リッカート尺度とは？メリットデメリットや加重平均との組み合わせなどを詳しく紹介

リッカート尺度は、マーケティング調査で最も広く使われる測定手法の一つです。しかし、その本質を理解せずに使っている担当者も少なくありません。改めてリッカート尺度について基本概要から解説します。

マーケティング調査について詳しくは「市場調査（マーケティングリサーチ）を成功に導くには？適切な手法や成功するためのコツをわかりやすく解説」をご覧ください。

リッカート尺度とは、「非常に満足」から「非常に不満」までの5段階または7段階で、回答者の態度や意見の程度を測定する手法です。アメリカの社会心理学者レンシス・リッカートが1932年に提唱しました。「はい/いいえ」の二択では捉えられない微妙なニュアンスを数値化できるため、顧客心理の深い理解が可能になります。

顧客心理・インサイトの抽出は簡単ではありません。顧客インサイトについて詳しくは「深い顧客理解のための消費者インサイトとは」もご覧ください。

リッカート尺度のメリット

リッカート尺度のメリットは、回答者にとって直感的でわかりやすいため、回答率が向上することです。また、5段階評価により詳細な意見を収集でき、統計的な処理もしやすいため、経年比較や他社ベンチマークとの比較が容易になります。

リッカート尺度のデメリット

本来は、「順序尺度」であり、「1」と「2」の差と「4」と「5」の差が同じとは限りません。そのため、「間隔尺度」として平均値や分散を扱うことは正確には適切でありません。ただ、実務上は、5件法や7件法などのリッカート尺度を「間隔尺度に近似」したデータとして扱うことが多いのも事実です。因子分析などの多変量解析もその一例となります。

結論から言うと、5件法や7件法などで「おおよそ等間隔」とみなして処理するのですが、その際の選択肢の表現としては、5件法であれば「非常にそう思う・ややそう思う・どちらともいえない・あまりそう思わない・全くそう思わない」が良いとされています。

その理由としては、肯定と否定の両極が対になり、中間があること、さらに「非常に」「やや」「あまり(ない)」「全く(ない)」等の強度を表す副詞があることで、段階的な印象があることです。そして、アンケートで注意したいのは、これらの選択肢が等間隔で置かれていること、メモリなどの視覚的なスケールを置くことが重要になります。

加重平均を説明する前に、まずは「平均値」について簡単に説明します。平均には、相加平均（算術平均）と相乗平均（幾何平均）があります。相加平均はいわゆる単純平均で、身長や体重などの平均値を求める方法です。そして、相乗平均は変化率の平均を求めるときに使います。年平均伸び率（CAGR）などがこれに当たります。

平均値のデメリット

異常値があると、平均値が引っ張られてしまうことがあります。よく言われるのが、「年収は平均で見ない方が良い」というものです。たった1人の超高所得者がいることで、平均年収が押し上げられてしまい、実勢と異なってしまいます。このような場合には一般的には「中央値」を使います。

これらを踏まえ、次に加重平均を見てみましょう。

加重平均とは各評価値に"重み（weight）"を掛け合わせて平均を求める方法です。アンケートでよく使われるのは、例えば年齢のカテゴリ「20-24歳」「25-29歳」「30-34歳」・・・に、それぞれ中央値の「22」「27」「32」・・・と重みを付けて、平均年齢を求める方法です。

実は、前述のリッカート尺度も5件法で平均を出す場合は、5～1の重みを付けて算出した加重平均となります。

さらに、NPSも加重平均で求めることができます。推奨度を0-10点の11件法で聴取したものがNPSですが、これは「0-6」「7-8」「9-10」にそれぞれ「-100」「0」「+100」の重みづけで算出できます。

加重平均を計算する際は以下の計算式を利用します。

加重平均＝Σ（x×w）/Σs

Xは各回答者のスコア（例：「非常に満足」＝5、「非常に不満」＝1）
Wは重みです。（例：回答数や重要度、セグメント構成比など）

以下は5件法の満足度調査データをもとにした加重平均の計算例です。

加重平均＝（200+140+45+16+2）÷（40+35+15+8+2）＝3.97

このように加重平均を求めることができます。

リッカート尺度は、単に「満足度を聞くための形式」ではなく、分析設計次第で多様なインサイトを抽出できる汎用的な測定フレームです。ここでは、マーケティングリサーチの実務でよく用いられる3つの応用例を紹介します。

ブランドイメージ調査への応用

ブランドイメージ調査では、「信頼できる」「革新的だ」「親しみやすい」といった複数のイメージ項目を、5件法または7件法で測定します。

個々の平均値や標準偏差を算出することで、ブランドポジショニングを定量的に比較することが可能です。

特に実務では、以下のような分析展開が一般的です。

• 競合比較：同一尺度で複数ブランドのスコアを並列比較し、Zスコア化して相対的ポジションを可視化。
• イメージ構造分析：因子分析により、複数項目の背後にある潜在的次元（例：「信頼性」「革新性」「親近感」など）を抽出。
• ブランドマッピング：主成分分析や多次元尺度構成法（MDS）により、ブランド間の心理的距離を二次元空間で可視化。

このように、リッカート尺度データは単純集計に留まらず、潜在構造の把握やブランド戦略立案にも活用できます。

顧客満足度（CS）調査と重要度分析

顧客満足度（Customer Satisfaction）調査では、各接点（例：対応スピード、製品品質、価格など）について「非常に満足〜非常に不満」の5件法で測定します。

満足度スコアの単純平均はもちろん、TOP2BOX（「非常に満足」「やや満足」の合計割合）を併用することで、定性的な直感と定量的な精度のバランスを取ることが可能です。

より高度な活用例としては以下があります。

1. CSポートフォリオ分析

各項目の「満足度平均」と「重要度平均」を軸にプロットし、4象限（維持・改善・低優先・強化）に分類。重要度は直接法（本人評価）または間接法（相関係数や回帰係数による算出）のどちらかを採用。

2. ドライバー分析（Driver Analysis）

満足度項目を従属変数に、各接点評価を独立変数とした重回帰分析を実施し、顧客ロイヤルティや再購入意向を規定する要因を特定。

3. ベンチマーク比較

各指標を業界平均や過年度データと比較し、偏差値化・レーダーチャート化することで、改善の優先順位を数値的に導出。

なお、リッカート尺度データは厳密には順序尺度であるものの、5件法以上では「等間隔近似」として扱い、加重平均や回帰分析に応用するのが実務上の標準です。

コンセプトテスト・商品評価への応用

新商品や広告コンセプト評価では、「購入したいと思う」「魅力的だと思う」「信頼できる」といった複数の評価項目を5件法で聴取します。

分析では、以下のような処理を行うことで精度と実用性の両立を図ります。

• スコアリング：各項目を1〜5点として加重平均化し、コンセプト別の総合スコアを算出。
• 重要度加重：あらかじめ設定した項目重要度（顧客調査または社内合意値）を重みとして適用し、実際の購買意向をより忠実に反映。
• 分散・セグメント分析：スコアの分布を分析し、ターゲット層（例：年代・性別・購入経験別）ごとの差異を把握。

また、評価項目をファクターごとにグルーピングし、因子得点または偏差値を算出することで、コンセプト間の特徴比較やクラスタリング分析への展開も可能です。

リッカート尺度のデータは、実務上多くの場面で「加重平均」として処理されます。上記の計算例のように単純平均といっても、実際には回答者数を重みとした加重平均にほかなりません。

重要度加重スコアへの応用

CS（顧客満足度）調査やブランドイメージ評価では、各項目の重要度を重みとして用いることがあります。その場合、単なる平均ではなく「加重スコア」として算出します。

加重スコア＝Σ（評価値×重要度）/Σ重要度

例えば、次のように各項目に重要度を設定した場合を考えます。

この場合の総合スコアは、（4.5×0.35＋3.8×0.25＋4.1×0.40）÷1.00＝4.12となります。

このように顧客が重視する項目を反映することで、実態に即した満足度評価が可能になります。

先述したようにリッカート尺度は単なる段階評価ではなく、加重平均を基礎とした定量的な測定モデルに応用することができます。スコア算出における重みづけの概念を理解することで、単純な平均値分析から一歩進んだ、構造的な顧客心理の把握が可能になります。

ほかにも重要度加重スコアにすることで、例えば、営業・販売職の個人スコアや、店舗・営業拠点ごとのスコアを求めることができ、同一基準での評価・成績を横並びで比較することも可能になります。

リッカート尺度は、見た目こそ単純な段階評価ですが、実際には間隔尺度として扱うことで定量モデルに応用することができます。

平均値算出の背後にある重みづけの考え方を理解しておくことで、単純集計からドライバー分析・因子分析・回帰分析まで、一貫性のあるデータ設計が可能になります。

つまり、リッカート尺度と加重平均は切り離せない関係にあり、この理解こそが"アンケートをデータサイエンスに昇華させる第一歩"と言えるでしょう。

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