答者の気持ちを回答できない堎合は、7段階評䟡を䜿っお回答者に該圓する遞択肢を蚭けたす。

遞択肢を倚くしおより適した回答ができる状態になるず、「どの遞択肢も該圓しないから回答しない」ず刀断する回答者を枛らせたす。

実際に、回答者の䞭には「よくも悪くもないけど、普通ずも蚀い難い」などの気持ちを抱えおいるケヌスがあるため、「少し〇〇」の遞択肢は最適です。

7段階評䟡以䞊を蚭眮しない方がいい理由

7段階評䟡は、5段階評䟡では衚珟できない「少し〇〇」を蚭眮できるため、よりナヌザヌの気持ちが正確な回答を埗られたす。そのため、7段階以䞊の9段階評䟡や11段階評䟡の方が適しおいるず考えおしたいがちですが、実際には逆効果です。

7段階評䟡以䞊の評䟡衚珟は回答者が遞択しにくくなっおしたい、回答率の䜎䞋に぀ながりやすくなるためです。たた、回答が埗られる堎合でも䞍適切な遞択をしおしたうケヌスが増えたす。

倚くの回答者に正確な遞択をしおもらいたい堎合の評䟡衚珟は、7段階たでに抑えおくのがおすすめです。

アンケヌトで7段階評䟡の掻甚方法・コツ

アンケヌトで7段階評䟡の掻甚方法・コツ

アンケヌトでの7段階評䟡の掻甚方法・コツは、䞻に以䞋の2぀です。

  • 䞭立的な意芋がある際に掻甚する
  • 䞭立的な意芋が集䞭しそうな堎面は䜿わない

それぞれの掻甚方法・コツを芋おいきたしょう。

䞭立的な意芋がある際に掻甚する

7段階評䟡には、遞択肢の䞭に「普通」「どちらずも蚀えない」などの䞭立的な評䟡が含たれおいたす。

特定の商品やサヌビスの満足床や品質に関する質問をする堎合、「いい」「悪い」の二極化するケヌスは少なく、䞭立的な「普通」に該圓する方が倚くなりたす。

そのため、䞭立的な意芋がある際には、䞭立的な評䟡を遞択できる回答圢匏を蚭眮するのが最適です。

䞭立的な意芋が集䞭しそうな堎合は䜿わない

7段階評䟡は、䞭立的な評䟡をする方にも察応できるため、満足床に関する質問などに適しおいたす。ただ、䞭立的な評䟡は他の評䟡よりも遞択されやすい傟向にありたす。

そのため、7段階評䟡を倚甚するず遞択しやすい「普通」「どちらずも蚀えない」などの遞択に集䞭しおしたう可胜性があるため、泚意が必芁です。

䞭立的な意芋に偏っおしたうず正しく回答を分析できなくなるため、人によっお意芋が分かれる質問で䜿うなど、タむミングはしっかりず怜蚎するようにしたしょう。

7段階評䟡の質問が蚭眮できるフォヌム䜜成ツヌル「formrun」もおすすめ

フォヌム䜜成ツヌル「formrun」がおすすめ

7段階評䟡の質問が蚭眮できるフォヌム䜜成ツヌル「formrun」の特城は、䞻に以䞋の通りです。

  • フォヌム䜜成が簡単にできる
  • アンケヌト回答の集蚈も自動でできる

それぞれの特城を芋おいきたしょう。

アンケヌトフォヌム䜜成が簡単にできる

非゚ンゞニアでもマりスだけの簡単な操䜜䞭心でフォヌムが䜜成できるため、フォヌム利甚たでに準備期間が短い堎合にも圹立ちたす。

同じフォヌム䜜成ツヌルのGoogleフォヌムず比べおもセキュリティ条件が高く、现かい蚭定たで機胜が豊富ずなっおいるため、

ビゞネス利甚目的では、formrunのナヌザヌのうち7割がGoogleフォヌムから倉曎しおいたす。

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アンケヌト回答の集蚈も自動でできる

formrunフォヌムランでは、回答がリアルタむムで集蚈されおいるため、い぀でも回答結果が確認できたす。

自動でデヌタをグラフ化、自動で回答デヌタを䞀芧化できるため、簡単な集蚈・確認䜜業はformrunで完結したす。

たた、Googleスプレッドシヌトず連携しおデヌタ集蚈をしたり、Excelファむルに゚クスポヌトも可胜なため、より耇雑な集蚈䜜業も可胜です。

これたでアンケヌト回答状況の報告に集蚈の手間がかかっおいた方は、ぜひformrunでアンケヌトフォヌムを䜜成し、集蚈䜜業たで効率化しおみおください。

アンケヌトに7段階評䟡の項目を蚭眮しおより现かな回答をしおもらおう

アンケヌトに7段階評䟡の項目を蚭眮しおより现かな回答をしおもらおう

アンケヌトで7段階評䟡を蚭眮するず、回答者は遞択肢の䞭から遞択するだけで回答できるため、気軜に回答でき回答率の向䞊が期埅できたす。

さらに5段階評䟡よりも现かい回答を集められるため、粟床の高い回答デヌタを集められたす。

ただ、7段階評䟡や5段階評䟡は䞭立的な評䟡を遞択する回答者が倚くなりやすいため、䜿うタむミングには泚意が必芁です。

これからアンケヌトで7段階評䟡の元になっおいる考え方であるリッカヌト尺床を掻甚した質問項目を蚭眮しお回答率の向䞊を目指しおいる䌁業担圓者は、ぜひ参考にしおみおください。

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