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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?

マーケティング・リサーチ
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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。

たつごり君
たつごり君

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?

  • 時系列データとクロス・セッション・データの違いが分からない!

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

 

そもそもマーケティング・リサーチとは?
  • 必要な情報を効率よく収集し、意思決定に役立てるための方法

 

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。

 

たつごり君
たつごり君

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!

 

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『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

そもそもリサーチ・デザインには
3つのリサーチ方法が存在する
 
  • 探索的リサーチ
    問題解決の糸口を見つける段階までのこと
     
  • 記述的リサーチ
    問題解決の糸口をもとに仮説を立てたり、仮説の結果を予測したりするるまでの段階のこと
     
  • 因果関係リサーチ
    予測した仮説を立証するために、実際に人を使って実験を行う段階のこと

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。

たつごり君
たつごり君

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

記述的リサーチってなに?
  • 特定のグループの特性を記述したり、ある特定の行動様式を持つ集団が全体の中でどの程度の割合存在するのかを推定したり、特定事象の予測をしたりすること
たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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

時系列データってなに?
  • 同一変数(例えば売り上げ)について長期的に何度も観測されたデータのこと

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。

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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・データってなに?
  • とある時点における様々な変数がザックリと分かるデータのこと

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。

たつごり君
たつごり君

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

たつごり君
たつごり君

『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。

たつごり君
たつごり君

正の相関ってなに?

 

正の相関ってなに?
  • 1つの変数が増加すれば、もう1つの変数も増加する場合のこと

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。

たつごり君
たつごり君

負の相関ってなに?

 

負の相関ってなに?
  • 1つの変数が増加すれば、もう1つの変数は減少する場合のこと

ちなみに…

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

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。

たつごり君
たつごり君

記述的リサーチの攻略!!

 

ブログで例えるとこの2つ

ブログで例えると?
  • ブログ運営での分析ツールは、GoogleアナリティクスやGoogleサーチコンソールがメイン

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。

たつごり君
たつごり君

とっても便利♪

 

つまり、既に時系列データ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。

たつごり君
たつごり君

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!

 

問題
 
  • 記述的リサーチは、特定の因果関係を推論することで、厳格に因果関係の方向性を特定することができる
     
    〇か×か?

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!

たつごり君
たつごり君

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。

今回のまとめ!
 
  • 記述的リサーチとは、特定のグループの特性を記述すること
     
  • 記述的リサーチには、代表的なもので
    『時系列データ』
    『クロス・セッション・データ』
    の2つの分析方法がある
     
  • 記述的リサーチでは、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まではできない

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SEO心理学に関する記事などを投稿していきます。

たつごり君
たつごり君

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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マーケティング・リサーチの具体的な方法

について詳しく解説した記事もご用意しております。

よろしければ、こちらもチェックしてみてください。

 

この記事の参考文献はこちら!
 
  • ベーシック・マーケティング第2版
     
    (公社)日本マーケティング協会 監修
    恩藏直人・三浦俊彦・芳賀康浩・坂下玄哲 編著
    同文館出版

     
     
  • マーケティング検定 3級試験 公式問題集&解説
     
    河野安彦 著
    2021年度版
    公益社団法人 日本マーケティング協会

     
     
  • 超図解新しいマーケティング入門”生活者”の価値を創り出す「博報堂の流儀」
     
    博報堂マーケティングスクール 著
    日経BP

     
     
  • マンガ これ、いったいどうやったら売れるんですか?
     
    永井孝尚 著 永川成基 まんが原作 汐田まくら 作画
    SB Creative
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