ケーススタディ - デジタル機器の消費者の好みを測定する
市場調査クライアントは、コンテンツ配信のためのテクノロジプラットフォームの使用に関する消費者の態度を調査するための調査を開発するよう求めました。 この調査は、調査参加者の知覚、態度、行動に技術的変化と実施がどのように影響を与えるかに関するデータを収集するために、数ヶ月にわたって実施される。 市場調査クライアントは、 定量的および定性的データを要求しています。 ランダムサンプリングを使用して調査参加者を選択し、 確率サンプルを確立すると、推測統計量をデータに適用できます。 無作為抽出は、 バイアスを許容レベルまで効果的に減少させるのに役立つ。
5ポイントリッカートスケールの例
調査参加者の回答を記録するには、5ポイントのリカートスケールを使用できます。 リッカート尺度は、合計された評価尺度の1つのバージョンであり、 テキストレスポンスを数量化可能なカテゴリに変換できるように構成されています（これは、フランス語の姓であるため、「リックルート」という名前は「リックルート」と発音されます）。個々のまたは集合的な応答の相対的な差異を反映するために合計される。
質問項目に正解が付いていなくても、合計評価尺度は、単一評価尺度が提供する傾向にある信頼性よりも優れています。
以下に、このアンケートで使用される質問の例を示します。
ビデオコンテンツは、ウェブコンテンツを読む必要がないように十分詳細です。
__非常に同意する__Agree __中立的__Disagree __非常に反対する
ビデオを視聴した後、私は通常、より詳細な情報を得るためにウェブサイトに行きます。
__まったく真実です__まったく真実です__中立的ではありません__まったく確信しません__絶対に妥当ではありません
消費者は、ビジネスWebサイト上のUI / UXアプリケーションを使用して優れた品質を体験します。
__常に__時々__時々__優しさ__以上
例は、5ポイントのリッカートスケールに従ってフォーマットされています。 人々はより大きな合意や「真実性」を示す大きな数字の点で考える傾向があるので、スコアが合計されると、より大きな数字が質問項目と一致するか、または一致するように構成される（実際には声明、質問ではない）。
5 =強く同意する4 =同意する3 =中立2 =同意しない1 =強く同意する
5 =絶対に真4 =やや真3 =ニュートラル2 =やや妥当な1 =絶対に妥当ではない
5 =常に4 =頻繁に3 =時折2 =めったに1 =決して
リッカートスケールのデータをどのように解釈できますか？
しかし、リッカート尺度からの序数の要約スコアの主な欠点は、スコアが本当の大きさを真に表さない意味を与えることであることを認識することが重要です。 質問項目ごとに回答者の記録を集計した結果の定量データについては、 統計分析を利用して質問に対する回答間の関係を判断します。
したがって、信頼性、妥当性、および感度の許容率に関する情報を提供するために統計を使用することができる。 例えば、ほとんどの市場研究者は、リッカートのスケールからのデータは、相互相関と妥当性のクロバッハのアルファまたはカッパテストに合格すると主張している。
ソース：
Jupp、V.（2006）。 社会調査法のSAGE辞書。
Likert、R。（1932）。 態度の測定技術。 Archives of Psychology、140 （55）。
Martinez-Martin、P.（2010年2月15日）。 コンポジット評価尺度。 Journal of Neurological Science、289 （1-2）、7-11。 doi：10.1016 / j.jns.2009.08.013。
Zikmund、WG、Babin、BJ、Carr、JC、＆Griffin、M.（2013）。 ビジネスリサーチ手法（第9版）。 メイソン、オハイオ州：サウス・ウェスタン。