ウェイトバック集計のやり方は？メリットとデメリットもあわせて紹介

アンケートで得られた回答が、調査対象となる母集団の構成と異なる場合、結果に偏りが生じる場合があります。このような偏りを補正し、より実態に近い結果を導く手法が「ウェイトバック集計」です。

例えば、ある母集団とアンケート回答が下記のような状態だったとしましょう。

【例】母集団とアンケート回答者の構成のズレ

母集団は男女比が1:1であるのに対し、アンケート回答者は男性の比率が高くなっており、女性の声が反映されにくい状態となっています。

そこで、実際の構成比に基づいて各回答に「重み（ウェイト）」をかけ直すことで、本来の傾向に即した数値へと調整するのが、ウェイトバック集計の役割です。

ウェイトバック集計は「ウェイト付き集計」や「重み付け」とも呼ばれ、限られた回答数から母集団全体の傾向を推計するために使われています。

ウェイトバック集計は、統計の世界で「拡大推計」と呼ばれる手法の1つに位置づけられます。拡大推計とは、全員のデータを収集できないときに、一部のサンプルから母集団全体の傾向を推測する方法です。

例えば、料理の味見をして全体の味を確認したり、商品の一部を見て店舗全体の品質を判断したりするのは、拡大推計的な発想に当てはまります。マーケティングにおいて、拡大推計は限られた調査リソースで戦略を立てる際に有効な手法です。

ウェイトバック集計に関連する拡大推計について詳しく知りたい方は、下記をご覧ください。

拡大推計とは？やり方やコツ、活用方法を知ってデータを分析してみよう

ウェイトバック集計では、実際の母集団と異なる構成の回答結果に「重み」をかけて補正しますが、この際に「ウェイトバック値」を求めます。

ウェイトバック値とは、「各属性の回答にどれだけの重みをかけるか」を示す数値で、ウェイトバック集計の際に回答者の偏りを補正する倍率のようなものです。

例えば、3,000人の母集団が男女1:1（各1,500人）で構成されている場合、アンケート回答者が男性800人・女性400人だと、実際よりも男性の意見が多く反映されてしまいます。

そこで、女性の比率を本来の50%に近づけるために「1.5倍（1,500÷1,000）」のウェイトをかけて調整し、逆に男性は「0.75倍（1,500÷2,000）」に抑えます。

このように、ウェイトバック値は「補正後の割合 ÷ 補正前の割合」で計算され、ウェイトバック集計時に母集団に近づけるための係数として使われます。

ウェイトバック集計は、性別や年代ごとに集計結果を比較する「クロス集計」とも密接な関係があります。

クロス集計とは、年齢・性別・居住地など、2つ以上の質問項目の回答結果を掛け合わせて分析するやり方です。例えば「20代女性の満足度」と「30代男性の満足度」といったように、複数の属性を掛け合わせて傾向を読み取ります。

【例】性別・年代別・商品売上に関するクロス集計の例

ウェイトバック集計は、クロス集計をより正確に読み解くために活用される手法です。アンケート回答者の構成に偏りがあると、クロス集計の結果に偏りが生じるため、ウェイトバック集計でウェイトを属性ごとに調整し、実態に近い傾向を導き出します。

クロス集計について詳しく知りたい方は、下記をご覧ください。

クロス集計とは？表の見方・分析のやり方・例をわかりやすく解説

ウェイトバック集計を正しく行うことで、アンケート結果の精度が高まり、より実態に即した分析が可能になります。事前に、ウェイトバック集計の基本的なやり方と簡単な計算例をチェックしておきましょう。

まずは、属性別に集計が可能な定量調査を実施する必要があります。自由記述を中心とした定性調査ではなく、数値で結果が得られる設計にしておきましょう。

また、十分なサンプル数を確保することも不可欠です。ウェイトバック値は、2倍程度が1つの上限とされており、それを超えると補正後の精度に不安が生じます。偏りの少ない設問設計と、適切な人数設定を心がけましょう。

このセクションで使用するダミーデータ

アンケート結果を集計する際には、まずどの属性に補正を加えるかを決めます。よく使われる属性は、性別・年代・地域などです。ダミーデータでは、年代が対象となります。

補正対象が決まったら、「どのような比率に合わせて補正するか」を決めましょう。ダミーデータでは、次のように20代の回答が多く反映されすぎており、30代の意見は少なめに扱われてしまいます。

ダミーデータのズレ

・10代：母集団 25%／回答者 24%

・20代：母集団 50%／回答者 56%

・30代：母集団 25%／回答者 20%

補正対象と方法が決まったら、ウェイトバック集計の前にウェイトバック値を計算しましょう。ウェイトバック値は、補正後の人数 ÷ 補正前の人数で計算します。

今回のダミーデータでは、母集団800人・回答者500人で、年代別の構成は以下の通りです。

ダミーデータのウェイトバック値

・10代：母集団 200人／回答者 120人 → ウェイトバック値 ＝ 200 ÷ 120 ＝ 1.67

・20代：母集団 400人／回答者 280人 → ウェイトバック値 ＝ 400 ÷ 280 ＝ 1.43

・30代：母集団 200人／回答者 100人 → ウェイトバック値 ＝ 200 ÷ 100 ＝ 2.00

このように算出したウェイトバック値をウェイトバック集計に用いることで、それぞれの回答に適切な重みをかけて集計する準備が整います。

ウェイトバック値が出たら、各回答にその重みを掛けてウェイトバック集計を行います。例えば、「質問AにYesと回答した人数」が下記だったとしましょう。

Yesと答えた人の割合

・10代：72人

・20代：154

・30代：60人

これにそれぞれのウェイトバック値を掛けてウェイトバック集計を行うと、補正後の数値は以下のようになります。

ウェイトバック集計を実施した結果

・10代：72 × 1.67 ＝ 120.24

・20代：154 × 1.43 ＝ 220.22

・30代：60 × 2.00 ＝ 120.00

ウェイトバック集計前のYes合計は286人（回答者ベースでの57.2%）でしたが、ウェイトバック集計後は約460人（母集団ベースでの57.5%）となり、全体の傾向がより実態に近づきます。

属性ごとに回答傾向に違いがある場合、ウェイトバック集計を行うことで、こうした歪みを補正できるのです。

ウェイトバック集計は、母集団の構成に合わせて回答データを補正することで、調査結果の精度を高めることが可能です。適切に使えば信頼性の高い分析が実現できますが、デメリットもあります。

ウェイトバック集計の主なメリットは下記の2つです。

偏りの少ない集計結果が得られる

回答者と母集団で構成が異なる場合、そのまま集計すると、特定の属性の意見が強く出てしまうことがあります。ウェイトバック集計を使えば、構成比のズレを補正でき、実際の母集団に近い形で傾向を捉えることが可能です。

属性別の傾向をより正確に把握できる

全員にアンケートを配るのが難しい調査でも、サンプルに重みをかけてウェイトバック集計を行うと、全体像の推定が可能です。ウェイトバック集計は、国勢調査や自治体の意識調査などでもよく使われています。

大規模な母集団に対応できる

ウェイトバック集計により、構成比の偏りを補正することで、本来注目すべき属性の意見が適切に反映されるようになります。年代や性別など、属性間で傾向が異なるテーマでは特に効果的です。

ウェイトバック集計の主なデメリットは次の通りです。

母集団データが必要不可欠

ウェイトバック集計は、母集団の正確な属性構成がわかっていることが前提です。全体の構成比が不明な状態では、適切な補正ができないため、無理に適用すべきではありません。つまり、母集団データがそろっていない場合は、かえって誤差を生むリスクがあることがデメリットです。

手間とミスのリスクがある

ウェイトバック集計では、構成比の算出やウェイトの適用時に手間がかかり、計算ミスや設定ミスを引き起こす可能性があります。特に属性が多い調査では、Excelなどでの作業において慎重な対応が必要です。

共通ポイントサービス「Ponta（ポンタ）」を運営する弊社は、データの力で企業のマーケティング課題の解決をサポートしており、業務においてウェイトバック集計や拡大推計を活用しています。

今回は、ウェイトバック集計や拡大推計の活用法として、弊社の事例を紹介しましょう。

弊社が実施した「職場の満足度と転職行動に関する調査」（2023年10月）において、ウェイトバック集計を活用しました。本調査では、20〜59歳の就業者を対象に、働く環境や転職意識について調査し、約6,700名の有効回答を得ています。

データ集計にあたっては、日本の人口における性年代分布をもとにウェイトバック集計を実施しました。これにより、性別や年代の偏りを補正し、日本の就業者全体の傾向を反映した分析が可能となっています。

本調査では、組織規模や企業の特徴によって職場満足度のポイントが異なることや、人間関係の不満が転職行動に大きく影響していることが明らかになりました。詳細はレポートをご覧ください。

職場の満足度と転職行動に関する調査

弊社では、1億ID以上のPonta会員の属性や購買行動データをもとにした分析を通じて、企業のマーケティング課題に対する解決策を提供しています。Pontaのビッグデータを用いた拡大推計により、潜在顧客の把握やセグメントの可視化も可能です。

例えば、あるクレジットカード会社では、利用者像の不明確さからプロモーション戦略が定まらないという課題がありました。

そこで、弊社が取り組んだのが、Ponta会員の中から実際にカードを利用している層へのアンケートと、Pontaのビッグデータと掛け合わせた拡大推計です。ターゲットのペルソナ像を構築し、ターゲットにマッチしたプロモーションを実施しました。

新規顧客の獲得をしたいという要望を受け 顧客分析からプロモーションまでを実施

ウェイトバック集計は便利な手法ですが、すべての調査に万能というわけではありません。誤った使い方をすると、かえって結果の信頼性を損なうこともあります。ここでは、ウェイトバック集計を活用する際に気をつけたいポイントを整理しておきましょう。

回答数が十分でない属性に大きなウェイトがかかると、1人の意見が過大に評価されることがあります。安易なウェイトバック集計による重みづけで、大きな影響を与えないように注意しましょう。

構成を揃えるために、余分な回答を破棄するのは避けましょう。せっかく集めたデータを無駄にすることになり、回答者全体の声を正しく反映できなくなります。ウェイトをかけて調整することが基本です。

商品を選んだ理由や意見などの数値化できない回答を扱う定性調査には、ウェイトバック集計は向きません。ウェイトバック集計は、数量的な分析を行う定量調査においてのみ活用しましょう。

ウェイトバック集計や拡大推計は、アンケート結果をより実態に近づけ、分析の精度を高めるうえで非常に有効な手法です。属性による偏りがある場合でも、適切な補正を行うことで、全体の傾向を正しく捉えることにつながります。

一方で、ウェイトバック集計の実施には手間がかかるなどのデメリットもあり、計算の正しいやり方への理解も欠かせません。特に属性が細かく分かれている場合や、回収したデータの信頼性が不十分な場合には注意が必要です。

弊社は、Ponta会員1億ID超のデータや、豊富な調査実績を活かし、企業の課題に合わせた集計設計・分析を支援しています。ターゲットやペルソナの構築をサポートし、狙った層へのプロモーション実施も可能です。

「ウェイトバック集計のやり方がわからない」「手間がかかる」とあきらめる前に、ぜひ私たちにご相談ください。お悩みや目的に応じて、最適な分析方法をご提案します。