今回は、アンケートや官能評価データの統計分析についてご紹介します。
データがカテゴリや段階評価である点が特殊ですが、母集団や検定といった統計の考え方はデータの種類に関わらず共通です。
カテゴリデータの例
あるチョコレート会社が、400人にチョコレートの好み（ダーク、ミルク、ホワイト）についてアンケートを取りました。
各カテゴリを選んだ人は何人いたか可視化するには、棒グラフが適しています。
グラフを見ると、ダークが203人、ミルクが114人、ホワイトが83人でダークが人気です。
割合でも見てみましょう。割合を可視化するときは円グラフが適しています。
半分の人がダークを選んだことがわかります。
調査者は、ここで「ダークが一番人気だ！」と結論付けてよいのでしょうか。
統計的な目線
この結果は400人の調査結果です。評価者の数は十分でしょうか。また、他のデータとどのような関係があるでしょうか。そういった疑問に答えるのが統計です。
アンケート設計の目線
統計分析さえすれば何か意味がある結果を得られるとは限りません。
仮説に基づきアンケート設計をしたうえで、意味のある結果を得ることができます。
このブログではアンケート設計には触れませんが、分析手法を知ることはデータの集め方を決める際に参考になります。
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データ元：
このグラフの作成には「誰にでも使える強力な統計ソフト」Minitabを使用しています。
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