データ分析で数字じゃないデータを扱いました…【経営工学を専門にしている大学生の日記】

こんにちは！しゅんです！

ぼくが経営工学を勉強している中で感じたことや、興味深かったことを皆さんと共有出来たら良いなと思っています。


そもそも経営工学とは何なのでしょうか。Wikipediaによると

長々と書いてありますが、要は経営、経済の課題を理系的な観点から解決する学問です。

しゅん

今回の記事はデータ分析の中でもデータの種類、主に質的データについて話していきたいと思います！

経営工学に興味を持っている人はぜひ今回の記事を読んでみてください！！！

最近大学でデータ分析の授業を受けているんですけど、その中で質的データと量的データというものを勉強しました。

具体例をいくつか挙げてみます。

文字データや性別データ、満足度データなどは質的データに分類されます。質的データはカテゴリーデータとも呼ばれたりします。


質的データの中でもさらに分類ができるんですけど今回は省略します。


一方で身長・体重、テストの点数、時間などは量的データに分類されます。どれも数値として計測ができるデータばかりですね。

しゅん

ぼくのイメージでは、データ分析と言えば量的データを分析するものだと思っていましたが、どうやらぼくが思っていたよりも何倍も質的データを扱うようです…

教授もやはり量的データの扱いと同じくらい質的データの扱いは重要であると言っていました。


ということでここから質的データに絞って、質的データの扱い方についてぼくが今現在勉強していることを皆さんとシェアしてみようと思います！

質的データってどうやって集めるの？

以前の記事でデータ分析に使うデータを集めることが意外と大変だと言いましたが、質的データについても同じことが言えます。

以前のデータ分析はこちらから読めるのでこちらの記事もぜひ読んでみてください！

参考【経営工学を専門にしている大学生の日記】データ分析で数字じゃないデータを扱いました…Part 2ゆかしゅんぶろぐ

ではいったい質的データはどうやって手に入れるのでしょうか？
以下は手に入れるための代表的な例です。

ぼくが受けた講義ではインタビューによる質的データ収集を行いました。


具体的には特定のテーマについて話してもらったのを録音して、あとで一言一句文字起こしをするというのを複数人に対して行いました。


今までの人生で人にインタビューをすることがほとんどなかったので、これが結構大変でした。

次にインタビューをするにあたって注意すべき点について説明していきます！

誰にインタビューをするか

インタビューをするうえで非常に重要なのが、誰にインタビューをするかということだと授業内で言われました。


あるテーマに対して結論を出すためには、そのテーマの対象となる母集団を明らかにしなければいけません。


例えば対象となる母集団が日本人の場合に外国人の人にインタビューしても欲しい結果が出ないですよね。

授業での分析はそこまで本格的ではないのでインタビューする人は数人でしたが、本格的に分析をするためにはなるべく多く、かつ母集団全体を代表するようなサンプルを抽出する必要があります。

結論ありきのインタビューにしない

インタビューをするにあたってよくあるのが、欲しい結論を手に入れるためにインタビュー相手を誘導してしまうということです。


このようにして得られたデータはバイアスがかかっているため正しい結論を得ることができません。

実際にこのようなことが起こっているのかはわかりませんが、このようにして得られた結論は意味を成しませんよね。


これは明らかに意図的に誘導している例ですが無意識に自分が欲しい結論に誘導してしまうこともあるので、なるべく調査者がいることによる効果を最小限にする必要があります。

プライバシーには配慮をする

人によってはインタビューされたことに対してあまり答えたくないなと思うこともあります。


その時に答えの強要をしてしまうとそれはプライバシーの侵害になってしまいます。


インタビューをする前には必ず同意をとって、答えたくない質問を聞かれた場合にはいつでも辞退できるという風にする必要があります。

今回の記事では質的データの扱いについて解説していきました。


質的データの収集方法として今回はインタビューを取り上げましたが、実際にはその他にも様々な方法があるかと思います。


ぼくもただいま絶賛勉強中なのでみなさんと一緒に勉強していけたらなと思います！


最後までこの記事を読んでくれてありがとうございました！


この記事が役に立ったら幸いです。