隠された洞察の発見：強力なQDAソフトウェアと統計ソフトウェアを併用して従業員の幸福度を理解する

公開日: 2024年2月1日

センチメント分析から統計的有意性まで、このケーススタディではNVivoとXLSTATを組み合わせた強力な分析手法を紹介します。

調査データはしばしば貴重な情報を豊富に含んでいますが、その核心となる洞察を得るためにデータを分析することは大きな課題となることがあります。調査データの種類や業界に関わらず、統計ソフトウェアと質的調査データ分析ソフトウェアの両方を使用することで、質的データに隠された洞察を発見することができます。

この架空のケーススタディでは、業界をリードする質的データ分析ソフトウェア（QDAソフトウェア）であるNVivoを、高度な統計ソフトウェアであるXLSTATと併用し、人事部門における従業員満足度調査データの結果を分析します。

NVivoについて XLSTATについて

はじめに

アビエーション・エンジニアリング（AE）の人事部長であるエミリーを紹介します。AEは常に働きやすい職場として評判でしたが、最近では有能なスタッフの退職が増加しています。エミリーは、何が起こっているのかを突き止めたいと考えていました。彼女は長年勤めているスタッフ数人に話を聞きましたが、彼らはAEとその文化にとても満足しているようでした。彼女はもっと深く掘り下げる方法が必要だと考えました。そこで、Lumivero の強力な QDA ソフトウェアと統計ソフトウェアが登場します。

調査デザインとデータ収集

エミリーは、1つの自由回答式の質問を含む簡単な調査を設計しました。

「航空機エンジニアとしての職務に対する気持ちと、満足度または不満足度に左右する要因について、詳しく説明してください。」

また、年齢と収入に関するデータも収集しました。

初期分析: 感情とワードクラウド

エミリーはまず、質問に対する回答の感情分析を行いました。その結果、若い回答者と年配の回答者との間に顕著な違いがあることがわかりました。

しかし、この分析ではなぜ従業員が仕事に満足しているのか、不満を抱いているのかという理由まではわかりませんでした。ワードクラウドはいくつかの手がかりを与えてくれました。「情熱」という言葉が言及されていましたが、「ストレス」、「夢」、「プレッシャー」という言葉も同様に言及されていました。

NVivoによる深堀り

エミリーは調査データをさらに深く掘り下げる必要があり、NVivoのようなQDAソフトウェアを使用して、参加者の回答にタグを付けることができました。上記のワードクラウドは、議論されたテーマの手がかりを与えてくれました。エミリーは、「ストレス」「プレッシャー」「イノベーション」のワードクラウドから自動的にコード化することができましたが、さらにいくつかのテーマを引き出すために質問を慎重に検討しました。コード化を行った後、彼女はクロス集計を実行して、テーマと年齢の関係を確認しました。エミリーは、このインタラクティブなチャートを使用して、次のビデオに示すように、レポートに使用する引用文を引き出すことができました。

エミリーはすぐに、年配の従業員と若い従業員が仕事に対する見方に大きな違いがあることを確認することができました。

従業員の視点

年配の従業員は、創造性と革新性を発揮できる機会を重視していました。以下のような引用文がそれを示しています。

「航空エンジニアとして、私は創造性と精密さの完璧な融合を体験しています。それは夢が飛び立つ世界であり、私は毎日それらと一緒に飛んでいます！」

「航空工学は科学と想像力が交差する場所です。飛行機を造ることで、私は両方の世界を探求することができ、それは私が求めることができる最も充実した仕事です。」

一方、若い従業員はストレスを感じ、常にプレッシャーにさらされていると感じていました。
「航空エンジニアであることは、絶え間ない闘いです。終わりのないプレッシャー、長時間労働、そして私生活のための時間がないことは、耐え難いものです。」

「絶え間ないプレッシャーと過小評価されているという感覚は、かつて愛していた航空エンジニアの仕事を毎日の闘いにしてしまいました。」

統計分析：年齢と仕事満足度

エミリーは重要な洞察を明らかにしつつあると感じていましたが、経営陣を説得するために、調査結果の有意性を確認する必要がありました。幸いなことに、NVivo から XLSTAT にデータを簡単にエクスポートして統計分析を行うことができました。

センチメント分析の結果の平均は0.10に等しく、これは人々が幸せでも不幸でもないことを意味します。以前、エミリーは平均的な感情のみを見ていました。NVivoの洞察は、年配の従業員と若い従業員との間に顕著な違いがあることを明らかにしました。

これがどれほど有意であるかをテストするために、彼女はXLSTATを使用して分散分析（ANOVA）を実行しました。結果は明らかでした。年齢は非常に有意な影響（p値<0.0001）があり、年配の人（41〜60歳）は若い人（23〜40歳）よりも仕事に満足していることが示されました。つまり、単純な平均は、2つのグループの存在という実態を覆い隠していたのです！

収入の影響

エミリーは、収入が従業員の満足度に影響を与えているかどうか疑問に思いました。一般的には、勤続年数が長いほど収入は高くなりますが、最近では人材獲得競争と最近の離職率の上昇に対処するため、若い従業員により高額の給料が提示されています。

エミリーは、賃金を年齢と比較すると、関係は有意（相関= 0.323; p値<0.0001）であるものの、依然として低い（相関範囲は0から1の間）ことに気が付きました。しかし、より高額の収入を得ている若い従業員を詳しく見てみると、次のグラフのように、彼らは依然として満足度が低いことがわかりました。つまり、若い従業員にとって高収入は必ずしも仕事満足度の向上につながるわけではなく、より多くのお金を渡すだけでは離職率の問題を解決できないことが示唆されます。

さらに、回答者が自分の仕事を好きまたは嫌いになった理由を理解するために、エミリーはトルネード図（XLSTATのバックツーバックヒストグラム機能で利用可能）を作成しました。この図により、彼女は肯定的なテーマと否定的なテーマを確認できるだけでなく、その重要度を比較することもできます。この結果、アイデアの実現が最も肯定的なスコアを獲得したテーマである一方、ストレスが最も否定的なスコアを獲得したテーマとなりました。

結論

NVivoとXLSTATの分析を組み合わせることで、エミリーはAEの従業員をより深く理解できるようになりました。若い新入社員に高い給与を提供しても、離職率を改善することはできません。代わりに、彼女は職場のプレッシャーを軽減し、若い従業員が本来持っている仕事への喜びを構築する方法に焦点を当てる予定です。

定性データの定量化方法については、定性データの定量化方法をご覧ください：
「あなたのデータの意義は何ですか？（英語）」

元記事：https://lumivero.com/resources/blog/qda-software-and-statistical-software-together/