この記事を読むと
『時系列データとクロス・セッション・データ違いが何なのか』
が分かります。
こんにちは！
たつごり（@Tatsu__Gori）です！
この記事は、マーケティングの
『マーケティング・リサーチ』
という基礎知識をもとに解説しています。
早速ですが、あなたはずっとこんなことで悩んでいませんか？
この記事を読むことで、時系列データとクロス・セッション・データの違いが明確に分かります。
他のマーケティング・リサーチに関連する記事もご用意しております。
お時間のある時にでもチェックしてみてください。
この記事は、マーケティング・リサーチの
『リサーチ・デザインの決定の【記述的リサーチ】』
について出来る限りかみ砕いて解説しているよ♪
結論は
時間の経過とともに増減するデータと
時間は１つの時点でアンケート調査を実施したデータ
ということです。
それではサクッと参りましょう！
『リサーチ・デザインの決定』から３つのリサーチ方法を紹介
今回はこの『記述的リサーチ』について掘り下げて解説していきます。
カンタンに説明していくから安心してね♪
記述的リサーチとは
むずかし過ぎーー！！
漢字も多いし！！
もっとかんたんに分かりやすく説明して！
それではカンタンにするために、誰もが知るマクドナルドで仮説を立てていきましょう。
マクドナルドは
『認知度の高い』という特性
『消費者の購買意識の高さ』という行動様式
があると仮定します。
このうち、１つが増大すればもう片方も増大するという仮説を立てて予測する。
ここまでが記述的リサーチ。
これより先、実際に実験をして検証していく領域は『因果関係リサーチ』といいます。
もっとカンタンにかみ砕いてー！
さらにカンタンに言うならば
マクドナルドは
人気があるからよく買われているという話は本当なのか？
という仮説を立てて予測して行こう、ということですね。
これならなんとか分かるよ♪
それでは記述的リサーチの具体的な方法を見ていきましょう。
方法は全部で２つです。
時系列データ
具体的に言うと
・レジのPOSデータ
・長期的な売り上げのデータ
のことを指します。
まだちょっと分かりにくいと思うので、時系列データをもっと分かりやすく理解するためにこんなのを作ってみました。
これが時系列データです。
長期的に観測とは、単純に年を重ねるごとに観測してくというイメージでOKです。
りんごの個数も年ごとに収穫できた個数を入れているだけ。
たったこれだけです。
これなら分かりやすい♪
このような時系列データから、あるパターンを見つけ出す。
この年は、ものすごく売り上げが上がっているなー♪
そのパターンがたまたま起こったパターンなのか、それとも何かしらの原因があって発生したパターンなのかを証明するために、仮説を立てて予測していく。
これが、時系列データを使った記述的リサーチということですね。
なんとなく分かってきた気がする♪
クロス・セッション・データ
クロス・セッション・データを収集するために、被験者をグループ化してセグメンテーション（人を分けること）を行ってから活用するのが基本のようです。
ちょっと想像しにくいなー…
ということで、さっそく分かりやすい例を作ってみました。
例えば、お小遣いと年収に関するのアンケート調査を実施したとします。
このアンケート調査をもとにクロス・セッション・データの図を作ってみます。
こんな感じです。
これがクロス・セッション・データです。
お分かりいただけますか？
さっきの時系列データとの違いは、時間軸です。
時系列データの場合、時間軸がいっぱいあったのに対して、クロス・セッション・データの時間軸は１つしかありません。
『２０２２年版』という1つの時間軸しかないのが分かったかな？
そして記述的リサーチの場合、このクロス・セッション・データから『正の相関』があるのかないのかなどを分析したりします。
正の相関ってなに？
ちなみに、正の相関の反対で負の相関というのもあります。
負の相関ってなに？
ちなみに…
もういいから進めてくれーー！！
失礼しました。
また相関関係については、別の記事でご紹介することにします。
この正の相関を見るためには、散布図というのを用いると、とても便利です。
さんぷず？
まずはこちらをご覧ください。
さきほどお小遣いと年収のクロス・セッション・データをもとに作成しています。
これが散布図です。
何も難しく考える必要はありません。
お小遣いがいくらの時に、年収はいくらなのかというのを図で表しただけです。
ちなみにこのアンケート調査は、分かりやすく説明するために僕が妄想で思い描いた数字なので、数字はアテにしないでくださいね。
お小遣い５万円欲しいーー♪♪
正の相関があるかどうかは、この点に線を引いたときに右肩上がりなら、正の相関があると言えます。
実際に線を引いた図がこちらです。
この散布図の右肩上がりな線を見てもらえれば分かるとおり、年収とお小遣いには正の相関があると言えますね。
妄想の数字だけどね♪
しかし、ここで正の相関があるからと言って、必ずしも年収が上がればとお小遣いも上がるという証明にはなりません。
なぜなら、お小遣いが上がった理由が年収ではなく、奥様からの絶大な信頼を得るために家事・育児を全てこなすようになったから、ということも考えられるからです。
家事・育児を全部は中々ハードだぜ！！
記述的リサーチは、特定の因果関係を推論することはできても、厳格に因果関係の方向性を特定することはできません。
カンタンに言うと、アンケート調査などで得られた統計的なデータから予測された数字だけでは、原因と結果を裏付ける証拠にまではならない、ということですね。
記述的リサーチの攻略！！
ブログで例えるとこの２つ
自分で分析しなくても、自分のブログが誰に、何を使って、いつ、どこで、どれくらいの滞在時間読まれているのかが分かります。
とっても便利♪
つまり、既に時系列データとアンケート調査のようなことが行われているんです。
なので、あとはそのデータをもとに、仮説を作って検証していきましょう、ということですね。
これでもうブログの分析は怖くないッ♪
マーケティング検定合格までの腕試し
お待たせしました！
恒例の腕試し〇×クイズです！
ではさっそく参りましょう！
問題です！
不正解
理由
記述的リサーチは、特定の因果関係を推論することはできても、厳格に因果関係の方向性を特定することはできないので、誤り。
正解 おめでとう！
みんな正解できたかな？♪
まとめ
いかがだったでしょうか？
それでは最後にサクッとおさらいして終わりにしたいと思います。
以上が『分かりやすく解説！時系列データとクロスセッションデータの違いって何？』でした。
これからもマーケティングやSEO、心理学に関する記事などを投稿していきます。
もっと早くに知っていれば良かった
と思える知識を発信していくので
後悔したくない
という方はぜひチェックしてね♪
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