アンケートデータのグラフ化ガイド: 最適なグラフの選択と活用方法

アンケートの集計結果は、一見すると数字の羅列として捉えられがちです。しかし、これらの数字には、多くの情報や意味が隠されています。適切な方法でデータを整理し、グラフ化することで、数字の持つ意味や関連性を直感的に理解する手助けとなります。

ただし、グラフの作成や表示方法によっては、誤った解釈を招くこともあります。適切なグラフの選択とデザインは、データの真価を引き出す鍵となります。

伝えたい内容やデータの種類によってグラフを使い分ける

今回は、アンケートの回答形式や比較項目・データ要素数の違いなどによるオーソドックスなグラフの種類の使い分けを紹介します。

性別・年代やスケール(段階)評価などSAデータの場合は足し上げると100%になりますので、100%積み上げ棒グラフ(縦・横)がよく使われます。

全体ベースのみの場合などは円グラフを使うこともあります。
しかし、データ要素が多いとそれぞれの(角度の)大きさの違いがわかりにくくなってしまいますので注意が必要です。円グラフを使うのは要素の数が5～6個程度までを目安にするとよいでしょう。

MAデータは足し上げて100%になりませんので、100%積み上げ棒グラフは使えません。全体ベースのみの場合や比較項目が少ない場合は棒グラフを使うのが一般的です。

比較項目が多い場合は積み上げ棒グラフを使うこともありますが、要素数が多すぎると見にくくなります。見にくいなと感じるようであれば、区分線を入れたり、データラベルの数を減らしたり、といった工夫をして見やすいグラフにすることが必要です。

他に、折れ線グラフは時系列の変化を示すのに適していますが、棒グラフよりも細い特徴を活かして、より多くの項目、要素を1つのグラフに表示したいときにも活用できます。

散布図は数表を眺めているだけでは分かりにくい、2つの要素の関係(相関)を2軸マップに表します。

なお、3つ以上の要素の関係を可視化したい場合、散布図のプロットの大きさを変えるバブルチャートが使えます。

以上の基本を踏まえた上で、よりわかりやすく、インパクトがあると思えば、応用編として上記の組み合わせグラフやオリジナルチャートを作成することがあります。

アンケートの結果を適切にグラフ化することで、データの背後に隠れた意味やトレンドを明確に捉えることができます。しかし、正確で効果的なグラフの選択やデザインには専門的な知識が必要です。

当社では、お客様のニーズに合わせて、最適なグラフの提案から作成、レポート作成までをサポートしています。アンケートデータをより深く、正確に理解し、最大限に活用したいとお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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