リッカート尺度テンプレート

リッカート尺度テンプレートについて

リッカート尺度は、製品、サービス、体験に対する人々のイメージなど複雑で主観性の高いデータを測る評価手法です。

顧客（またはアンケート対象の潜在的な顧客）は、尋ねられたステートメントや質問に数字や文による段階評価で回答します。

回答例としては、「強く賛成」、「どちらでもない」、「反対」、「強く反対」の範囲や、「非常に満足」から「非常に不満足」の範囲などが考えられます。また、1 = 「強く賛成」、2 = 「賛成」などの数字を使用することもできます。

リッカート尺度の目的は、顧客に具体的な質問をして、その答えを解釈が容易で実用的なユーザーインサイトに変えることです。

リッカート尺度の詳細については、引き続き以下をお読みください。

リッカート尺度とは？

リッカート尺度では、顧客や対象者が、5 段階（または 7 段階）の数字を選択するか、賛成や反対を表すステートメントを選択して質問に回答します。

この尺度は、態度や意見の強さを賛成から反対の範囲で直線に置き換えて、測定することを前提としています。

例えば、5 段階（または 7 段階）の回答の集計は、感情が表現された回数として数えるか、調査対象の態度を測るための指標として数えることになります。

リッカートデータには、同意バイアス（疑わしいときは同意する傾向）が懸念点として存在する一方で、回答者の考えや感情を視覚的に表現する情報源として頼りになります。

研究者は、同意バイアスの影響を軽減するため以下を推奨しています。

• ステートメントで質問する場合：

• 顧客が同調（または拒否）するような事実を提供すると、ビジネスの様々なインサイトが得られます。また、このスコアの平均値は、満足度を時間の経過とともに測定するための一般的な指標としても機能します。

• 一貫性を保つため、質問には肯定的および否定的なステートメントの両方を含める：

• 一回限りの感情ではなく、複数の質問を尋ねて、顧客が賛成、反対、中立であるかを確実に確認します。

リッカート尺度の活用方法

様々な部門（UX マーケティングから顧客エクスペリエンスにいたる）のリサーチャーが、ステートメントの同意反応を測るためにリッカート尺度を使用しています。

製品、サービス、体験に応じて次に示す尺度で測定することもできます。

• 同意：

• 強い同意 → 強い反対

• 頻度：

• よくある → 全くない

• 品質：

• 非常に良い → 非常に悪い

• 可能性

• 確実 → 全くない

• 重要性：

• 非常に重要 → 重要でない

対象者全員の回答精度を上げるため、複数のステートメントで賛成や反対の反応を測ることも有効です。回答者の複数の回答を組み合わせたり、平均を取ることができます。

独自のリッカート尺度を作成します

リッカート尺度の作成は簡単です。Miro のホワイトボードは、その作成や共有に非常に便利なツールです。まず複数部門間のリッカート尺度テンプレートを選択しましょう。その後、以下の手順に従って作成します。

1. リッカート尺度で何を測るのか決めます。

2. これが Miro ボードの基礎となります。測定対象が、意見、態度、感情、経験の強さで尺度化できるものか確認します。顧客には、2 つの極端な選択肢（肯定と否定）とその中間の選択肢が与えられます。

3. リッカート尺度の指標となるステートメントや質問を作成 / 編集します。

4. リッカート尺度は、1 つだけの質問では理解できない顧客のインサイトを理解するのに最適な手法です。例えば、「お持ち帰り用のメニュー数が多すぎて困る」というようなステートメントです。すべてのステートメント（または質問）を活用して顧客の本音を掘り下げます。

5. リッカート応答尺度を決定します。

6. 少なくとも 5 段階の尺度を設定します。最大で 7 段階まで設定できます。それ以上でもそれ以下でも、読みやすさが損なわれます。シンプルで分かりやすい言葉を様々なカテゴリー（例えば、「賛成 / 反対」、「役に立つ / 役に立たない」、「いつも / 全くない」など）から選びます。適宜、付箋（ポイントやカテゴリーとして）を追加したり、削除します。

7. チームで予備テストを行います。

8. Miro のボードをチームと共有し、分かりにくい質問、不自然な言い回し、重複するカテゴリーがないかテストします。尺度を測るすべての要素が実用的なフィードバックを収集するのに適切かどうかチームに尋ねてください。そうでない要素は修正 / 削除します。

9. 必要に応じてテスト（および再テスト）してください。

10. テスト参加者を Miro ボードに招き、ステートメントや質問に回答してもらいます。ドット投票をお試しください。データ取集は、時間をかけて微調整を続けていくべきプロセスです。まずは、大きなグループを代表する小さなサンプル集団の参加者を対象に始めます。ユーザーからのフィードバックや集計結果をもとに、ポイント尺度やカテゴリーの言い回しを調整したり、拡張したりします。

11. 他のソースからのリッカート尺度アンケート結果を整理してインポートします。

12. Miro必要に応じてアンケート結果を Miro ボードにインポートすることにより、チームでの情報共有やレビューに活用することができるようになります。