多肢選択式質問（MCQ）は、回答者に質問文（ステム）と、それに続く一連の回答選択肢を提示する構造化された質問形式です。自由回答形式の質問とは異なり、MCQは回答を特定の選択肢に制限するため、標準化されたデータ収集、評価、調査に最適です。どのタイプの質問が目的に最適かお悩みですか？10種類の多肢選択式質問と、以下の例をご覧ください。
目次
複数選択問題とは
最も単純な形式の多肢選択問題は、考えられる回答のリストが表示される問題です。 したがって、回答者は XNUMX つまたは複数のオプションに回答する権利を有します (許可されている場合)。
複数選択式の質問は、情報/データを素早く直感的に分析できるため、ビジネスサービス、顧客体験、イベント体験、知識チェックなどのフィードバック調査でよく使用されます。
例えば、今日のレストランの名物料理についてどう思いますか？
- A. とても美味しい
- B.悪くない
- C.も正常
- D. 私の好みではない
複数選択の質問は、回答者が選択しやすく、さらに回答したいという意欲を高めるために、回答者の選択肢を制限する必要があるため、クローズド クエスチョンです。
基本的に、多肢選択問題は次のようなものから構成されます。
- 明確で簡潔な質問または発言 何を測定しているかを定義する
- 複数回答の選択肢 （通常2～7個の選択肢）正解と不正解の両方を含む
- 応答形式 目的に応じて単一または複数の選択が可能
歴史的背景と進化
多肢選択問題は20世紀初頭に教育評価ツールとして登場し、その先駆者は フレデリック・J・ケリー 1914年に誕生しました。もともと大規模な試験の効率的な採点のために設計されたMCQは、学術的なテストの枠をはるかに超えて進化し、次のような分野の基礎となるツールとなっています。
- 市場調査と消費者行動分析
- 従業員のフィードバックと組織調査
- 医学的診断と臨床評価
- 政治世論調査と世論調査
- 製品開発とユーザーエクスペリエンステスト
MCQ設計における認知レベル
多肢選択式の質問では、ブルームの分類法に基づいて、さまざまなレベルの思考を評価できます。
知識レベル
事実、用語、基本概念の記憶力をテストします。 例: 「フランスの首都は何ですか？」
理解レベル
情報の理解とデータの解釈能力を評価します。 例: 「表示されているグラフによると、どの四半期の売上高成長率が最も高かったでしょうか?」
アプリケーションレベル
学習した情報を新しい状況で使用する能力を評価します。 例: 「生産コストが 20% 増加した場合、どの価格戦略が収益性を維持できるでしょうか?」
分析レベル
情報を分解して関係性を理解する能力をテストします。 例: 「顧客満足度スコアの低下に最も寄与した要因はどれですか?」
合成レベル
要素を組み合わせて新たな理解を生み出す能力を評価します。 例: 「特定されたユーザーのニーズに最もよく対応できる機能の組み合わせはどれですか?」
評価レベル
基準に基づいて価値を判断し、意思決定する能力をテストします。 例: 「どの提案がコスト効率と環境の持続可能性のバランスを最もよく保っているか?」
多肢選択式問題10種類とその例
現代の MCQ 設計にはさまざまな形式があり、それぞれが特定の調査目的と回答者の体験に合わせて最適化されています。
1. 単一選択の質問
- 目的 : 1つの主要な好み、意見、または正解を特定する
- ベスト: 人口統計データ、主要な好み、事実に関する知識
- 最適な選択肢: 3～5つの選択肢
例： ニュースや時事問題の主な情報源は何ですか?
- ソーシャルメディアプラットフォーム
- 従来のテレビニュース
- オンラインニュースサイト
- 印刷された新聞
- ポッドキャストと音声ニュース
ベストプラクティス：
- オプションが相互に排他的であることを確認する
- 偏りを防ぐためにオプションを論理的またはランダムに順序付ける
2. リッカート尺度の質問
- 目的 : 態度、意見、満足度を測定する
- ベスト満足度調査、世論調査、心理評価
- スケールオプション: 3、5、7、または10段階評価
例： 当社の顧客サービスにどの程度満足していますか?
- 非常に満足しています
- 非常に満足
- 中程度に満足
- 少し満足
- まったく満足していない
スケール設計の考慮事項:
- 奇数スケール （5、7点）中立的な回答を許可する
- 均等なスケール （4、6点）回答者に肯定的または否定的な傾向を強制する
- セマンティックアンカー 明確かつ適切な間隔で配置する
3. 複数選択の質問
- 目的 : 複数の関連する応答や行動をキャプチャする
- のためのベスト： 行動追跡、機能の好み、人口統計学的特性
- 考慮事項: 分析の複雑さにつながる可能性がある
例： どのソーシャル メディア プラットフォームを定期的に使用していますか? (該当するものをすべて選択してください)
- ツイッター/X
- TikTok
- YouTube
- Snapchat
- その他（具体的にご記入ください）
ベストプラクティス：
- 複数選択が可能であることを明示する
- 選択肢が多すぎる場合の認知的負担を考慮する
- 個々の選択だけでなく、応答パターンを分析する
4. はい/いいえの質問
- 目的 : 二者択一の意思決定と明確な選好の特定
- ベスト: 選考質問、簡単な希望、資格基準
- 優位性: 高い完了率、明確なデータ解釈
例： 当社の製品を友人や同僚にお勧めいただけますか?
- はい
- いいえ
強化戦略:
- 質的な洞察を得るために「なぜ？」とフォローアップする
- 中立的な回答には「わからない」を追加することを検討してください
- フォローアップの質問には分岐ロジックを使用する
6. 評価尺度の質問
- 目的 : 経験、パフォーマンス、品質評価を定量化する
- ベスト: 製品レビュー、サービス評価、パフォーマンス測定
- 視覚オプション: 星、数字、スライダー、または説明的なスケール
例： モバイルアプリの品質を1～10段階で評価してください: 1 (悪い) --- 5 (平均的) --- 10 (優れている)
設計のヒント：
- 一貫したスケール方向を使用する（1=低、10=高）
- 明確なアンカーの説明を提供する
- 評価の解釈における文化の違いを考慮する
7. ランキングの質問
- 目的 : 優先順位と相対的な重要性を理解する
- のためのベスト： 機能の優先順位付け、優先順位、リソースの割り当て
- 製品制限: 認知の複雑さは選択肢によって増す
例： 次の機能を重要度順にランク付けしてください（1=最も重要、5=最も重要でない）
- 価格
- 品質
- カスタマーサービス
- 配信速度
- 製品の多様性
最適化戦略:
- 強制ランキングと部分ランキングのオプションを検討する
- 認知管理性を高めるために、オプションを5～7個に制限する
- 明確なランキング指示を提供する
8. マトリックス/グリッドの質問
- 目的 : 複数のアイテムにわたって効率的に評価を収集
- ベスト: 多属性評価、比較評価、調査効率
- リスク： 回答者の疲労、満足行動
例： 当社のサービスの各側面に対する満足度を評価してください
| サービス面 | 素晴らしい | グッド | 平均 | 最低 | 非常に貧しい |
|---|---|---|---|---|---|
| サービスの速度 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| スタッフの親切さ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 問題解決 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 金額に見合う価値 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
ベストプラクティス：
- マトリックステーブルは7x7（項目数×スケールポイント数）以下に抑える
- 一貫したスケール方向を使用する
- 偏りを防ぐためにアイテムの順序をランダム化することを検討する
9. 画像ベースの質問
- 目的 : 視覚的嗜好テストとブランド認識
- ベスト: 製品の選択、デザインテスト、視覚的な魅力の評価
- 優位性: 高いエンゲージメント、異文化への適用性
例： どのウェブサイトのデザインが最も魅力的だと思いますか? [画像A] [画像B] [画像C] [画像D]
実装上の考慮事項:
- アクセシビリティのために代替テキストを提供する
- さまざまなデバイスと画面サイズでテストする
10. 正誤問題
- 目的 : 知識テスト 信念の評価
- ベスト: 教育評価、事実検証、世論調査
- 考慮事項: 正解確率50%
例： 顧客満足度アンケートは購入後 24 時間以内に送信する必要があります。
- ◯
- ×
改善テクニック:
- 推測を減らすために「わかりません」オプションを追加します
- 明らかに真実か虚偽かの記述に焦点を当てる
- 「常に」や「決して」といった絶対的な表現は避ける
ボーナス：シンプルなMCQテンプレート
効果的なMCQを作成するためのベストプラクティス
高品質の多肢選択式質問を作成するには、設計原則、テスト手順、およびデータとフィードバックに基づく継続的な改善に体系的に注意を払う必要があります。
明確で効果的な語幹を書く
正確さと明瞭さ
- 誤解の余地のない、具体的で明確な言葉を使用する
- 質問ごとに1つの概念またはアイデアに焦点を当てます
- 意味に貢献しない不必要な言葉を避ける
- 対象読者に適した読解レベルで書く
完全かつ独立した語幹
- 選択肢を読まなくても語幹が理解できることを確認する
- 必要なすべてのコンテキストと背景情報を含める
- 理解するために特定のオプションの知識を必要とするステムを避ける
- 語幹を完全な考えや明確な疑問にする
比較例:
悪い茎: 「マーケティングとは」 改良されたステム: 「デジタルマーケティングを最もよく表す定義はどれですか？」
悪い茎: 「企業にとって最も役立つもの」 改良されたステム： 「中小企業の初年度の成功に最も大きく貢献する要因は何ですか？」
高品質なオプションの開発
均質な構造
- すべての選択肢にわたって一貫した文法構造を維持する
- 並列フレーズや同様の複雑さのレベルを使用する
- すべてのオプションが適切に語幹を完成させることを確認する
- 異なる種類の回答（事実、意見、例）を混ぜないようにする
適切な長さと詳細
- ヒントにならないように、選択肢の長さをほぼ同じにしておく
- 明確さを保つために十分な詳細を含めるが、
- 意味をなさないほど短すぎる選択肢は避ける
- 簡潔さと必要な情報のバランスをとる
論理的な構成
- オプションを論理的な順序（アルファベット順、数字順、時系列順）で並べる
- 自然な順序が存在しない場合にランダム化する
- 意図しない手がかりを与える可能性のあるパターンを避ける
- オプションレイアウトの視覚的な影響を考慮する
効果的な気晴らしを作る
妥当性と信憑性
- 知識が部分的にしかない人でも合理的に正解できるような誤答を設計する
- よくある誤解や間違いに基づいて間違った選択肢を選ぶ
- 明らかに間違っている、またはばかげた選択肢を避ける
- 対象者を対象に気を散らす要素をテストする
教育的価値
- 特定の知識ギャップを明らかにする誤答を使用する
- 細かい違いをテストするニアミスオプションを含める
- トピックのさまざまな側面に対応するオプションを作成する
- 完全にランダムまたは無関係な妨害要因を避ける
よくある落とし穴の回避
- 正解を明らかにする文法的なヒントを避ける
- 戦略的に必要な場合を除き、「上記のすべて」または「上記のいずれでもない」は使用しないでください。
- 「常に」「決して」「唯一」といった、明らかに間違った選択肢となる絶対的な表現は避ける
- 本質的に同じ意味を持つ2つのオプションを含めないでください
シンプルだが効果的な多肢選択問題の作成方法
多肢選択式アンケートは、視聴者について理解を深め、彼らの考えを収集し、それを有意義な視覚化で表現するためのシンプルな方法です。AhaSlidesで多肢選択式アンケートを設定すると、参加者は各自のデバイスから投票でき、結果はリアルタイムで更新されます。
とても簡単です！
AhaSlidesでは、プレゼンテーションを魅力的に演出し、聴衆の参加と交流を促すための様々な方法をご用意しています。Q&Aスライドからワードクラウド、そしてもちろん、聴衆へのアンケート機能まで、様々な可能性があなたを待っています。
