(2)区分データの数値化 |
| 単一形式、順次単一形式の回答データを数値化します。例えば、1.非常によいなら5点、2.良いなら3点、3.普通なら0点、4.悪いなら−3点、5.非常に悪いなら−5点といった具合です。 |
(3)数値データの演算(質問対質問、質問と定数の加減乗除) |
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質問と質問、あるいは質問と定数の掛け算、割り算、足し算、引き算を行えます。例えば(小遣い)を(年収)で割り(小遣い率)を出す、(年間販売額)に(クレジット販売の割合)を掛けて(年間クレジット販売額)を求めるといった具合です。 |
(4)選択肢の統合 |
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選択肢を統合して集計結果を見やすく、意味のあるものにします。例えば、細かい区分で質問した(年商)の集計結果を見て、サンプル数の分布で5つ位の区分にまとめたり、産業小分類で質問した(業種)を集計結果を元に回答の多かった業種は単独、少なかった業種は中分類、大分類にまとめます。 |
(5)自由意見の区分(文字⇒選択肢) |
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文字形式の回答をキーワード抽出により選択肢・区分化します。例えば、自由に回答していただいた業種を、(ブティック)、(婦人服)、(子供服)、(日常衣類販売)などをキーワードとし、それらを含むものを(衣料販売)という新しい区分に加工します。
文字形式で記入された住所から、県名、市町村名、町丁目名などをキーワードとして、住所区分を作成することも出来ます。 |