定量分析
アンケートデータに対して記述統計、相関分析、回帰分析、セグメンテーションを実行し、再現可能な分析として保存できます。
定量分析では、構造化されたアンケートデータを6つの手法で探索できます。グループの要約・比較（記述統計、グループ比較、クロス集計）、ピアソン相関とスピアマン相関、重線形回帰、k-meansによるセグメンテーション、主成分分析（PCA）です。分析には重み付けやフィルターを適用し、保存しておくことで後から再実行やエクスポートができます。
手順
- 定量分析を開くサイドバーの「分析」セクションにある定量分析をクリックすると、利用可能なすべてのスタディを確認できます。または、アンケートの「結果」タブのスイッチャーで定量的を選択すると、そのアンケートに限定した同じワークスペースを開けます。外部のCSVデータセットを直接インポートし、専用の定量分析ワークスペースとして扱うこともできます。
- データと変数を確認データと変数タブで、各列がどのように型付けされているか（数値、カテゴリ、複数選択、テキスト）を確認し、分析に含めたくない行を除外します。
- 分析手法を選択分析タブで手法を選択します。グループを要約して比較（変数の記述統計、グループ比較、クロス集計）、ピアソン相関またはスピアマン順位相関（2つの数値指標がどの程度連動しているか）、重線形回帰（他の要因を考慮した上でアウトカムとの関連を推定）、セグメンテーション（k-means）（似た回答パターンを持つグループを見つけ、回答者セグメントをエクスポート）、主成分分析（PCA）（相関のある指標をいくつかのパターンに集約し、成分スコアをエクスポート）のいずれかです。
- フィルターと重み付け任意の変数でフィルターをかけて分析対象を絞り込み、必要に応じて回答に重み付けを適用することで、単純な集計値ではなくターゲットとする母集団を反映した結果を得られます。
- 分析を保存して再現分析に名前を付けて保存すると、後で同じ設定に戻ることができます。保存した分析は、元データが変更されると自動的に「古い」状態としてフラグが付くため、エクスポート前に再実行すべきタイミングが分かります。
定量分析は、サイドバーの分析セクションからアクセスできる、アンケートをまたいで使える独立したワークスペースです。また、ネイティブなアンケートの「結果」タブ内にも、分析サブタブや定性分析と並んで組み込まれています。
利用できる分析手法は6種類です。グループを要約して比較は、単一変数の記述統計、その統計をもう1つの変数で分解するグループ比較、2つの変数を掛け合わせるクロス集計をまとめたものです。ピアソン相関とスピアマン順位相関は、2つの数値指標（または評価スケール）がどの程度連動しているかを測定します。重線形回帰は、他の要因を統制した上でアウトカムとの関連を推定します。セグメンテーション（k-means）は、似た回答パターンを持つ回答者のグループを見つけ、そのセグメントをエクスポートできます。主成分分析（PCA）は、相関のある一連の指標を背後にあるいくつかのパターンに集約し、成分スコアをエクスポートします。
回答の重み付けを使うと、過剰または過小にサンプリングされたグループを補正し、要約統計量がターゲットとする母集団をより正確に反映するようにできます。
保存した分析は再現可能です。それぞれの分析には定義（変数、グループ、重み、フィルター、除外した行）が保存され、データセットが変更されると「古い」状態としてマークされるため、エクスポートや発表の前に再実行を促されます。
既存のアンケートの回答を分析することも、親となるアンケートを持たない外部のCSVデータセットをインポートして分析することもできます。