OTSUMU KNOWLEDGE

統計・設問設計.

知ることを、事業を動かす力へ。
検証・開発・運用の現場で使える知識を集めました。

8件のナレッジ

母集団は知りたい対象全体、標本は実際に調べる一部を指します。標本の偏りを無視して全体へ一般化しないことが、調査結果を読む際の基本です。選び方の注意点も解説します。実務で…

回答バイアスとは、質問や状況によって回答が実態から偏ることです。匿名性、質問の順番、言い方などの影響を点検して設計します。種類と対策も解説します。実務での注意点も整理し…

確証バイアスとは、自分の考えを支持する証拠へ偏って注目する傾向です。仮説を否定する事実も、積極的に探す仕組みが必要です。起きやすい場面と対策も解説します。実務での注意点…

無作為抽出とは、選ばれる確率を設計して偶然に対象を抽出する方法です。身近な人への募集とは区別して扱う必要があります。新規事業で使うときの注意点も解説します。実務での注意…

オープンクエスチョンは自由に話す質問、クローズドクエスチョンは選択肢や是非で答える質問です。発見したい場面と比較したい場面で使い分けます。面談や調査での組み合わせ方も解…

リッカート尺度とは、同意などの程度を段階で回答する形式です。選択肢の間隔が等しいと当然に仮定せず、集計方法を決めて使います。設計と集計の注意点も解説します。実務での注意…

サンプルサイズとは、分析に使う観測の数です。人数を増やしても、対象の選び方や設問の偏りが自動で解消するわけではありません。必要な人数の考え方も解説します。実務での注意点…

誘導質問とは、特定の回答を促してしまう聞き方です。「便利ですよね」より、実際に何が変わるかを尋ねる形に改めることが重要です。パターンと直し方も解説します。実務での注意点…

FROM KNOWLEDGE TO ACTION

知識を、次の一手に。

新規事業の検証からMVP開発、運用の自動化まで伴走します。