クロス集計とは？詳しいデータの見方・種類・注意点などを紹介

クロス集計とは？

クロス集計とは、アンケート調査の結果を、回答者の性別・年齢などといった属性データや、複数の設問に対する回答データを掛け合わせて（クロスして）集計する手法です。

下の図は、職業を聞く設問の回答結果と、回答者の性年代の情報を掛け合わせてクロス集計したものです。

単純集計との違い

 単純集計は、クロス集計を行う前提となる集計です。「GT（Ground Total）」と呼ばれ、単純集計による集計表は「GT（Ground Total）表」と呼ばれます。

クロス集計では、回答者の属性データや他設問の回答データを掛け合わせて回答傾向を比較しますが、単純集計では回答データを設問ごとに集計し、それぞれの選択肢の回答者数、回答率などを把握します。

単純集計はすべてのデータ集計のベースとなるもので、最もシンプルでわかりやすい集計です。

下の図は、職業を聞く設問において、アンケート回答者全体（357サンプル）の選択した項目の内訳を表しています。「n」は抽出した標本の大きさ（=回答者数）を表しています。

単純集計は回答者全体の回答傾向を手っ取り早くつかむには有用ですが、例えば属性別の回答傾向などを確認したい場合などは、クロス集計を実施する必要があります。

クロス集計表のメリット

■アンケート調査の結果を詳細に分析できる

クロス集計を行うことで、アンケート調査の結果を属性別や回答データ別に細かく分析できます。

例えば、商品やサービスの改善点を聞く設問であれば、利用頻度別や満足度別に回答傾向を比較することで、単純集計ではわからなかった差を確認できます。

クロス集計表の応用例は、以下をご覧ください。

集計するデータさえあれば、個人でも表計算ソフト（Microsoft Excel・Microsoft Excelなど）で実施できます。集計結果のグラフ化も簡単に行えます。

クロス集計の種類

クロス集計は掛け合わせる対象や数によって、3つに分類することができます。

• 属性クロス集計
• 設問間クロス集計
• 多重クロス集計

■属性クロス集計

属性クロス集計は、回答者の年齢、性別、職業、居住地、家族構成、年収など（＝属性）といった、回答者の基本情報・プロフィールを掛け合わせたものを指します。
たとえば、「この年齢層の男性はどういう職業に就いている人が多いのか」「20代の女性は他の年齢層よりこの商品・サービスの利用頻度が高い」といったように、回答者の属性毎に回答数を調べることが可能です。

■設問間クロス集計

設問間クロス集計は、回答者属性以外の設問の回答データを掛け合わせて比較する手法です。

単体の設問だけでは結果を分析しにくい場合でも、複数の設問の回答をクロスさせることで、設問間の因果関係が見えてきます。
下図は、「Q3:プラントベースフードの実践理由」を聴取する設問を「Q1:職業」の設問にかけ合わせています。

設問と設問を掛け合わせて集計することで、「●●と考える人は、■■の傾向にある」といった分析をすることができます。
（そもそも、職業とプラントベースフードを実践している理由は関連性が薄いので、クロス集計をかける必要性がないのですが、あくまでも例なのでご容赦いただけますと幸いです）

■多重クロス集計

多重クロス集計とは、3つ以上の設問の回答データを掛け合わせる手法です。

掛け合わせる設問が3つの場合は「3重クロス集計」、4つなら「4重クロス集計」といいます。
下図は、回答者の属性である「年代」「性別」と、「Q3：プラントベースフードの実践理由」の3つのデータを「Q1：職業」に掛け合わせた例です。

多重クロス集計の注意点としては、掛け合わせた項目毎の母数が、属性クロス集計と設問間クロス集計と比較して少なくなることです。

掛け合わせる設問数が多くなるほど、各項目の回答者の母数は減ってしまうため、アンケートの精度が損なわれてしまいかねないのです。（精度が損なわれる理由は後述）
そのため、多重クロス集計を実施する際は、サンプルサイズの確保に注意する必要があります。

多重クロス集計は、アンケートの回答者の母数を十分に確保できている場合に限って信頼性を発揮します。

クロス集計表の見方

クロス集計を正しく読み取るために、以下のポイントを理解しておきましょう。

■表側と表頭

クロス集計表の左側を「表側（ひょうそく）」、表の上側を「表頭（ひょうとう）」と呼びます。

表側には、掛け合わせる（クロスする）属性/設問の項目が、表頭には掛け合わせる先の設問の選択肢がそれぞれきます。

表側は「どのような属性の視点で調査結果を分析したいか＝分析軸」、表頭は「どの結果を分析軸（＝表側）で比較したいか」を表します。 

クロス集計を行う際は、「どの設問をどの分析軸で分析するか」という事前の想定が非常に重要です。

■度数と割合

集計の仕方にもよりますが、クロス集計表では、「度数」（各選択肢を回答した人数）と、「割合」（各選択肢の回答割合）が記載されることが一般的です。

下の２つは同じ質問を異なる表側で分析したクロス集計表です。

２つを比較すると、最上部の「全体」では回答者1000人に対する表頭の各選択肢の度数と割合を表しているため、値は共通しています。

一方、表側で詳細化した値は、分析軸の違いにより異なっていることがわかります。

クロス集計表はまず左から右に見て、各表側の度数と割合を確認します。その後、表側間で値を比較します。

例えば、男性20代、男性30代がどのように回答しているかをそれぞれ確認し、次に男性20代、男性30代の回答傾向に差があるかを確認するイメージです。

ネオマーケティングでは、様々なトピックで調査レポートをリリースしています。

ダウンロードいただいた方にGT表、クロス集計表をお渡ししていますので、参考までにぜひご覧くださいませ。

クロス集計を行う際の注意点

クロス集計を用いることで多角的な視点から情報を分析できますが、行う上で注意点があります。

ここでは、特に注意したい点を3つ紹介します。

①アンケート設計の段階でクロス集計を想定する

1つ目は、「調査設計の段階で予めクロス集計を想定する」という点です。

そもそも適切な設問が存在していなければ有意義な分析をすることができないため、調査の設計段階から「何を知りたいのか」という課題を明確にしておく必要があります。

そのうえで、「どのような集計軸を組んだら分析が可能か」という点を検討しましょう。 

たとえば、「商品Aを買った人の割合は年収が高いほど多い」という仮説を立てたとします。

しかし、年収の属性や購買経験の有無を確かめる設問を記載していなければ、検証のしようがありません。

有用な回答データを獲得できるかどうかは事前の準備にかかっています。

②クロス集計後の、項目毎のサンプルサイズに注意する

2つ目は、「クロス集計後のサンプルサイズが僅少にならないようにする」という点です。

一般的に定量調査は、1つの属性につき最低30のサンプルサイズがなければ信頼性に欠けると言われています。、クロス集計を行い回答者を細分化したが故に、30未満に満たない項目が発生するケースが少なくありません。

このようにならないために、前述した「どのような集計軸を組んだら分析が可能か」を決定した後「アンケート回答者数はどのくらい必要なのか」ということを前もって計算しておきましょう。

③分析軸（表側）を必要以上に多くしない

詳細なデータを取得することはもちろん重要なことですが、設問によっては、クロス集計を行ったが故にデータがわかりづらくなる場合があります。
これまでご紹介したように、クロス集計は単純集計がベースにあります。

まずは単純集計で全体像を把握し、そのうえでクロス集計で詳細を分析するという流れが重要です。
1つ目の注意点と同様に、アンケート設計の段階から仮説を立て、クロス集計をかける設問を予めて決めて、無闇にデータを複雑化しないように注意しましょう。。
「とりあえずデータを細分化したら何か分かるかもしれない」と安易に考えてクロス集計を行うのは非常に危険です。

表側や表頭が多くなり、それぞれの項目を比較しづらくなる場合があります。

その際には、クロス集計表を2次元マップに変換する「コレスポンデンス分析」という手法があります。

以下のコラムで詳しく説明しているので、ぜひご覧ください。

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• コレスポンデンス分析とは？分析手順と分析結果の読み解き方を解説

  この記事では、コレスポンデンス分析の手順、メリット・デメリット、実施するための調査設計について紹介しています。クロス集計の分析結果を可視化する分析手法ですので、ぜひご覧ください。

まとめ

クロス集計は、回答者の属性や、他の設問と掛け合わせることでより細かい分析をすることが可能です。

例えば、ユーザー、非ユーザーという集計軸で掛け合わせた場合、商品・サービスに対するユーザー/非ユーザーが持つイメージの違いや、非ユーザーにとってネックとなっているポイントなどを洗い出すことが可能です。

それらのデータを基に、ユーザーの持つイメージを守りつつ、非ユーザーのユーザー化に向けた施策を検討することができるでしょう。
マーケティング施策を具体的に検討する材料として、クロス集計は非常に有効です。
クロス集計を想定したアンケート設計を適切に行い、価値のあるデータを収集できるように心がけましょう。

ネオマーケティングでは、お客様の課題や目的に沿ったアンケート設計を行っています。
その際に、求める情報を収集するための集計軸などもご提案しております。
調査を検討されているが、アンケートの設計や分析に不安を感じる方は、ぜひ1度お問い合わせください。