同僚やマネジャー、クライアントにプロフェッショナルかつわかりやすい方法で説明することは、リサーチ担当にとって欠かせないスキルです。すばらしい結果が出たのに、レポートがわかりにくいがために放置されたまま何の行動にもつながらない、という調査は多数あります。レポートにおいては、発見したことを説明する明確で簡潔なグラフがものを言うのです。グラフを使用する際の大きな課題は、数多い種類の中から正しいものを選ぶことです。多くの人は各種アンケートグラフの長所と短所を理解していないため、単に見た目の良いものを選んだり、おなじみの円グラフと棒グラフでレポートを埋め尽くしてしまいがちです。リサーチ担当にとって大切なことは、データ結果を表示するのに最も効果的なグラフを使うことです。このページでは、6つの基本的なグラフについて確認し、レポートに上手に組み込む方法をご紹介します。それでは、早速始めましょう。縦棒グラフ縦棒グラフは、2~7つのグループ間で平均や割合を比較するのに最適です。ご覧のように、棒と棒の間には空白のスペースがあります。そのため、X軸のスケールは、相互に排他的なカテゴリーである必要があります(複数選択肢、チェックボックス式の質問など)。カテゴリーが連続的なスケールを持つ場合は、後で紹介するヒストグラムの方が適しています。このグラフの場合、回答者はオプションを1つしか選択できないため(毎日、週1回など)、縦棒グラフにすると満足度とのクロス分析が完璧にできます。横棒グラフ横棒グラフは、8つ以上のグループ間で平均や割合を比較するのに使います。縦棒グラフ同様、横棒グラフも、相互に排他的なカテゴリーの比較に適しています。このグラフでは、7つを超えるカテゴリーのキャンディーを個別に計測し、比較しています。円グラフ円グラフは、ある1つの測度の内訳を説明するのに最適です。言い換えると、1つの変数に関するグループ間の差を示したいときに最適なのが円グラフです。上記の例では、綿菓子の購入に関する年齢の有意性を示すために、標本グループを異なる年齢層に分けています。円グラフで注意が必要な点は、カテゴリーの合計が全体を構成しなければならないことです。折れ線グラフ折れ線グラフは、時間の経過に伴う傾向を示すために使います。長期的な売上高成長率など、会社や組織にとって重要な経験的統計量を測定するときに頻繁に使われます。2つの異なる変数を時間の経過に沿って比較するのにも適しています。ここで紹介している例では、健康的な生活を目指す政府出資の増加と、キャンディー販売量の相関を5年にわたって追跡しています。散布図は、さまざまなオブジェクトが2~3つの異なる測度においてどのように分布しているかを示すグラフで、相反する変数の間での比較が簡単にできます。上記の例では、各種キャンディーの製造コストと販売価格を比較しています。グラフを見ただけで、2つのキャンディーの違いがわかるだけでなく、各キャンディーと平均(大きな正方形)との関係も明らかになります。ヒストグラムヒストグラムも、円グラフと同様に、1つの測度における標本分布の内訳を示します。ヒストグラムとその他のグラフにおける決定的な違いは、ヒストグラムが、離散間隔で測定された測度での標本分布を説明できる点です。棒グラフとは異なり、X軸は相互排他的なカテゴリーに分かれていません。ここで紹介する例では、回答者を1週間あたりのキャンディー消費量で分類しています。X軸には連続的なスケールを使い、それぞれの棒の幅はキャンディー5個分を表します。上記の6種類のグラフの効果的な使い方を学べば、プロフェッショナルでわかりやすいレポートが作成できます。複雑なグラフを使ってデータ結果を表示することもできますが、ここでは、最も一般的で広く知られているグラフをご紹介しました。これ以上複雑な種類のグラフを使うと、見る側は感心するよりも混乱してしまう可能性の方が高いでしょう。多くの人が、なじみのあるグラフの能力を最大限に活用した方が、はるかに有効だと主張しているのです。SurveyMonkey。