2022 Fiscal Year Annual Research Report
Total Survey Errorの枠組みによる調査データ評価手法の確立
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20H04150
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| Research Institution | Yokohama City University |
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Principal Investigator |
土屋 隆裕 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (00270413)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨田 尚希 東北大学, 大学病院, 助教 (00552796)
菅野 剛 日本大学, 文理学部, 教授 (10332751)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 非標本誤差 / 自記式調査 / 回答者負担 / 回答誤差 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和４年度は，まず，項目数の変化による回答者負担の変化と回答の質の変化との間の関係について，二つの素材を用いて明らかにした。
一つ目の素材は経時変化量である。経時変化量とは，過去と現在の間での行動や意識等の変化の量のことを言う。令和３年度までに実施した複数の調査を用いて，変化の程度を聞く一段階の質問法と，最初に変化の有無を尋ね，変化があったと回答した場合には変化の程度を聞く二段階の質問法との間で回答の質を比較した。二段階の質問法は明らかに冗長であり，回答者負担は大きい。しかし二段階の質問法の方が，経時変化はより明確に示されるとともに，覚えていないという回答が少なく，回答の質はより高い可能性が示唆された。得られた結果は日本分類学会第41回大会で発表した。
二つ目の素材はスケール範囲効果である。数や量をいくつかの範囲に区切り，選択肢として提示するとき，最小の選択肢と最大の選択肢の数量に応じて結果が異なることをスケール範囲効果と言う。令和４年度は新たに調査を実施し，スケール範囲効果を低減する方法を複数試みた。まず，提示する回答選択肢の表現を簡略化する方法である。回答者負担は軽減される一方で，スケール範囲効果はむしろ拡大した。次に，睡眠時間の調査を素材として，まず就寝時刻と起床時刻を尋ね，次に睡眠時間を尋ねる二段階の質問法を試みた。睡眠時間を直ちに尋ねる一段階の質問法と比べ，項目数は増え，回答者負担は増加するものの，スケール範囲効果はやや低減されることが明らかとなった。以上の結果は令和５年度に公表する予定である。
さらに令和４年度は，令和３年度に実施したコンビニエンスストアでの利用金額に関する比較実験調査のデータ分析を進めるとともに，新たに旅行費用に関する比較実験調査を実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和４年度は，令和３年度の成果および計画に基づき，三つの研究を実施した。そのうち一つの研究に関しては成果を学会で発表し，別の研究に関しては学会での成果発表が予定されている。さらに，計画通りに新たな調査を実施しており，全体として本研究はおおむね順調に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和４年度までの研究によって，回答者負担の軽減は必ずしも回答の質の向上に結びつかず，むしろ回答の質を低下させる場合があることを明らかにしてきた。令和５年度は，得られた仮説・知見に対して，これまでに二回実施した郵送調査とWeb調査の結果データを用いて検証を進めると同時に，総調査誤差の枠組みに基づき，適切な回答方法・調査設計方法について提案していく。
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