Google サーベイでは、ユーザーから収集した回答を分析し、その結果をオンラインのシンプルな画面で確認できます。分析結果はオンラインで表示するか、スプレッドシートでエクスポートすることができます。
この記事の内容:結果を表示する
アンケート結果を表示するには:
- Google サーベイにログインします。
- アンケート ダッシュボードで、目的のアンケートをクリックします。
- 質問の結果を表示するには、質問文をクリックします。質問の回答にはその質問に回答したすべてのユーザーの回答が含まれており、その中にはアンケートを完了しなかったユーザーの回答も含まれることに注意してください。
- 推定の年齢、性別、居住地によってデータを分割表示するには、左側のパネルで推定されるユーザー属性のセグメントをクリックします。
結果をエクスポートする
データをエクスポートするには:
- Google サーベイにログインします。
- データが必要なアンケートをクリックします。
- アンケートの結果ページか質問の結果ページで、[ダウンロード]
をクリックします。
Excel ファイルはデフォルトのダウンロード保存場所に保存されます。
をクリックします。アンケートを実施してから数分後には回答の収集が開始されます。データが処理されると（通常は数時間以内）、オンライン アカウントで結果を閲覧できます。
回答の収集が進行中の段階では、回答者のユーザー属性の比率が対象の母集団と一致しない場合がありますが、収集が進めば対象母集団の構成比に近づきます。アンケートの結果は閲覧可能になりしだい確認することをおすすめしますが、アンケートが完了してすべての回答が収集されるまで、なんらかの結論を下すのはお待ちください。
データは不足しないよう多めに収集されるため、お客様の指定より回答数が多くなる場合があります。ただし、課金対象となるのはお客様が指定した回答完了数のみです。
ユーザーが、スクリーニング対象となるかを決める質問だけでフォローアップ質問まで進まなかった場合や、アンケートの回答を途中でやめた場合には料金は発生しません。
アンケートの回答数の合計は重み付けが行われていないのに対して、質問の結果は重み付けされています。重み付けを解除してすべての回答を表示するには、アンケートの概要ページの質問をクリックして、質問の結果ページの [元の数値] をオンに切り替えます。
属性が不明な回答者が存在するため、重み付けが行われていない回答数と重み付けられた回答数に差異が生じます。Google サーベイでは、事後層別法で重み付けをして、サンプルの不足を補正して偏りを排除していますが、重み付けは年齢、性別、地域がわかっている回答者にだけ適用されます。ユーザー属性が不明の回答は重み付けの適用時に除外されます。
詳しくは、重み付けをご覧ください。
エクスポートしたファイルには、[概要]、[トップ]、[回答完了数]、[すべての回答]、[クロス集計表] のタブがあります。各タブには次のデータが表示されます。
- 概要: 質問文、回答、回答数などの概要情報が表示されます。
- トップ: アンケートの各質問における回答の比率が表示されます。このデータにはすべての未回答数が含まれます。
- すべての回答、回答完了数: すべての回答には、アンケートの質問に 1 つでも回答したユーザーの回答数、回答完了数にはアンケートのすべての質問に回答したユーザーの回答数が表示されます。次のような列があります。
- ユーザー ID: アンケートに回答した各ユーザーの数値 ID。この ID を使って別のアンケートでユーザーを照合することはできません。同じユーザーでもアンケートが異なると、ダウンロードした Excel にあるユーザー ID は異なります。
- 時刻: 日付と時刻（UTC）が「2017-11-16 17:22:39」形式で示されます。
- アンケートの完了: ユーザーがアンケートのすべての質問に回答したか（完了）、アンケートの対象外となったか（選別で除外）、対象外にはなっていないが途中でアンケートの回答をやめたか（一部）が示されます。詳しくは、回答の種類についての記事をご覧ください。
- パブリッシャーのカテゴリ: 回答者がアンケートを表示しているサイトの種類。カテゴリには、ニュース、アート＆エンタメ、ショッピング、参考書、モバイルアプリ、その他、ウェブサイトの満足度があります。
- 性別: 推定される性別（男性、女性、不明）。
- 年齢: 推定年齢区分（18～24、25～34、35～44、45～54、55～64、65 以上、不明）。
- 地理: 推定居住地が [国]-[地域]-[都道府県]-[市区群] の形式で示されます（例: US-WEST-NM-Albuquerque）。入手できる最も詳細な情報まで含まれます。また、国が不明な場合は「不明」とレポートされます。
- 重み付け: CPS（人口動態調査）ユーザー属性と合致させるため、この回答に適用される重み。
- 回答: この質問に対するユーザーの回答。
- 回答時間: この質問に回答するために要した時間（ミリ秒単位）。
- クロス集計表: このタブには、アンケートのすべての質問に回答したユーザーのクロス集計分析（完了回答数など）が表示されます。
詳しくは、回答の重要度の評価と Google サーベイの方法論に関する記事をご覧ください。
必要とする結果によって、エクスポートした Excel ファイルの「重み」列を使って重み付けされた結果を計算する方法は異なります。
回答完了数
アンケート質問の回答完了数の重み付けされた結果を計算するには、[回答完了数] タブから始めます。ピボット テーブルを作成して結果に重みを適用することができます。列は質問に対する回答数、データは重みの合計です。ユーザー属性が不明の回答は重み付けが計算されないため、重み付けされた結果を表示すると一部の回答は除外されます。[回答完了数] タブの重みの合計は、重みを持つ行数に等しくなります。この行数は通常、合計行数とは異なります。
すべての回答
アンケート質問の回答数の重み付けされた結果を計算するには、[すべての回答] タブから始めます。
最初の質問の結果
アンケートの最初の質問には、「重み付け」列を直接使用できます。この計算方法は、上記の回答完了数の方法と同じですが、[回答完了数] タブの代わりに [すべての回答] タブを使用します。
その他の質問の結果
最後の質問の結果を計算する場合は、上記の [回答完了数] タブの重みを使用します。最初と最後以外の質問の結果を計算する場合は、行をフィルタし、重みを標準化してから、重みを適用して結果を取得します。
次に標準化の例を示します。
- [すべての回答] タブに重みのある行が 100 行あると、「重み付け」列の合計は 100 になります。最初の質問の後にアンケートの対象外となった回答者やアンケートの回答を途中でやめた回答者がいるため、2 番目の質問に対しては回答と重みのある行は 50 行だけになることがあります。
- 2 番目の質問に対する回答と重みがある行だけにフィルタを適用すると、残りの重みが 50 になるという保証はありません。たとえば 40 になるとします。各重みに 50÷40 = 1.25 を掛けて「重み」列を標準化します。これにより、標準化された重みの合計が 50 になります。このように標準化された重みを使用して、ピボット テーブルで結果を計算することができます。
フィルタされた回答
フィルタされた回答（65 歳以上の女性など）の重み付けされた結果を計算する場合は、そのような重みも標準化する必要があります。まず、確認する行だけにフィルタを適用します。この例では、65 歳以上の女性のみです。その後、上記の標準化の手順を行います。
クロス集計分析では、複数のユーザー グループがアンケートの質問にどう回答したかを確認できます。データはスプレッドシートにエクスポートするか、オンラインで確認することができます。
犬のおもちゃのビジネスを立ち上げた場合を考えます。ビジネスを立ち上げたお客様は、ユーザーが愛犬用のおもちゃを探すときに重視する価格と品質の関係性を理解したいと考えています。このような場合は、次のように質問します。
- 犬を飼っていますか？
- はい（アンケート対象者に選別される回答）
- いいえ
- 回答したくない
- 犬のおもちゃを購入するときに最も重視する特性は次のどれですか？
- 耐久性
- 品質
- 価格
- 双方向性
- 素材
- 犬のおもちゃに最高でいくらまでお支払いになりますか？
- 100～500 円
- 600～1,000 円
- 1,100～1,500 円
- 1,600～2,000 円
- 2,100 円以上
さまざまなユーザーが品質との対比で価格について感じていることを分析するには、次の手順に従います。
- Google サーベイにログインします。
- ダッシュボード ページで、目的のアンケートをクリックします。
- 概要ページで質問文をクリックして、質問の結果を表示します。
- [比較] で [別の質問] をクリックします。
- 比較対象とする質問を選択します。
- 上部の結果バーに 2 つの質問の比較結果が視覚的に表示されます。
- ページ下部のグラフでは 2 つの質問の結果が比較されます。
- 年齢や性別などのユーザー属性を追加してさらにデータの分析を続けたり、ユーザー属性フィルタを追加して特定のユーザー層だけに回答を絞り込んだりすることもできます。
郵便番号またはユーザーリストによってアンケート対象者を選ぶ場合は、最小ディメンションに 5 人以上の回答者が含まれていないと、フィルタを使用できません。追加のユーザー層フィルタ（年齢、性別）を使用することにより、ユーザーが最小ディメンションから個人情報を推測できる場合、それらのフィルタは無効にされる場合があります。