本当の課題が見える。重回帰分析が組織改善に必要な理由

重回帰分析（Multiple Regression Analysis）は、エンゲージメントサーベイや従業員満足度調査（ES調査）の結果を深く読み解くために非常に有効な統計手法です。本記事では、なぜ調査結果の分析に重回帰分析が用いられるのか、その理由と具体的な活用メリットを解説します。

重回帰分析とは？統計学に基づいた「重要度」の可視化

重回帰分析は多変量解析の一つで、複数の説明変数が目的変数に与える影響の大きさ、つまり項目ごとの重要度を分析する統計手法です。複数の要因（説明変数）と結果（目的変数）の関係性を数式で表し、相関関係を明らかにする統計手法です。市場調査においては、マーケットの市場性の予測や要因間の関連性を分析する際に、最も一般的に使用される手法の一つです。

改善の優先順位を客観的に判断する

エンゲージメント調査や従業員満足度調査においては、ワークエンゲージメント^＊1及び組織エンゲージメント^＊2、総合満足度（結果）と各評価項目（原因）との関係を重回帰分析で明らかにし、どの項目を優先的に改善すれば効果的かを判断します。これにより、会社が課題として重点的に対処すべき項目を把握することができます。

＊1. ワークエンゲージメント：従業員と仕事の強い結びつき
＊2. 組織エンゲージメント：従業員と会社の強い結びつき

例えば、質問Aに対して50％が満足と回答し、質問Bに対しては40％しか満足と回答しなかったとします。しかし、この結果だけで直ちに会社が課題として捉えるべきなのは質問Bであると断言することはできません。なぜなら、それぞれの質問が総合満足度などに与える影響（重み）が異なるからです。

従業員にとって、聞かれれば「満足」と答えるものの、実際にはどちらでもよいと考えている質問もあれば、この点を非常に重要だと感じている質問もあります。重要度のさほど高くない質問Bの60％の不満に対応するよりも、非常に重要な質問Aの50％の不満を改善することの方が、場合によってはより肝心な対応となることもあります。

データに基づいた「効果的な組織改善」を

質問ごとの重要度を測る方法の一つとして、総合満足度などを測る質問を設け、その結果との関係性を分析します。これにより、各質問項目の優先順位を客観的に決定することが可能になります。

皆様の会社では、どの項目が優先的に改善すべき課題として挙げられるでしょうか。ぜひ一度、実態を把握してみませんか？

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