リッカート尺度とは？ 作る時に気をつけたい ポイントや分析方法を 解説

リッカート尺度とは？

リッカート尺度は、ユーザーリサーチやアンケートでよく使用される 心理分析尺度の1つです。

この分析方法はアメリカ合衆国の社会心理学者であるレンシス・リッカート氏によって 初めて使用され、彼の名前にちなんで「リッカート尺度」と名付けられました。

リッカート尺度から得られるデータは、調査の性質に応じて、記述的にも分析的にも 用いることができます。

リッカート尺度では、あるトピックに対して多段階の選択肢を用いたアンケートを取り、 回答者がどの程度同意するかを測定します。

例えば、以下のような質問が例として見られます。

「自社サービス・プロダクは日々の生活で便利だと思う」

回答者は、この記述に対して1～5でどの程度同意することができるか表すことができます。

通常、1は強い反対を示し、5は強い賛成を示します。

尺度は、通常1～5（1～7の場合もある）ですがそれ以上でもそれ以下でも大丈夫です。

リッカート尺度調査の結果は、意見や評価、ユーザーの行動などを分析することに 使用されます。

これらの情報を分析することで顧客が自社のサービスやプロダクトに何を求めているのかや、 何を維持すべきか、何を改善すべきかが理解できるようになります。

リッカート尺度のメリット

リッカート尺度は、サービスやプロダクトの開発にデザイン思考を用いることに役立ちます。

以下でこの分析方法の3のメリットを見ていきましょう。

使用と管理がしやすい

リッカート尺度は、設計と実施が簡単であり、回答者も直感で回答できることがメリットの 1つです。

このシンプルさが、顧客からのフィードバックを素早く収集するための優れた方法と なっています。

トレンドの把握がしやすい

リッカート尺度は、時間の経過とともに一貫した結果を生み出します。

これは、リサーチにおいて顧客のフィードバックの傾向を特定することに役立ちます。

例えば、複数の回答者が同じ回答をした場合、傾向を簡単に見つけることができるでしょう。

そして、この情報をビジネス上の意思決定に役立てることができます。

異なる顧客層を測定することができる

リッカート尺度は、信念、意見、行動など、顧客のフィードバックにおける さまざまな領域を測定します。

リッカート尺度を使えば、これらすべての分野を幅広く俯瞰することができ、 マーケティングや心理学、社会学、政治学など、さまざまな分野で活躍する分析方法です。

リッカート尺度が活躍するケース・例

リッカート尺度は、単純な「はい／いいえ」の質問よりもニュアンスのある回答や 意見を測定するために人気の分析手法です。

以下ではリッカート尺度が活躍するケースや例について見ていきましょう。

顧客意見の収集

リカート尺度は、製品やサービス、アイデアに対する顧客の意見や意思を測定することに 役立ちます。

例えば、製品やサービスに対する顧客の満足度を測ることにリッカート尺度が最適です。

また、フィードバックは匿名で行えるため、顧客は安心して正直な回答をアンケート内に 記入することができます。

市場でのポジションを評価する

リッカート尺度は、市場における自社サービスやプロダクトのポジションを評価するのに 役立ちます。

例えば、競合他社と比較して、自社のプロダクトやサービスをどのように評価しているかを 顧客に尋ねることができます。

そして、その結果によって今後のポジショニング戦略を調整することができます。

主要なマーケットトレンドを把握する

リッカート尺度は、顧客や市場の傾向を明らかにするために便利なツールです。

例えば、リッカート尺度を使用して、ある製品機能に対する意見の変化を測定することが できます。

そうすれば、顧客が何を考えているのか、製品のどこを気に入っているのか、 顧客の意見をより良いものに変えるために製品をどのように改善すればいいのかが イメージしやすくなります。

リッカート尺度の作り方

リッカート尺度が何であるか分かったところで、リッカート尺度を作成・使用する方法を 以下で見ていきましょう。

調査の目的や目標を定義する

まず、調査やアンケートの目的や目標を定義しましょう。

例えば、新製品に対する顧客の評価を知りたいのか、ブランドの認知度を より深く理解したいのかによって調査やアンケートの方向性が変わってきます。

方向性が分かれば、適切な質問やリッカート尺度を作成する目的を明確にすることができます。

質問を作成する

スケールの背後にある目的がわかったので、顧客がランク付けするための文や質問を 書くことができます。

以下で質問内容の例を見ていきましょう。

以下の記述にどの程度強く同意しますか？1〜7段階で答えてください：

• 自社製品はニーズをすべて満たしてくれます。 • 自社製品を家族や友人に勧めたい。 • 自社製品の値段は購入しやすい値段となっている。

各内容には1〜7までの数字が表示され、それぞれの数字が何を意味するかも回答者に 示されます。

例えば、1は 「強く反対」、7は 「強く同意する」ということが見て取れます。

また、以下でこれらの質問を書くコツをご紹介します。

明確かつ簡潔に

質問は、できるだけ明確で簡潔なものにしましょう。

複雑するぎるものになった場合、回答者が情報を誤解をしながら回答をする可能性が あります。

回答者が情報を誤解をしながら回答してしまった場合、役立つ情報を調査から 引き出すことができなくなり、今後の意思決定に影響を与えてしまいます。

このような事態を避けるために簡単な言葉で短い文章を使うことを意識しましょう。

調査目的に関連のある質問をする

すべての質問は、そもそもアンケートを実施する目的と関連していなければなりません。

目的との関連性がない場合、必要となるインサイトを引き出すことができなくなります。

例えば、製品の機能を向上させる方法を知ることが目的なのに、その製品の値段について 質問してしまっては、機能について必要な情報は得られないでしょう。

回答の選択肢について考える

文と質問が決定したら、次はリッカート尺度の回答について考えましょう。

賛成か反対かの選択肢がいくつ必要かや、その数字が何を意味するのかを明確にする必要が あります。

例えば、「非常に満足」と「非常に不満」を終点とする5段階のリッカート尺度を 使うことができます。

ここでは、求めている情報をもとに、回答者が選択できるオプションの数とその意味を 調整することが重要になります。

そして、結果を分析しやすくするために、プロジェクトのニーズに合った構造を選びます。

リッカート尺度を使う

最後のステップは、リッカート尺度を調査参加者と共有することです。

具体的にどのように行うかは、実施するアンケートの種類や使用するプラットフォームに よって異なります。

Eメール、ソーシャルメディアへの投稿、ウェブサイト上のバナーなど、どのような方法で アンケートを配布する場合でも、アンケートの内容と所要時間を明確にしましょう。

ある調査によれば、理想的なアンケートの長さは10分程度であることがわかっています。

そのため、回答者にアンケートの長さを知らせる際には、10分程度で完了できることを 伝えましょう。

リッカート尺度の分析方法

調査の後は、収集した顧客データを分析する必要があります。

ここでは、どのように収集した顧客データを整理し、ビジネスの改善に役立てるかを ご紹介します。

順序レベルでのデータ分析

最初のステップは、データを順序レベルと区分レベルのどちらで分析するかを決めることです。

順序尺度を選ぶ場合、カテゴリー間の距離は厳密には等しくないことを覚えておいてください。

例えば、次のような尺度を使っていると仮定しましょう：

『1＝強く同意する、2＝同意する、3＝中立の選択肢、4＝同意しない、5＝強く同意しない』

この尺度では、4が1、2、3よりもネガティブだとは言えなく、4が2の2倍の マイナスであるとも言えません。

これらの尺度の回答を効果的に分析するには、記述統計を使用します。

記述統計はデータセットを要約する方法であり、平均値、中央値、最頻値などがその例です。

これらの記述式は、同列に比較することなく、回答の共通点やばらつきを理解するのに 役立ちます。

区間レベルでのデータ分析

区間尺度を使用する場合、カテゴリー間の距離は等しいと仮定します。

ここでは、推測統計学を使って、データを少し違った形で見ることができます。

推測統計学では、データセットに基づいて仮定を立てることができます

例えば、カイ2乗検定、T検定、ANOVA（分散分析の略）などがあります。

これらのテストは、回答の違いが傾向なのか、単に偶然によるものなのかを 判断するための仮説検証に役立ちます。

例えば、カイ2乗検定は、カテゴリの予想度数と実際の度数が比較できます。

そして、その関連が正当か否かを特定することができます。

グラフとチャートでトレンドを可視化する

すべてのデータを収集し、どのデータ分析方法を使用するかを選択した後は、結果を 解釈し、結論を導き出すことが重要です。

これには、結果を過去の調査と比較し、傾向を把握し、ビジネス上の意思決定にデータを 活用することが含まれます。

アンケート結果を分析しやすくするために、グラフやチャートを使ってデータを 可視化することも考えて見ましょう。

そうすることで、ビジネス上の意思決定に役立つインサイトを見つけることが できるようになります。

棒グラフやヒストグラムなどが例として考えることができます。

これらのグラフは、スケール上の各カテゴリーの回答頻度を示すことができ、共通点を 簡単に見ることができます。

そして、この情報をもとにより効果的なビジネス上の意思決定を行うことが可能です。

まとめ

リッカート尺度は、顧客調査やアンケートで使用される分析手法の1つであり、 （一般的に）1から5段階の尺度を使って顧客がどの程度質問に対して同意しているかを 知り、傾向や今後のビジネス戦略に分析結果を利用することができます。

分析方法には順序レベルでのデータ分析と区間レベルでのデータ分析方法があり、 異なる方法を使うことにより、さまざまなインサイトを得ることができます。

また、リッカート尺度を使って得たデータをチャートやグラフを使って可視化することで、 傾向や重要データを特定しやすくなり、プロジェクトチームともデータが共有しやすく なります。

デザイン思考がより重要になってきている昨今のビジネス世界で、リッカート尺度を 活用して、できるだけ多くの顧客インサイトを集めてみてはいかがでしょうか？

Miro で作成するリッカート尺度

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ビジュアルワークスペースである Miro では、無料のツールやテンプレート、 オンライン付箋を活用してリッカート尺度の作成や調査・アンケートの計画を することができます。

また、1つのボードですべての関連データを一元管理できるので、プロジェクトチームと インサイトを共有する際にも活躍するツールです。

ぜひ Miro を使ってリッカート尺度を作成、分析してみてください。

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