
2019.12.05
ローデータ(Raw Data)とは
「ローデータ」とは、加工されていない初期段階のデータ、すなわち「生データ」を指します。この用語は、調査から得られる回答や、カメラで撮影されたRAW画像など、多岐……
公開日:2025.09.04
JARスケール(ジャー・スケール、JAR尺度、過不足評価尺度、最適評価尺度、ジャスト・アバウト・ライト・スケール)は、官能評価や商品開発に広く用いられる評価法です。
JARとは「Just About Right」の略で、味・香り・食感・色・香辛料の強さなどの特性について「強すぎる/弱すぎる」「多すぎる/少なすぎる」といった過不足を消費者に判断してもらい、理想的な「ちょうどよい」状態にどの程度近いかを測定します。
食品や飲料の官能評価だけでなく、化粧品や日用品など幅広い分野で消費者の嗜好分析に活用されており、開発段階での改良点の抽出や市場投入前の品質確認に役立ちます。
嗜好度調査やSD法と組み合わせることで、より詳細な消費者インサイトを得られる点も特徴です。
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|
| 弱すぎる/少なすぎる | 弱い/少ない | ちょうどよい | 強い/多い | 強すぎる/多すぎる |
アンケートにおける5段階評価(リッカート尺度)の活用方法
あらかじめ設定された明確な評価段階(スケール)に従って、ある特定の事物や事象を判断させる方法のことを「評定尺度法」といい、その評価段階(スケール)のことを「リッカート尺度」といいます。
リッカート尺度では、回答者にとって明確な事実を回答するものではないので、白黒はっきり回答しづらい質問でもその程度や振れ幅を聴取することができるため、アンケートの深い考察を可能とします。
このコラムでは、アンケートにおける5段階評価(リッカート尺度)における活用シーンやメリット、デメリット、注意点などについて解説します。
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SD法、セマンティック・デファレンシャル法(semantic differential scale)とは
SD法、セマンティック・デファレンシャル法とは何組かの形容詞の対を示して、特定の企業やブランドがそれぞれの形容詞の対の間のどこに位置付けられるのか(例えば7段階の何番目に当たるか)を質問し、それによりその企業やブランドのイメージ・プロファイルを描く方法です。
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2019.12.05
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