データ品質とは、データの使いやすさと信頼性を決定するいくつかの特性の集まりです。
正確：調査データから得られる洞察は、データに誤りがない場合にのみ信頼できます。これは実際の状況を模倣したものでなければならず、定量データと定性データの両方に当てはまります。リサーチデータの正確さは、回答者の正直な答えと、対象者の正しい人口統計学的表現にかかっています。
完全性：回答者は、アンケートのすべての質問に回答しなければ、完全な回答とはみなされません。一部の質問に対する回答だけでは、全体像を把握することはできません。
妥当性：データは正しい形式と範囲であれば有効であるとみなされます。容易に視覚化でき、意味のある形式で使用できるデータを収集できなければなりません。
関連性：データは時間に左右されることがあります。5年前に実施された調査が、今では適切でないかもしれません。調査結果は新鮮で、現在の現実を反映していなければなりません。
QuestionProを使用すると、手動で操作することなく、エラー、不良、または重複した調査データを見つけ、フラグを立てることができます。当社のツールは、各回答にアクセスし、繰り返し値、スパイク、なりすましを完全に制御します。その結果、実用的な洞察を得るために使用できる、クリーンで正確な高品質のデータが得られます。
回答者がアンケートに複数回回答しようとするシナリオを考えてみましょう。許可された場合、これは不正なデータにつながり、データ品質に影響を与えます。データ品質チェックを有効にすると、重複回答にフラグが付けられます。ユーザーには、回答を確認してフラグを解除するオプションがあります。
以下の例では、1 つ目の回答は有効と見なされましたが、同じ IP アドレスからの 2 つ目の回答は重複とマークされました。
QuestionProのデータ品質ツールは、自由形式の質問で収集されたテキスト回答、および多岐選択やグラフの質問で収集された定量データのデータ品質をチェックすることができます。
QuestionProは、アンケート結果に含まれる以下のエラーを修正することで、データ品質を向上させました：
一言回答：自由形式の質問は、アンケート回答者に詳細な回答を得るために使用されます。回答が3文字以下の場合、その回答は1語回答としてマークされます。
詳細はこちら：データの品質 - 一語回答
回答間のテキスト重複：回答間で重複した回答がある場合、最初の回答がオリジナルとみなされ、それ以降の回答はすべて重複回答としてマークされます。
詳細はこちら：回答の重複テキスト
すべてのチェックボックスが選択されている：すべてのチェックボックスにチェックが入っている多岐選択問題では、データ品質ツールによってフラグが立てられます。
詳細はこちら：データ品質 - 全チェックボックス選択
パターン化された回答：回答者がマトリックスの質問に回答する際に十分な注意を払わず、直線やジグザグのパターンで選択肢を選択することがあります。このような回答はすべて誤りと見なされます。
詳細はこちら：パターン化された回答
重複した IP アドレスからの回答：同じ IP アドレスからの回答は、重複回答と見なされます。<
詳細はこちら：重複 IP アドレスからの応答
スピードトラップ：アンケートの平均回答時間前にアンケートを完了した回答者は、不正な回答者と見なされます。このような回答にはすべてフラグが設定されます。
詳細はこちら：スピードトラップ
意味をなさない言葉：意味をなさない言葉を含む自由形式の質問に対するすべての回答は、不正なデータとみなされ、システムにフラグが立てられます。
詳細はこちら：意味をなさない言葉
リサーチャーは、収集したデータから価値と洞察を得るために調査を行います。しかし、データの使いやすさはデータの質によって決まります。収集したデータの質を重視しなければ、調査に費やしたリソースは無駄になってしまいます。
データを活用する組織が増えるにつれ、どのようなビジネスにおいてもデータに基づいた選択が不可欠になっています。データに裏打ちされた意思決定は正しい可能性が高いだけでなく、市場での競争力を維持するためにも不可欠です。
誤ったデータは、コストのかかるミスにつながる可能性があります。ガートナーの調査によると、データの質が低いと、年間平均1,500万ドルの損失につながるとのことです。悪いデータに基づいて意思決定を行うと、間違った選択をする可能性が高くなります。データの質が高ければ高いほど、成功の可能性は高くなります。
より良い意思決定：悪いデータに基づいて意思決定を行うのは危険です。高品質なデータであれば、調査結果から得られる洞察に自信を持つことができます。
効果的なビジネス戦略：質の高いデータは、次のマーケティングキャンペーンのターゲットとなる適切な人々を見つけるのに役立ちます。例えば、異なる人口統計グループにおける衣服の好みを見つけることを目的とした調査プロジェクトでは、データの質が高ければ、質問に正しく答えることができます。
成功の確率を上げる：重複回答やエラーのあるデータは、調査レポートから生成される洞察の有効性を薄めます。クリーンでエラーのない関連性の高いデータは、リスクを軽減し、ROIを高める可能性を高めます。
データ品質に関するヘルプ資料で、この機能の設定方法と使用方法をご覧ください。
