)に、2019年7月号から2020年6月号までの予定で『人材開発部門のデータ活用』を連載しています。誌面だと小さくなる図表を改めて掲載する他、誌面には掲載しきれない参考文献や参考情報を当ウェブサイトにて紹介します(毎月5日の発行日に合わせて公開)。今回は、調査結果データの集計・分析の全体像を示しています。データ分析の全体像を踏まえることは重要です。データ分析結果は、ストーリー立てて提示しなければ、納得感や説得力は得られません。「○○分析を行ってみたところこんな結果が得られました!」というプレゼンの仕方ではだめなのです。統計分析ソフトを使うと、メニューに沿って設定を行ってボタンを押すだけで高度な分析を行うことができるため、その結果の提示を急ぎがちです。多くの対象を一つの絵にまとまるように抽象化する多変量解析の「因子分析」や「クラスター分析」は魅力的なため、そうしがちです。私自身も、統計分析ソフトを使い始めた最初の頃は、調子に乗って「格好の良いプレゼン用の絵」を作りがちでしたが、格好は良いもののそれ自体は施策立案のために大して役立たず、何も加工を加えていない生の「自由記述回答」の方がよほど役立った、ということもありがちでした。様々な分析結果をストーリー立てて提示するためには、自らが用いる分析手法の全体像を体系的に把握しておく必要があります。本連載では、「『シンプルなデータ加工』から『高度なデータ加工へ』」また「『具体』から『抽象』へ」と歩みを進める、という視点で体系化していますが、その他にも下記のような視点があります。おける調査データ分析に適した視点を意識する必要があります。複数の視点を使い分けることも時に必要です。現状を把握した上で、事象間の因果関係を分析し、その因果関係メカニズムを踏まえて今後の予測を行う、という視点です。「現状の把握」「因果関係の分析」「予測」の順番で高度になりますが、そう言い切れない場合もあります。単なる現状の記述であっても、対象の規模が大きい場合、例えば「日本国全体の労働統計」といった場合には、(厚生労働省の不適切統計問題で話題になったように)サンプリングの方法など高度な議論が必要になります。予測のためには因果関係の理解が前提になるという見地からは、予測の方が因果関係の分析よりも高度であると言えるものの、最近のAIにおいては、例えば病気を予測するよりもその原因(因果関係)を見い出す方が難易度が高いとも言われます。仮説の発見のためにまずデータの全体を見渡し、多くの変数を分類・整理して物事を単純化して見通しをつけ、その上で変数間の因果関係を明らかにし、管理・統制すべき変数を特定して、何をすべきか意思決定する、という視点です。この視点では、最初から高度な統計手法である多変量解析から入ります。調査の回答データがあがってきたら、まず「因子分析」と「クラスター分析」を行い、設問項目と対象者がどのように分類されるか見てみるのです。することで、問題領域と対象者層をどのように分類し、どの分類領域に関して重点的に検討を行ったら良さそうか、ということが見えてきます。検討に入っていきます。たしかに、全体が見通しにくい時はそうする時もあります。この視点では、最初は項目一つずつ(例えば「会社満足度」)に着目して、その平均やバラツキを吟味します。次の段階では、その項目を他の項目との関連で(例えば「上司満足度」が高まると「会社満足度」がどう変わるかという見地から)吟味します。いった多くの項目がどのように組み合わさって「会社満足度」につながるかという見地から)吟味します。扱う変量が多くなるほど分析は高度になると言えます。一つの項目を扱う場合であっても、その精度を追求する場合には、その限りでは(例えば「有意差の検定」等の)高度な議論が必要になります。(なお、「『一つのデータの分析』から『出所が異なるデータを組み合わせた分析』へ」という視点も、同様の視点と言えます。)本連載のStep1~Step7の各ステップごとの参考文献は次回以降に改めて紹介しますが、今回は、全体像を描くための参考資料を紹介します。「高度な統計手法」に絞った「多変量解析」の教科書といったものは多々あっても、基本的な集計から高度な分析に至るプロセス全体を通しての全体像を体系的に整理したものはなかなか見当たらないのです。「グラフの種類」や「検定の種類」や「多変量解析の種類」を列挙する、手法のカタログや辞典的なものになりがちです。なっている一つの理由は、様々なアンケートの形式が想定されるため、それに応じた様々な集計・分析の仕方を想定しなければならず、そうすると全工程を通したストーリー立てが難しく、道具箱を提示する形をとらざるをえないことにあるでしょう。(逆に言えば、設問形式を「5段階のリッカート尺度」のように決めることにより、集計・分析の一連の流れを定めることができるメリットが出てきます。)とはいえ、「マーケティング調査」や「社会調査」を想定した「アンケート調査と統計解析」の参考書に、調査票の作成から回答データの収集、そして基本的な集計から多変量解析までひととおりカバーする定評ある参考書がありますので、それらを紹介します。これらの詳しい参考書に書かれている内容全てが必要になることはまずありませんが、知識としては知っておき、何を適用するか/しないか、それはなぜか、ということを説明できることが望ましいでしょう。次の書籍は、統計に関わるサービスに長年従事してきた著者が力を注ぎ込んだことが窺える、辞書的でありながら、体系にも工夫が凝らされた、この分野では最も優れた参考書と思われます。つの変数→2つの変数→多変数(予測)→多変数(判別)→潜在変数」という集計・分析の流れに沿っています。事例を用いた解説は、数式を通さずに理解できることに配慮した極めて懇切丁寧なものです。次の書籍は、アンケートに基づくマーケティング調査のマニュアルとなる書籍であり、体系は、マーケティング調査の工程の順序を反映しています。(第3回でも参考文献として挙げました。おける類似のものを探すとすれば、次の書籍が、データの整備から高度な統計分析まで触れています。構造」といった人材開発の現場で直面することが多いテーマの分析イメージが挙げられており、出版社のサイトからサンプルデータをダウンロードすることもできますので、特にグループワークを交えて学習する際に有益と思います。サービスの『エクセル統計』をお勧めしていますが、同ソフトは統計手法を学ぶためのツールとしても有益です。無料体験版に付属する分析例ファイルを通じて、Excelのメニューに組み込まれた実際のソフトのメニューや分析内容を学ぶことができます。ウェブサイトまた、同社が主催するウェブサイト(統計WEB)では、統計手法についての正確でわかりやすい解説がなされており、かつ、疑問が生じたならばExcelファイルをダウンロードして計算方法等の細部を確認できます。(例えば、重回帰分析を学ぶ過程で「重相関係数とは何か」と疑問に思ったら、重相関係数の計算例ファイルをダウンロードして確認できます。)統計手法を学ぶだけであれば、参考書の替わりに同ウェブサイトで学ぶことで十分かもしれません。統計WEB(なお、無料で入手できる統計ソフトについては、第1回の参考文献で挙げています。本連載では、できるだけ「Excelを使い倒す」ことを推奨しています。いっても、人材開発部門のデータ分析専門家を目指す場合、「Excelの達人」を自認できていれば、基礎スキルとしては十分でしょうか?調査データを扱うだけであれば、通常はデータベースやプログラミング言語を導入しなくても、従来のExcelで対応できます。実は従来のExcelには限界もあり、それが不便さや、将来の効率化を考える上での限界を生じさせることも事実です。それは次の諸点ですが、なるほど確かにそうだ、と気づかれる方もいらっしゃるでしょう。Excelでは100万件までのデータを扱うことができます。すぎるようですが、実は、データ処理の過程も含めるとそうではないのです。多面評価において、設問項目数30問、被評価者1000人、被評価者一人あたりの評価者が10人とすると、データ量は30万件になります。大企業であればすぐに100万件を超えてしまいます。多面評価のやり方を応用して「スキル調査」を行って社員のスキルデータベースを作るような場合、専門スキルも含めたスキル項目数は一企業で1000項目には容易になりえるので、社員数1000人であれば、データの容れ物としては1000人×1000項目=100万行欲しいのです。設定した基準値と比較・分析したりするとなると、(回避の仕方を工夫できるとしても)さらにそれを倍々した行数が必要になったりします。Excelによるデータ集計・分析のポイントは、「全てのデータと、分析のための必要情報とが含まれた一つの元帳シート」を作ることです。調査結果情報などを結合させて、「分析用元帳」を作るのです。データを結合させる際には、vlookup関数が使われます。このような分析用元帳は、関数設定時にミスが起こるリスクを孕み、容量も大きくシートを維持するだけで重い計算が必要になるシートになりがちです。関数が正しく設定されているかどうかのチェックに神経を遣ったり、何十メガもの容量になったファイルを開くだけで何分も待ち、ファイルが開いたと思ったら今度は大々的に関数の「再計算」が始まってしまい手がつけられないことに閉口したり、といった経験を持つ人もいらっしゃるでしょう。「分析用元帳」に対して関数やピボットテーブルや時にはマクロを適用し、効果的な分析レポートが出来上がったならば、それを仕組み化することで、次回以降は継続性のある調査・分析業務を生産性高く遂行することができます。集計範囲を再設定する」といったことをしなければなりません。手間であるだけでなく、ミスが介在するリスクが再度生じます。これらを解決するための手段として、Excelに「モダンExcel」の機能を取り込むことを提案します。Excelのバージョン・エディションにも拠りますが、若干の設定の変更によりモダンExcelのメニューが現れ、Excelの限界が外れます。従来のExcel環境を活かしたまま、かつプログラミングの世界に足を踏み入れることなく、大きなデータベースを扱ったり、プログラミングに相当することができるようになります。分析ロジックを確立したあとは、データがアップデートされても更新ボタンのみで再集計・再分析を完了させることができる世界が開かれます。実際にモダンExcelを扱ってみると、大きなデータを扱う際の処理速度など見通せないところもあるとはいえ、そこに示されているのは、あるべき姿であることには疑いありません。大きな飛躍は、データを「データモデル」化することによってなされます。これから調査結果データの集計・分析・レポート化を始める際には、データ量の如何に関わらず、データはデータモデルとして読み込み、データの結合もデータモデル上で行うことを習慣づけた上で、モダンExcelの機能であるパワーピボットの機能を活かし、集計・分析・レポートの定型化を進めていくのが良いでしょう。新しい機能だけに、モダンExcelに関する参考書の数はまだ少ないのですが、次の書籍は極めて優れています。販売管理事例のサンプルデータを出版社サイトからダウンロードし、書籍の指示に沿って手を動かして加工してみることで、しっかり理解できるようになっています。