リッカート尺度データの分析方法：ステップ・バイ・ステップ

リッカート尺度のデータを分析するには、まず単一のリッカート型項目を見ているのか、それとも複数項目からなるリッカート尺度を見ているのかを判断します。単一の項目は、頻度、パーセンテージ、中央値、最頻値で要約し、棒グラフで表します。複数の項目を組み合わせて尺度スコアにするのは、それらが1つの概念を測定している場合のみであり、その場合は平均値と標準偏差を使用できます。

このガイドでは、その違い、回答のコーディングとクリーニングの方法、そしてAIやExcelを使ってステップバイステップでデータを分析する方法を解説します。また、チャート、グループ間の比較、具体的な実例、および誤解を招く結果につながるよくある間違いについても取り上げます。

リッカート尺度データとは

リッカートデータは、同意の度合い、満足度、または何かが起こる頻度を尋ねるアンケートの質問から得られます。典型的な5段階の項目は、「全く同意しない」から「強く同意する」までとなっています。

アリゾナ大学のアセスメントチームは、2種類のデータの間に有用な一線を画しています。「リッカート尺度（Likert Scale）とは、一連の個別の質問を通じて概念を測定する、複数項目からなる心理測定評価ツールである」。対照的に、リッカート型項目（Likert-type items）は「さまざまな種類の回答尺度を用いて測定される個別の項目」です。

この違いは、どんな数式よりも重要です。Boone and Booneは、2012年のJournal of Extensionの記事で同じ指摘をしています。彼らは、この2つは「独自のデータ分析手順を必要とするため、結果として誤用や間違いがしばしば発生する」と書いています。

職場のアンケートでは、「オンボーディングは私の役割の準備に役立った」「この製品を勧めたい」といったリッカート型項目を1つずつ報告することがあります。一方、学術研究では、いくつかの関連する項目を組み合わせて1つのリッカート尺度にすることがあります。どちらのデータを持っているかを知ることで、どの統計手法を使用すべきかが分かります。

リッカート型項目 vs. リッカート尺度

アリゾナ大学のページでは、それぞれのデータタイプに対してBoone and Booneが提案している手順を再現しています。

測定指標	リッカート型項目	リッカート尺度スコア
代表値	中央値または最頻値	平均値
散らばり	頻度	標準偏差
関連性	ケンドールのタウBまたはC	ピアソンの r
その他の統計手法	カイ二乗検定	ANOVA、t検定、回帰分析

単一の項目について、同ページは単刀直入です。それらは「度数分布表のような整理・グループ化手法や、棒グラフのような視覚的補助を用いて、個別の項目として分析されるべきである」としています。さらに、「このデータタイプに対して平均値を計算することは適切ではないが、中央値や最頻値を用いてデータを分析することは可能である」と付け加えています。

複数項目からなる尺度の場合、ルールは緩和されます。同ページによると、集計されたスコアは「連続データとして扱うことができ、最頻値、中央値、平均値を含むすべての代表値の指標を用いて評価できる」とされています。

実務上のルールはシンプルです。1つの質問について報告する場合はその分布を報告します。複数の質問から構築されたスコアを報告する場合は、その平均値を報告できます。

開始する前に：回答のコーディングとクリーニング

アンケートの書き出しデータでは、回答がテキストとして保存されている場合があります。各回答に数値を割り当てると分析が容易になるため、まずはコーディングから始めましょう。

• 順序通りにコードを割り当てる。 5段階の同意項目の場合、「全く同意しない」を1とし、「強く同意する」を5とします。
• ラベルを残す。 コードは並べ替えや集計のためのものです。レポートでは、回答者が実際に目にした言葉をそのまま使用すべきです。
• 逆質問を反転させる。 質問が否定的な表現で書かれている場合は、他の項目と組み合わせる前にそのコードを反転させます。
• 空欄や「該当なし」を処理する。 これらは集計から除外し、その件数を報告します。
• 尺度の長さを確認する。 1つの表の中に5段階評価の項目と7段階評価の項目を混在させないでください。

各項目の文言、コード、および反転処理を記録した簡単なコードブックを手元に置いておきましょう。これにより、次の四半期にも同じ分析を再現できるようになります。

リッカート尺度データの分析方法

以下の3つのステップではPowerdrill Bloomを使用していますが、アンケートの書き出しデータを読み込めるツールであれば、どれでも同じアプローチが可能です。Excelでの手順は次のセクションで説明します。

ステップ 1：アンケートの書き出しデータをアップロードし、回答をコーディングする

アンケートツールから回答をCSVまたはExcelファイルとして書き出します（1行が1人の回答者、1列が1つの質問に対応）。ファイルをアップロードし、「D列からK列は5段階の同意尺度を使用しています」のように、自然言語で尺度を説明します。

テキストの回答を1から5にコーディングするよう指示し、反転させるべき項目をリストアップして処理します。次に、項目ごとの有効回答数と、空欄または「該当なし」の件数を求めます。先に進む前に、これらの件数がアンケートツールの総回答数と一致しているか確認してください。

ステップ 2：頻度、中央値、最頻値で各項目を要約する

各項目の度数分布表（すべての回答選択肢の件数とパーセンテージ）を求めます。さらに、Boone and Booneが単一項目に対して推奨している指標である、各項目の中央値と最頻値を追加します。

一部のチームは、「同意する」または「強く同意する」を選択した割合を示す「トップ2ボックス（top-two-box）」の値も報告しています。これは直感的に理解しやすく、アリゾナ大学の例である「90%の学生が自信があると回答している」といった目標設定にも適しています。

いくつかの項目が1つの尺度を構成している場合は、回答者ごとの合算スコアを求め、そのスコアの平均値と標準偏差を算出します。読者がどの質問によってスコアが左右されているかを確認できるよう、項目レベルの表もその横に並べておきます。

ステップ 3：結果をグラフ化し、グループを比較する

同意の割合が多い順から少ない順に並べ替えた、各項目の回答パーセンテージの棒グラフを求めます。当社の棒グラフ作成ツールのページで、グラフ作成について詳しく説明しています。

共有する前に、グラフを度数分布表と照らし合わせて確認してください。各項目の棒の合計が100%になり、ラベルが回答者の目にした文言と一致している必要があります。

次に、部門、地域、顧客セグメントなど、意思決定に重要なグループを比較します。規模の異なるグループ間でも比較できるように、グループごとの各項目のパーセンテージ分布を求めます。最後に、最も同意率が低かった項目を特定する短い要約テキストを求めます。

Excelでリッカートデータを分析する方法

回答がコーディングされていれば、Excelでもリッカート分析を簡単に行うことができます。ここでは、ある項目のコードが回答者ごとにB2:B201に入力されていると仮定します。

各回答をカウントする。 Microsoftは、COUNTIFを条件を満たすセルをカウントする方法として説明しており、構文は COUNTIF(範囲, 検索条件) です。=COUNTIF(B2:B201,1) から =COUNTIF(B2:B201,5) を使って、各選択肢をカウントします。

カウントをパーセンテージに変換する。 各カウントを有効回答数 =COUNT(B2:B201) で割ります。結果をパーセンテージ形式に設定します。

中央値を求める。 =MEDIAN(B2:B201) を使用します。Microsoftは、リッカートコードにおいて重要な詳細を指摘しています。「グループの数値の個数が偶数の場合、MEDIAN関数では、中央にある2つの数値の平均値が計算されます」。たとえば結果が3.5になった場合は、中央値が2つの回答の間に位置していることを意味するため、両方のラベルを報告します。

最頻値を求める。 度数分布表から読み取ります。最もカウント数が多い選択肢が最頻値です。2つの選択肢が同数の場合は、両方を報告します。

トップ2ボックスを計算する。 同意または強く同意した割合を求めるには、=(COUNTIF(B2:B201,4)+COUNTIF(B2:B201,5))/COUNT(B2:B201) を使用します。

ピボットテーブルを使用すれば、多くの項目を一度に集計できます。行に項目、列に回答、値に回答の個数を配置します。その後、計算の種類を「行集計に対する比率」に設定してパーセンテージで表示します。

具体的な実例

以下は、従業員200人から得られた5段階評価の1項目に関する例示的な結果です。項目は「オンボーディング研修は私の役割の準備に役立った」となっています。数値は例であり、実際のアンケートデータではありません。

回答	コード	件数	パーセンテージ
全く同意しない	1	10	5%
同意しない	2	20	10%
どちらともいえない	3	30	15%
同意する	4	90	45%
強く同意する	5	50	25%

この表から以下のことが分かります。

• 中央値：「同意する」。 1から5まで順に並べると、100番目と101番目の回答はいずれも「同意する」に該当します。最初の3つの選択肢の合計が60件で、次の「同意する」が90件を占めているためです。
• 最頻値：「同意する」。 最も件数が多く、90件となっています。
• トップ2ボックス：70%。 これは「同意する」の45%と「強く同意する」の25%を足したものです。
• ボトム2ボックス：15%。 これは「全く同意しない」の5%と「同意しない」の10%を足したものです。

明確な報告書の記述例としては、「70%がオンボーディングは準備に役立ったと同意し、15%が同意しなかった」のようになります。この文章は、マネージャーにとって「平均値は3.75だった」と伝えるよりもはるかに有用であり、単一項目に対する頻度ベースのアプローチにも沿っています。

リッカートデータのグラフ化方法

棒グラフは単一の項目に適しており、アリゾナ大学のページでも視覚的補助の1つとして挙げられています。多くの項目を一度に表示する場合、帯グラフ（積み上げ棒グラフ）を使用すると、各項目の全体的な分布を1行で示すことができます。

統計学の文献で推奨されているレイアウトがあります。Heiberger and RobbinsはJournal of Statistical Softwareで次のように主張しています。「リッカート尺度および関連する尺度の主要なグラフィック表示手法として、分岐型積み上げ棒グラフ（diverging stacked bar charts）を推奨する」。このレイアウトでは、中央線を基準に、否定的な回答が左側に、肯定的な回答が右側に伸びるように配置されます。

Excelでシンプルなバージョンを作成するには、否定的な回答のパーセンテージを負の数として、肯定的な回答のパーセンテージを正の数として入力します。その後、積み上げ棒グラフを挿入し、項目を合計同意率順に並べ替えます。「どちらともいえない」の割合は、中央線で分割するか、別の列に表示することができます。

各棒にパーセンテージのラベルを付けるか、少なくとも同意と非同意の合計ラベルを表示します。これにより、2つの主要な数値をグラフ自体に表示できます。

どのグラフを使用する場合でも、すべての項目で回答の順序を統一してください。否定的な回答には同系色を、肯定的な回答には別の同系色を使用することで、読者がグラフを素早く読み取れるようになります。当社の乱雑なアンケートデータをAIで分かりやすいグラフに変換する方法に関するガイドでは、グラフのクリーンアップについてさらに詳しく解説しています。

グループ間の比較

アンケート結果では、「このチームとあのチーム」「今年と昨年」といった比較が生じることがあります。単一のリッカート型項目の場合、平均値ではなく、パーセンテージ分布を並べて比較します。

グループの規模が同じであることは稀なため、比較は各グループ内のパーセンテージとして提示します。12人のチームと200人のチームを公平に比較するには、割合（シェア）を用いるしかありません。

統計的検定が必要な場合、Boone and Booneの表ではリッカート型項目に対してカイ二乗検定を挙げています。尺度スコアに対しては、ANOVA、t検定、回帰分析を挙げています。グループの規模が小さいと検定の信頼性が低下するため、結果の横にグループサイズを併記してください。

以下は例示的な例です。オンボーディングの項目において、150人の営業チームの72%が同意したのに対し、50人のサポートチームでは58%が同意しました。これを公平に報告する方法は、「営業（n = 150）の72%、サポート（n = 50）の58%が同意した」となります。これにより、読者は単なる2つのパーセンテージだけでなく、グループサイズを視野に入れた上でその差を判断できます。

結果の報告

アリゾナ大学のガイダンスは、平均値について明確な警告を発しています。分析段階において「回答尺度に数値を割り当てることは適切ではない」としています。警告されている報告例は、「平均して、学生は自信を持っている」というものです。

分かりやすいレポートには、各項目またはテーマについて以下の4つの部分を含めることができます。

• 質問の文言と回答の選択肢。
• 有効回答数と、空欄のまま残された件数。
• 表またはグラフによる分布。
• トップ2ボックスとボトム2ボックスの割合を示した簡潔な1文。

同じ項目を経時的に追跡する場合は、文言と回答の選択肢を完全に一致させてください。言葉の変更や選択肢の追加を行うと、過去の調査との比較ができなくなるため、変更があった場合はレポートに明記してください。

詳細な報告書の作成については、当社のアンケート結果レポートに関するガイドで構成とレイアウトを解説しています。結果を会議で発表する場合は、アンケート結果プレゼンテーションに関するガイドでスライドの作成方法を解説しています。

避けるべきよくある間違い

• 単一項目の平均値を出すこと。 平均値が3.4であっても、意見が真っ二つに分かれているのか、それとも全員が中立的なのかが隠れてしまいます。上記のガイダンスでもこれは推奨されていません。
• 項目と尺度の統計指標を混同すること。 個別の項目には頻度と中央値を使用し、平均値は複数項目からなる尺度スコアにのみ使用します。
• 逆質問の処理を忘れること。 否定的な表現の質問を反転させないと、尺度スコアが誤った方向に引っ張られてしまいます。
• 「どちらともいえない」を黙って除外すること。 トップ2ボックスから「どちらともいえない」を除外する場合は、レポートにその旨を明記してください。
• グループ間で生の件数を比較すること。 代わりに、各グループ内のパーセンテージを使用してください。
• 小さなサンプルサイズを過大評価すること。 回答者が10人しかいない場合、同意率が60%から70%に上昇したとしても、ほとんど意味はありません。

回答データが乱雑な状態で書き出された場合は、Powerdrill Bloomをお試しいただき、コーディングや度数分布表、グラフの作成を行ってみてください。

よくある質問

リッカート尺度データはどのように分析しますか？

回答を数値としてコーディングし、各項目を頻度、パーセンテージ、中央値、最頻値で要約します。分布を棒グラフで表します。いくつかの項目が1つの尺度を構成している場合は、それらをスコアにまとめ、その平均値と標準偏差を報告します。

リッカート尺度データの平均値を取ることはできますか？

単一のリッカート型項目については、Boone and Booneに基づくガイダンスにより平均値の使用は推奨されておらず、中央値または最頻値が推奨されています。複数項目からなるリッカート尺度スコアについては、平均値と標準偏差の使用が適しています。

リッカート尺度データに最適なグラフは何ですか？

単一の項目には棒グラフが適しています。多くの項目を扱う場合、積み上げ棒グラフ（帯グラフ）を使用すると、各項目の全体的な分布を示すことができます。Heiberger and Robbinsは、リッカート尺度の主要な表示方法として分岐型積み上げ棒グラフを推奨しています。

リッカート尺度データは順序尺度ですか、それとも間隔尺度ですか？

単一のリッカート型項目は順序カテゴリ（順序尺度）であるため、Boone and Booneに基づくガイダンスでは中央値と最頻値を推奨しています。アリゾナ大学のページによると、複数の項目から構築されたスコアは連続データとして扱うことができます。

Excelでリッカート尺度データを分析するにはどうすればよいですか？

COUNTIF関数を使用して各回答をカウントし、COUNT関数で割ってパーセンテージを求め、MEDIAN関数を使用して中央の回答を求めます。ピボットテーブルを使用すれば、多くの項目を一度に集計できます。その後、パーセンテージから積み上げ棒グラフを作成します。

情報源： Boone and Boone, Analyzing Likert Data, Journal of Extension (2012) · University of Arizona, The Analysis of Scale Data · Heiberger and Robbins, Design of Diverging Stacked Bar Charts for Likert Scales, Journal of Statistical Software · Microsoft Support, COUNTIF function · Microsoft Support, MEDIAN function.