評定尺度法とリッカート尺度

下記のように、選択肢で同意の程度を問うようなアンケートを見たことはありませんか？

 
このように、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。
リッカート尺度は、アメリカの社会学者であるレンシス・リッカートに由来しており、いまや回答者の意見・認識・行動の程度を測定する代表的な手段のひとつとなっています。
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。多変量解析をかける場合にも多く用いられます。
 

リッカート尺度のアンケートはどのようなときに使われるのか？

リッカート尺度は、最も代表的なアンケート設計のひとつであるため、あらゆる場面で用いられています。下記に一例を記載します。
 
 

広告効果測定調査　【広告評価】

Q.この広告をご覧になって、あなたはどのように感じましたか。（それぞれ１つずつ選択）
 

ブランド認知度調査　【ブランド好感度】

Q.以下のブランド毎に、あなたがそのブランドをどの程度好きか教えて下さい。
 

企業イメージ調査　【認知企業イメージ】

Q. 【*認知企業*】のイメージについて、以下の項目毎に当てはまるものを教えて下さい。
 

パッケージ評価　【パッケージイメージ】

Q.パッケージデザインをご覧になって、以下それぞれあてはまるものをお答えください。
 

顧客満足度調査　【NPS（推奨度）】

Q.あなたは●●●を、誰かに勧めたいと思いますか。

1.是非勧めたい
2.やや勧めたい
3.どちらともいえない
4.あまり勧めたくない
5.全く勧めたくない

 
 





 
 
 
このように、あらゆる目的のアンケート調査でリッカート尺度が使われています。また、学術研究におけるアンケート調査の場合、数十問～数百問のリッカート尺度質問で構成される場合もよくあります。その場合は、WEBアンケートではマトリクス形式にて画面を作成し、「次へ」ボタンを減らして画面遷移を少なくするような配慮が必要となります。
リッカート尺度を採用する判断基準は、回答者の深い考察が必要かどうかであり、回答者の意見・認識・行動などの微妙な差異を知りたい、または、その回答で回答者をクラスタリングしたい場合に有効な手段となります。
 
 

スケール（尺度）は何段階にするべきか？

前述でピックアップした例は全て5段階評価であり、また、最も使われやすい尺度も5段階です。ただし、全て5段階の尺度が適切かというと、そうではありません。では、何をもって尺度の段階数を決めれば良いのでしょうか。
5段階評価の他によく用いられるのは、3段階評価、4段階評価、7段階評価などがあります。これらは、その質問に対して、どの程度深い考察が必要かによってスケールを決めていく必要があります。
例えば、3段階評価の場合は、「そう思う／どちらともいえない／そう思わない」などの選択肢となり、回答者を3つに分けることになり、大まかな考察をしたいときに有効となります。
4段階評価の場合は、「とてもそう思う／ややそう思う／あまりそう思わない／全くそう思わない」などの選択肢となり、3段階評価より微細の考察が可能となります。また、「どちらともいえない」の選択肢がなくなることで、必ず白黒どちらかの回答に寄せることができます。
7段階評価では、選択肢の程度をさらに細かく分類するため、さらに細かく回答データを考察できます。
また、5段階や7段階など細かく選択肢を分けた後でも、「そう思う（計）」「そう思わない（計）」といったように回答をまとめることも可能なので、大まかな考察も同時に行なってもよいでしょう。
 
 

中立的尺度の扱い方

リッカート尺度を取り入れる際に注意したいのが、「どちらともいえない」の回答の扱いです。段階数が奇数の場合は、「どちらともいえない（どちらでもない）」のような中立的尺度が必ず必要となります。中立的尺度は、曖昧な回答に落ち着かせる側面もあるため、回答者の心理的な負担を軽減する一方、その選択肢に回答が集中しやすくなる可能性もあります（日本人は中立的尺度に回答が集中しやすいと言われています。）特に、質問に対し中立的という意味合いではなく、よくわからない、どちらでもいい、といった思惑で選択される可能性もあります。そうなると、本来の意図とは異なるデータとなってしまいます。
そうならないために、アンケートの構成をはじめ、意図がきちんと伝わる内容や言葉選びになっているのかどうか、回答者が回答しやすいアンケートになっているのかどうかといった視点を意識的に取り入れていくことが重要となります。

中立的尺度を設けることで、「どちらともいえない（どちらでもない）」に回答が集中しやすい側面はありますが、逆にいえば、中立的尺度を設けることでTOPBOXのスコアの意味が強く表れるともいえます。予めアウトプットをイメージし、TOPBOXのスコアをうまく活かせるような調査設計を心掛けるとよいでしょう。
 
 

リッカート尺度のメリットとデメリット

 
回答者への負担が増えてしまうと、回答の途中離脱が起こってしまい、対象者条件を設定しているのであれば、サンプルサイズが不足する恐れに繋がってしまいます。また、回答者負担が大きいと、いい加減な回答が集まりやすくなってしまい、そもそものデータの品質にも影響を与えかねません。
回答者に立場に立ったアンケート設計が何より大切となりますので、必ず押さえるようにしましょう。

リッカート尺度を用いる際の注意点

リッカート尺度の選択肢表現を下記のように変えた際、回答結果に違いは出ると思いますか？
 

①5点尺度表記が「とても～まったく」と「そう思う」の違い

②購入意向の5点尺度表記が「してみたい」と「したい」の違い

③マトリクス形式を用いた5点尺度の表頭選択肢が左からポジティブか、右からポジティブか

 
実はこのようなリッカート尺度の表記の違いで回答データに差が生まれてしまいます。これらの考察を交え、検証した無料レポートはこちらからダウンロード可能です。
 
 
 

最後に

リッカート尺度という名前は知らなくても、馴染みがあったのではないでしょうか。
最適な段階数はこれだという正解はないため、その調査の目的や用途、データの見せ方などを考慮した上で、中立的尺度を設けるかどうかも含め段階数を決めるのがよいでしょう。迷ったら無難に5段階評価をおすすめします。
また、重要指標の尺度は結果データの比較がしやすいように社内で統一しておきましょう。
 

市場調査についてのご相談はこちら＞
 

アスマークの編集ポリシー
産学連携の取組み詳細＞

関連コンテンツ

学術研究のための調査（アカデミックリサーチ）

学術研究、修士論文、卒業論文のための調査を数多くご依頼いただいております。脳波や視線の動きのような生理学的指標を測定する際の被験者の収集も可能です。

● 国立・私立問わず年間相談件数300件以上の実績
● 学生の方はアカデミックプライスあり
● 学術調査チームが丁寧にしっかりとサポート

お取引大学一覧やお客様の声もご覧ください。

> 詳しく見る

学術研究で行なうアンケート調査の注意点

マーケティングリサーチ会社へ学術アンケートを相談する際に押さえておくべきポイントや、そもそもの立ち位置の違いから生じるデータの質についてご紹介します。

下記に当てはまる方にお薦めの資料です。
●　博士論文、修士論文、卒業論文等でアンケート調査の実施を検討している方
●　学術研究でアンケート調査の依頼先を探している方
●　学術研究のアンケート調査のデータの質を上げたい方

> 詳しく見る

【アーカイブ】学術調査の成果を左右する、“調査実施方法の選択”とは？セルフ型と非セルフ型の違いを徹底解説

学術研究において、調査は成果を左右する重要なプロセスです。 近年、手軽なセルフ型調査ツールが普及しており、仮説生成など多くの場面で活用されているケースも多いのではないでしょうか。

本セミナーでは、セルフ型・非セルフ型調査の特性やメリット・デメリットを比較整理。
なぜ非セルフ型調査は“研究向き”と言われるのか？その理由を、実際の支援事例を交えて紐解き、皆様がご自身の研究に最適な手法を選ぶための、具体的なヒントをお届けいたします。

下記に当てはまる方にお薦めの動画です。
●　学術研究で用いる調査手法の選び方（セルフ/非セルフ）が分からない方
●　セルフ型調査ツールの限界や、収集データの質に課題をお持ちの方
●　調査手法の選択を通じて、学術研究の「信頼性」を高めたい方

> 詳しく見る