回答率（アンケート）

調査研究において、回答率（完了率または返送率とも呼ばれる）とは、調査に回答した人の数をサンプル数で割った値です。通常はパーセンテージで表されます。この用語は、ダイレクトマーケティングにおいて、オファーに反応した人の数を指す場合にも使用されます。

学術調査における一般的な合意は、米国世論調査協会（AAPOR）がまとめた6つの定義のうちの1つを選択することである。^{[ 1 ]}これらの定義は、米国国家研究評議会や米国医師会誌など、多くの著名な機関によって支持されている。それらは以下のとおりである。

1. 応答率1（RR1）または最小応答率は、完全なインタビューの数を、インタビューの数（完全なものと部分的なもの）と、インタビューが行われなかった数（拒否と中断、連絡が取れなかったもの、その他）と、資格が不明なすべてのケース（住居ユニットかどうか不明、その他不明）の合計で割ったものです。
2. 回答率2（RR2） – RR1に、部分的なインタビューを回答者としてカウントしたもの。
3. 回答率3（RR3）は、資格が不明なケースのうち、実際に資格があるケースの割合を推定します。資格がないと推定された回答者は分母から除外されます。RR3には、推定方法を明示的に記載する必要があります。
4. 回答率4（RR4） – RR3と同様に適格性が不明なケースを割り当てるが、RR2と同様に部分的なインタビューも回答者として含める。
5. 応答率5（RR5）は、適格性が不明なケースの中に適格なケースがないと仮定するRR3の特殊なケース、または適格性が不明なケースが全く存在しない稀なケースのいずれかです。RR5は、不明なケースの中に適格なケースがないと仮定することが妥当な場合、または不明なケースが全く存在しない場合にのみ適切です。
6. 応答率6（RR6）は、RR5と同じ前提に基づき、部分的なインタビューも回答者として含めます。RR6は最大応答率を表します。

AAPORの6つの定義は、調査が部分的に完了しているか完全に完了しているか、また研究者が不明な無回答者をどのように扱うかという点で異なります。たとえば、定義1では部分的に完了した調査は分子に含まれませんが、定義2では含まれます。定義3～6は、連絡が取れなかった潜在的な回答者の資格が不明な場合を扱います。たとえば、調査を試みた10軒の家のドアを叩いても応答がなかったとします。そのうち5軒は、近隣住民から住んでいる人について聞いた情報に基づいて、調査の対象となる人が住んでいることがわかっているかもしれませんが、残りの5軒は全くわかりません。住人があなたの対象集団に合致するかもしれないし、合致しないかもしれません。これは、どの定義を使用するかによって、回答率に考慮される場合とされない場合があります。

例：1,000通のアンケートが郵送され、257通が完全に記入されて返送された場合、回答率は25.7%となります。

調査の回答率は、調査対象者のうち参加資格があり、かつ調査を受けるべきであった人の総数で、実際に調査を受けた人の数を割ったものです。^{[ 2 ]}回答率が低いと、曝露や結果に関して参加者間で無回答が不均等である場合、標本バイアスが生じる可能性があります。このようなバイアスは無回答バイアスとして知られています。

長年にわたり、調査の回答率は調査の質を示す重要な指標とみなされてきた。多くの研究者は、回答率が高いほど調査結果の精度が高まると考えていた（Aday 1996; Babbie 1990; Backstrom and Hursh 1963; Rea and Parker 1997）。しかし、無回答と調査統計の精度との関係を測定することは複雑で費用がかかるため、最近まで、回答率の低下がもたらす影響を実証的に明らかにする厳密な研究はほとんど行われていなかった。

近年になってようやくこうした研究が行われるようになり、調査の精度に差が生じることを考えると、回答率を上げるための費用は必ずしも正当化されないという結論に至った研究も複数ある。

初期の発見例の 1 つは Visser、Krosnick、Marquette、および Curtin (1996) によって報告されており、回答率が低い (20% 近く) 調査の方が、回答率が高い (60 または 70% 近く) 調査よりも正確な測定値が得られることを示しています。^{[ 3 ]}別の研究では、Keeter ら (2006) は、Pew Research Centerの通常の方法論 (回答率 25%) を使用した 5 日間の調査の結果と、はるかに長いフィールド期間にわたって実施され、より高い回答率 50% を達成したより厳密な調査の結果を比較しました。84 の比較のうち 77 で、2 つの調査の結果は統計的に区別できませんでした。2 つの調査間で有意な差が見られた項目の中で、特定の回答をした人の割合の差は、4 パーセント ポイントから 8 パーセント ポイントでした。^{[ 4 ]}

Curtin ら (2000) の研究では、回答率の低下が消費者センチメント指数 (ICS) の推定値に及ぼす影響を検証しました。彼らは、当初協力を拒否した回答者 (回答率が 5～10 パーセント ポイント低下)、インタビューを完了するために 5 回以上の電話を必要とした回答者 (回答率が約 25 パーセント ポイント低下)、および 2 回以上の電話を必要とした回答者 (約 50 パーセント ポイント低下) を除外した場合の影響を評価しました。彼らは、数百人の回答者からなる月次サンプルを使用して ICS の推定値にこれらの回答者グループを除外しても影響がないことを見出しました。数千人の回答者に基づく年次推定値では、より多くの電話を必要とした人 (当初拒否した人を除く) を除外しても影響はごくわずかでした。^{[ 5 ]}

Holbrook ら (2005) は、回答率が低いとサンプルの非加重人口統計的代表性が低下するかどうかを評価した。回答率が 5% から 54% まで変化する 81 の全国調査の結果を調べると、回答率がはるかに低い調査では、調査範囲内で人口統計的代表性が低下するが、それほど大きくは低下しないことがわかった。^{[ 6 ]}

Choung ら (2013) は、機能性消化器疾患に関する郵送アンケートに対するコミュニティの回答率を調査した。コミュニティ調査の回答率は 52% であった。次に、回答者 428 名と非回答者 295 名を無作為に抽出し、医療記録の抽出を行い、非回答者と回答者を比較した。その結果、回答者は、体格指数が有意に高く、消化器疾患以外の問題で医療機関を受診する傾向が強いことがわかった。しかし、憩室症と皮膚疾患を除いて、消化器症状や特定の医学的診断に関して、回答者と非回答者の間に有意な差はなかった。^{[ 7 ]}

しかしながら、これらの最近の研究にもかかわらず、欠損データはランダムではないため、より高い回答率が望ましい。^{[ 8 ]}ランダムではない可能性のある欠損データに対処するための満足のいく統計的解決策はない。回答者に極端な偏りがあると仮定することは、低い調査回答率に対処するための提案された方法の1つである。大規模なサンプルからの低い回答率よりも、小規模なランダムサンプルからの高い回答率（>80%）の方が望ましい。^{[ 9 ]}

• 応答率比