従業員満足度調査における“構造分析”の種類について

アソシエーション分析は、ビッグデータから「もしこうだったら、こうなるであろう」という関連性を見つけ出す分析方法です。

マーケティングの分野などでよく活用される方法であり、従業員満足度調査においては、各設問間の事象の関連性と同時に、発生する確率を分析します。

例えば、「設問1に満足と回答した従業員が、設問2に満足と回答する確率は〇%である」といったものであり、こちらの分析によって割り出されたデータは、そのまま院内環境の改善や今後の従業員満足度調査に活用されます。

相関分析は、2つ以上の変量の間で、一方の変量が変化すると、他方もそれに応じて変化する関係（相関関係）について、統計的に分析する方法です。

従業員満足度調査では、「業務内容の満足度、人間関係の満足度の相関係数は〇〇である」という風に、因果関係があるかどうかは関係なく、事象そのものに関連性があるか否かを分析し、今後の院内対策等に活かすことを指しています。

ちなみに、相関係数の最大は1.0であり、こちらの数字に近いほど各事象の関連性が高いことを意味しています。

また、相関分析において、異なる事象が同じ方向の場合を“正の相関”、お互い反対方向の場合を“負の相関”といいます。

回帰分析は、従属変数と独立変数という2つの間に特定の数式を当てはめ、独立変数から従属変数を推計する方法です。

従業員満足度調査においては、「業務内容の満足度、人事考課の点数は原因と結果の関係にあり、業務内容の満足度が〇ポイント高まると、人事考課の点数は×ポイント高まる」という風に、原因と結果の関係を見出し、原因の変化から結果を予測するように分析します。

また、上記のように独立変数（原因）が1つの場合は“単回帰分析”、独立変数が2以上の場合は“重回帰分析”となり、実際のビジネス上の分析では、重回帰分析の方がよく用いられます。

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こちらの研修は、従業員満足度アップに繋がるプログラム研修となっております。

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ここまで、従業員満足度調査で用いられる構造分析の種類について解説しましたが、いかがでしたでしょうか？

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また、属性ごとに細かい分析結果を表示させることもできるため、気になるクリニック関係者の方は、ぜひ一度活用してみてください。

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