一般の調査でもよくあることですが20代では○○、３０代では△△、・・・、代表的な分類です。そこから何がわかるのでしょうか？調査項目の平均値、総数、構成比など分類属性ごとの比較も出来ます。その集計結果からその数値が出た背景や因果関係も推測できます。何となくイメージして考えるより浮き彫りにされる姿ははっきりしてくるでしょう。
物流現場の調査でも属性分類として社員（男子）、社員（女子）、パート（男子）、パート（女子）、アルバイト（男子）、アルバイト（女子）というような分類がされます。そしてパートさん（女子時給800円）と平均値で見ることが一般的といえます。
大局をつかみ問題点のあぶりだしや構造的な特徴を見るにはこれで十分足りることはいうまでもありません。
真の要因を追求するときはこれでは不十分です。
属性分類ももう少し掘り下げてみることも大切でないでしょうか。
パート（女子）時給800円と一律に分類された方々の中でも時給のばらつき、仕事の習熟度ではかなりの差があるのでないでしょうか。習熟度１の人と習熟度５の人ではかなりの差があるはずですし、習熟度１から５までの人が均等に分布している場合と習熟度５クラスが多い場合、習熟度１に近い人がいる場合でも成果として表れるものは異なってきます。属性分類を細かくしたときに職場の抱える問題や今後どうすればいいのかが明確に示されることもあります。
“なぜ””なぜ“”なぜ“”なぜ“”なぜ“と5回掘り下げて真因を追究するのと同様に調査においても一般的な調査から詳細調査まで属性も掘り下げてみることも必要なことがあります。
今日のキーワード
“一律にものをはかれば見えていないものもある”