プロジェクトの目的をデータの変数で操作化する方法
アプリは英語で表示されます。 それでも、AIは日本語で回答できます。⚙ 「Settings」の「AI response language」（AIの回答言語）で言語を選んでください。
測定できる形で目的を書く
各目的を一文で書きます。観察できる動詞（測る、比較する、特定する）を使い、扱う事柄は一つにします。1行に一つの目的です。
データの変数を棚卸しする
データの各列を、名前、型（数値、カテゴリ、自由記述）、取りうる値とともに一覧にします。
各目的を変数と照合する
各目的について、それを測る変数や近似する変数を探します。
各目的の指標を定める
測定できる各目的について、指標を定めます。名前と、変数を使った式です。たとえば「平均満足度＝満足度の平均」や「通勤時間が1時間を超える人の割合」です。
足りないものを確かめて記録する
変数が一つもない目的は、それ自体が発見です。新しい設問で測るか、目的を変える必要があります。各目的について、使った変数、近似した変数、足りないものを記録します。
ほかの方法
スプレッドシートを使って手作業で行う方法（目的ごとに1行、変数ごとに1列）や、指標マトリクスを使う方法があります。
HILOが向いているのは、最初の確認を手早く行うときです。ブラウザ上で動き、インストールは不要で、データはコンピュータの中で読み込まれます。AIに送られるのは、ステップ3で説明したとおり、目的と変数の一覧です。ほかのツールが向いているのは、目標値と出典を含む完全な指標の枠組みが必要なとき、または同じ文書でチームで作業するときです。ある変数が目的を測っているかを判断するのは、常にご自身です。
このガイドでのHILOの支援はAIを使うため、アカウントが必要です。
更新日
ほかのガイド
コーダー間信頼性の測り方
Cohenのカッパ係数を5ステップで：別々にコーディングし、表を作り、一致を数え、偶然の分を差し引き、報告します。
分析の前にアンケートデータをクリーニングする方法
ファイルを正しく読み込み、重複を探し、列を確認し、無回答コードを見つけ、元ファイルのコピーで修正する5つのステップです。
2つのアンケートデータを結合する方法
積み重ねか識別子での結合かを選び、同じものを測っているか確かめ、結合して結果を確認する5つのステップです。
アンケートの自由記述をコーディングする方法
サンプルを読み、カテゴリを作り、各回答を割り当て、確認してデータに戻す5つのステップです。
ログフレームとセオリー・オブ・チェンジの作り方
問題を定め、論理の順序を整理し、各段階を説明し、指標を定め、前提条件を書く5つのステップです。
インタビューの質的コーディングの方法
読み、箇所に印を付け、既存のカテゴリから始め、コードブックを整え、引用を取り出す5つのステップです。
卒業論文、レポート、報告書を提出前に見直す方法
見直す点を選び、各テーマの記述を集め、整合性を確かめ、その場で修正し、構造を図にする5つのステップです。
事業をSDGsのターゲットに紐付ける方法
ゴールを選び、ターゲットを読み、文書のどこで扱うかを確かめ、程度を評価し、足りないものを決める5つのステップです。
文書が要求事項のリストを満たすか確かめる方法
リストを作り、見直し、文書のどこで扱うかを確かめ、満たしているものと不完全なものを区別し、修正する5つのステップです。
レポート、課題、試験を効率よく採点する方法
概念を定め、授業のフォルダを作り、各提出物で各概念の箇所を集め、箇所を読み、フィードバックをまとめる5つのステップです。
確率抽出：サンプルサイズの計算方法
確率抽出の意味と種類、順に進める計算ツール：母集団、信頼水準、許容誤差、層、方法の節に使える段落。