調査方法

調査方法論は「調査方法の研究」です。^[1]人間研究調査に重点を置いた応用統計学 の分野として、調査方法論は、母集団からの個々のユニットのサンプリングと、アンケートの構成や調査への回答数と精度を向上させる方法などの調査データ収集の関連技術を研究します。調査方法論は、回答される場合もされない場合もある1つ以上の質問をする機器または手順を対象としています。

研究者は、調査対象集団に関する 統計的推論を行う目的で統計調査を実施します。このような推論は、調査で使用した質問に大きく依存します。世論調査、公衆衛生調査、市場調査、政府調査、国勢調査はすべて、調査方法を使用して集団に関する質問に答える定量的研究の例です。国勢調査には「サンプル」は含まれませんが、アンケート、インタビュアー、無回答者追跡調査手法など、調査方法の他の側面は含まれています。調査は、マーケティング調査、心理学、医療提供、社会学など、あらゆる種類の公共情報および研究分野に重要な情報を提供します。

1 つの調査は、少なくとも 1 つのサンプル (国勢調査の場合は全人口)、データ収集方法 (アンケートなど)、および統計的に分析できるデータとなる個別の質問または項目から構成されます。1 つの調査では、その目的に応じて、好み (大統領候補など)、意見 (中絶は合法化されるべきか?)、行動 (喫煙や飲酒)、事実情報 (収入など) など、さまざまな種類のトピックに焦点を当てることができます。調査研究はほとんどの場合、人口のサンプルに基づいているため、研究の成功は、研究者が関心を持つ対象人口に対するサンプルの代表性にかかっています。その対象人口は、特定の国の一般人口から、その国内の特定のグループの人々、専門組織の会員リスト、または学校制度に登録されている生徒のリストまで多岐にわたります (サンプリング (統計)および調査サンプリングも参照)。調査に回答する人は回答者と呼ばれ、質問に応じて、回答者は個人、世帯、雇用主、または代表する他の組織として回答する場合があります。

科学分野としての調査方法論は、標本設計、データ収集手段、データの統計的調整、データ処理、および最終的なデータ分析に関する原則を特定し、体系的およびランダムな調査エラーを生み出す可能性のある原理を特定しようとします。調査エラーは、調査コストとの関連で分析されることがあります。コスト制約は、コスト制約内で品質を向上させること、または代わりに、一定の品質レベルでコストを削減することとして捉えられることがあります。調査方法論は科学分野であると同時に専門職でもあります。つまり、この分野の専門家の中には、調査エラーを経験的に重視する人もいれば、調査エラーを減らすために調査を設計する人もいます。調査設計者にとって、その仕事には、調査を改善するために、調査の何千もの個別の特徴について大量の決定を下すことが含まれます。^[2]

調査方法論者にとって最も重要な方法論上の課題は、以下の方法を決定することです。^[2]

• 潜在的なサンプル メンバーを特定して選択します。
• サンプル対象者に連絡を取り、連絡が取りにくい（または回答を渋る）人からデータを収集する
• 質問を評価およびテストします。
• 質問を立てて回答を収集するためのモードを選択します。
• 面接官をトレーニングし、監督します（面接官が関与している場合）。
• データ ファイルの正確性と内部の一貫性を確認します。
• 特定されたエラーを修正するために調査の推定値を調整します。
• 調査データを新しいデータソースで補完する（適切な場合）

サンプルは、対象母集団のすべてのメンバーのリストで構成されるサンプリング フレームから選択されます。^[3]調査の目的は、サンプルを説明することではなく、より大きな母集団を説明することです。この一般化能力は、前述のように、サンプルの代表性に依存します。母集団の各メンバーは要素と呼ばれます。代表的なサンプルを選択する際には、頻繁に困難に直面します。その結果生じる一般的なエラーの 1 つは、選択バイアスです。選択バイアスは、サンプルを選択するために使用された手順によって、母集団の重要な側面が過剰に代表されたり、過小に代表されたりした場合に発生します。たとえば、対象母集団が女性 75%、男性 25% で構成され、サンプルが女性 40%、男性 60% で構成されている場合、女性は過小に代表され、男性は過剰に代表されます。選択バイアスを最小限に抑えるために、層別ランダム サンプリングがよく使用されます。これは、母集団を層と呼ばれるサブ母集団に分割し、各層からランダム サンプルを抽出したり、サンプルの要素を比例ベースで抽出したりする場合です。

調査を実施する方法はいくつかあります。実施方法の選択は、次のようないくつかの要因によって左右されます。

1. 費用、
2. 対象人口のカバー範囲、
3. 質問の柔軟性、
4. 回答者の参加意欲と
5. 応答精度。

調査方法によってモード効果が生まれ、回答者の回答方法に変化が生じます。また、調査方法によって利点も異なります。最も一般的な調査方法は、次のようにまとめることができます。^[4]

• 電話
• メール（郵送）
• オンラインアンケート
• モバイル調査
• 個人宅訪問調査
• 個人ショッピングモールまたはストリートインターセプト調査
• 混合モード

調査研究には、いくつかの異なるデザイン、つまり全体構造が用いられる。一般的には、横断的研究、連続的独立サンプル研究、縦断的研究の3つのタイプがある。^[3]

横断研究では、関連する集団からサンプル（またはサンプル群）が抽出され、一度だけ研究されます。^[3]横断研究では、その集団の特性を一度に説明しますが、予測的かつ相関的なデザインであるため、集団特性の原因について洞察を提供することはできません。

逐次独立サンプル法では、母集団から 1 回以上ランダムに複数のサンプルを抽出します。^[3] この法では母集団内の変化を調査できますが、個人内の変化は調査できません。同じ個人が複数回調査されることはないからです。したがって、このような調査では、必ずしも時間経過に伴う変化の原因を特定できるわけではありません。逐次独立サンプル法が効果的であるためには、サンプルは同じ母集団から抽出され、母集団を等しく代表するものでなければなりません。サンプルが比較できない場合、サンプル間の変化は時間ではなく人口統計学的特性によるものである可能性があります。さらに、回答を直接比較できるように、質問は同じ方法で行う必要があります。

縦断的研究は、複数の時点で同じランダムサンプルを測定します。^[3] 連続した独立サンプル設計とは異なり、この設計では、時間の経過とともに個々の参加者の応答の違いを測定します。つまり、研究者は回答者の経験の違いを評価することで、応答の変化の理由を評価できる可能性があります。縦断的研究は、実験的にテストできない離婚などの自然発生的なイベントの影響を評価する最も簡単な方法です。

しかし、縦断的研究は費用がかかり、実施も困難です。15分間のインタビューよりも、数か月または数年に及ぶ研究に参加してくれるサンプルを見つけるのは難しく、参加者は最終評価の前に研究を中止することがよくあります。さらに、このような研究では、データ収集を機密または匿名にする必要があるため、参加者の回答を時間の経過とともに関連付けることがさらに困難になります。考えられる解決策の1つは、自己生成識別コード（SGIC）の使用です。^[5]これらのコードは通常、「誕生月」や「母親のミドルネームの最初の文字」などの要素から作成されます。最近の匿名SGICアプローチの一部では、個人データの使用をさらに最小限に抑え、「最初のペットの名前」などの質問を使用するようにしています。^{[6] [7]} 使用するアプローチによっては、サンプルの一部を一致させる能力が失われる可能性があります。

さらに、参加者の全体的な脱落はランダムではないため、評価を繰り返すうちにサンプルの代表性が低下する可能性があります。これを考慮するには、研究者は調査を中止した回答者と中止しなかった回答者を比較して、統計的に異なる母集団であるかどうかを確認することができます。回答者は、調査の回答が変更されたにもかかわらず、一貫性を保とうとすることもあります。

アンケートは調査研究で最も一般的に使用されるツールです。しかし、アンケートが適切に作成されていない場合、特定の調査の結果は無価値になります。^[3]アンケートは、有効で信頼性の高い人口統計学的変数の尺度を生成する必要があり、自己報告尺度が生成する有効で信頼性の高い個人差を生み出す必要があります。^[3]

調査研究でよく測定される変数カテゴリは、サンプルで調査された人々の特性を表すために使用される人口統計変数です。^[3]人口統計変数には、民族、社会経済的地位、人種、年齢などの尺度が含まれます。^[3]調査では、個人の好みや態度を評価することが多く、尺度上に提示されたさまざまな項目についての人々の意見や判断を測定するために、自己報告尺度を使用することが多いです。^[3]自己報告尺度は、尺度項目に関する人々の格差を調べるためにも使用されます。^[3]通常、質問票の形式で提示されるこれらの自己報告尺度は、心理学で最もよく使用される手段の 1 つであるため、尺度が慎重に構築され、信頼性と妥当性も重要である。^[3]

自己報告の信頼できる尺度は、その一貫性によって定義されます。^[3]したがって、信頼できる自己報告尺度は、実行されるたびに一貫した結果を生成します。^[3]テストの信頼性はいくつかの方法で測定できます。^[3]まず、再テスト信頼性を計算できます。^[3]再テスト信頼性では、同じアンケートを大規模なサンプルに2つの異なる時点で実施します。^[3]アンケートが信頼できると見なされるためには、サンプル内の人々が各テストで同じスコアを獲得する必要はなく、スコア分布における位置がテストと再テストの両方で同様である必要があります。^[3]自己報告尺度は、一般的に、構成を測定する項目が多いほど信頼性が高くなります。^[3]さらに、測定対象の因子がサンプル内のテスト対象者間でより変動性が高いほど、測定値の信頼性が高くなります。 ^[3]最後に、アンケートの記入手順が明確で、テスト環境における気を散らすものが限られている場合は、信頼性が高くなります。^[3]対照的に、アンケートは、測定対象が当初測定しようとしていたものである場合に有効である。^[3]測定法の構成妥当性とは、当初測定しようとしていた理論的構成をどの程度測定しているかのことである。^[3]

信頼性と妥当性の結果を生み出すアンケートを作成するには、6 つのステップを踏む必要があります。 [ ^3]まず、どのような情報を収集するかを決定します。[3] 次に、アンケートの実施方法を決定します。^[3] 3 番目に、アンケートの初稿を作成します。[ ^{3 ] 4 番目に、アンケートを修正します。 [3]}次に、アンケートを事前テストします。^[3]最後に、アンケートを編集し、その使用手順を指定します。^[3]

質問の言い回しは、調査参加者が質問に回答する方法に大きな影響を与える可能性があります。^[3]そのため、調査研究者は調査の質問を書くときに言葉遣いを意識する必要があります。^[3]研究者は、異なる個人、文化、サブカルチャーが特定の単語やフレーズを互いに異なって解釈する可能性があることを念頭に置くことが重要です。^[3]調査研究者がアンケートを作成するときに使用する質問には、自由回答質問と選択式質問の2種類があります。^[3]自由回答質問は自由回答形式ですが、選択式質問は通常、複数の選択肢があります。^[3]自由回答質問は、回答者に大きな柔軟性を与えるという利点がありますが、記録と採点が非常に難しく、広範なコーディングが必要になります。^[3]対照的に、選択式質問は採点とコーディングがより簡単ですが、回答者の表現力と自発性が低下します。^[3]一般に、質問の語彙は非常に単純で直接的であるべきであり、ほとんどが20語未満であるべきです。^[3] 各質問は「読みやすさ」を考慮して編集する必要があり、誘導的または誘導的な質問は避けるべきである。^[3]最後に、1つの構成を測定するために複数の項目が使用されている場合、回答の偏りを回避するために、一部の項目の文言を反対方向に変更する必要がある。^[3]

自由回答形式の質問に対する回答は、その後、回答尺度にコード化したり、 ^[4]より定性的な方法を使用して分析したりすることができます。

調査研究者は、アンケートの質問の順序を慎重に構築する必要があります。^[3]自己記入式のアンケートの場合、回答者の注意を引くために最も興味深い質問をアンケートの冒頭に配置し、人口統計に関する質問は終わり近くに配置する必要があります。^[3]対照的に、電話または対面で調査を実施する場合は、回答者の自信を高めるために、人口統計に関する質問をインタビューの冒頭に配置する必要があります。^[3]質問の順序を意識するもう1つの理由は、プライミングの結果として、1つの質問が後続の質問への回答に影響を与える可能性がある、調査回答効果を引き起こす可能性があることです。

比較可能な調査データを収集するには翻訳が不可欠です。アンケートは、英語からスペイン語やドイツ語に翻訳するなど、ソース言語から1つ以上のターゲット言語に翻訳されます。翻訳プロセスでは、翻訳者、主題専門家、プロセスに役立つ人々を含むチームアプローチが推奨されます。^{[8] [9]}

調査翻訳のベストプラクティスには、対訳、チ​​ームディスカッション、実際の人々による事前テストなどがある。^{[10] [11]これは機械的な単語配置プロセスではない。もともと}ヨーロッパ社会調査のために開発されたモデルTRAPD（翻訳、レビュー、判定、事前テスト、ドキュメンテーション）は、現在では「必ずしもそのようにラベル付けされたり、完全な形で実装されたりするわけではないが、世界の調査研究コミュニティで広く使用されている」。^{[12] [13] [8]}たとえば、社会言語学はアンケート翻訳の理論的枠組みを提供し、TRAPDを補完する。このアプローチでは、アンケート翻訳がソース言語と同等のコミュニケーション効果を達成するには、翻訳がターゲット言語の社会的慣習と文化的規範を取り入れながら言語的に適切でなければならないと述べている。^[14]

電話調査や対面調査における無回答率の低減には、次のような方法が推奨されている^{[15] 。 [16]}

• 事前の手紙。サンプルの回答者に今後の調査について事前に通知する短い手紙が送られます。手紙のスタイルは個人的なものにする必要がありますが、やり過ぎてはいけません。まず、電話がかかってくる、またはインタビュアーが対面で調査を行うためにアポイントメントを取りたいことを通知します。次に、調査のトピックについて説明します。最後に、調査員が協力に感謝する気持ちを表すとともに、調査に関する質問をするきっかけを与えます。
• トレーニング。インタビュアーは、回答者への質問の仕方、コンピューターの操作方法、連絡が取れなかった回答者へのコールバックのスケジュール作成方法などについて徹底的にトレーニングを受けます。
• 短い自己紹介。面接官は常に自分自身についての短い自己紹介から始めるべきです。面接官は自分の名前、勤務先の機関、面接時間の長さ、面接の目的を伝えます。また、何かを売り込むつもりがないことを明確にすることも有益です。これにより、回答率がわずかに高くなることが示されています。^[17]
• 回答者に優しい調査アンケート。質問は、調査対象者にとって明確で、不快感を与えず、回答しやすいものでなければなりません。

簡潔さも回答率を上げる要因としてよく挙げられます。1996 年の文献レビューでは、書面調査と口頭調査の両方でこの主張を裏付ける証拠が混在していることが判明し、他の要因の方が重要である場合が多いという結論が出ています。^[18] 2010 年に 10 万件のオンライン調査を調べた研究では、回答率が 10 問で約 3%、20 問で約 6% 低下し、低下のペースは緩やかになりました (たとえば、40 問では 10% しか低下しませんでした)。^[19] 他の研究では、長い調査では回答の質が終わりに向かって低下することが示されています。^[20]

一部の研究者は、回答者の役割や職業が、非回答の管理方法に影響を与える可能性のある要因であるとも論じている。例えば、ファックスは調査票の配布にはあまり使用されていないが、最近の研究では薬剤師がファックスを好むことがある。なぜなら、薬剤師は職場で処方箋をファックスで受け取ることが多いが、一般宛名が書かれた郵便物にいつもアクセスできるとは限らないからである。^[21]

調査方法論者は、インタビュー対象者の回答がインタビュアーの身体的特徴によってどの程度影響を受けるかを判断するために多大な努力を払ってきた。調査の回答に影響を与えることが実証されている主なインタビュアーの特性は、人種、^[​​22]性別、^[23] および相対的な体重 (BMI) ^[24]である。 これらのインタビュアー効果は、質問がインタビュアーの特性に関連している場合に特に顕著である。したがって、インタビュアーの人種は、人種的態度に関する尺度に対する回答、^[25] 性別の問題を含む質問に対するインタビュアーの性別の回答、^[26] および食事とダイエットに関する質問に対するインタビュアーの BMI の回答に影響を与えることがわかっている。^[27] インタビュアー効果は主に対面調査で調査されてきたが、電話調査やビデオ強化ウェブ調査など、視覚的な接触のないインタビュー形式でも存在することが明らかになっている。インタビュアー効果について一般的に提供される説明は、社会的望ましさバイアスである。つまり、調査参加者は、質問をするインタビュアーに帰属する規範に従おうとして、肯定的な自己イメージを投影しようとする可能性があるということである。インタビュアー効果は調査回答効果の一例です。

2018年以来、調査方法論者は、ビッグデータが調査方法論を補完して、研究者や実務者が調査統計の作成とその品質を改善できるようにする方法を検討し始めました。ビッグデータはデータポイントあたりのコストが低く、機械学習とデータマイニングによる分析手法を適用し、レジスター、ソーシャルメディア、アプリ、その他の形式のデジタルデータなど、多様で新しいデータソースが含まれます。2018年、2020年、2023年に3回のBig Data Meets Survey Science（BigSurv）会議が開催され、2025年には会議が予定されています。^[28] Social Science Computer Reviewの特別号、^[29] Journal of the Royal Statistical Societyの特別号、^[30] EP J Data Scienceの特別号、^[31] Craig A. Hillと他の5人のアメリカ統計協会フェローが編集したBig Data Meets Social Sciences ^[32]という書籍があります。

• 調査データ収集
• データ文書化イニシアチブ
• エンタープライズフィードバック管理(EFM)
• リッカート尺度
• 公式統計
• 有料アンケート
• 定量的マーケティング調査
• アンケート作成
• 比率推定器
• 社会調査
• 調査誤差合計

• Abramson, JJ および Abramson, ZH (1999)。コミュニティ医療における調査方法: 疫学的研究、プログラム評価、臨床試験(第 5 版)。ロンドン: Churchill Livingstone/Elsevier Health Sciences ISBN 0-443-06163-7 
• Adèr, HJ、Mellenbergh, GJ、および Hand, DJ (2008)。研究方法に関するアドバイス: コンサルタントの手引き。Huizen、オランダ: Johannes van Kessel Publishing。
• ディルマン、DA（1978）郵送および電話調査：トータルデザイン法。ニューヨーク：ワイリー。ISBN 0-471-21555-4 
• Engel. U.、Jann, B.、Lynn, P.、Scherpenzeel, A.、Sturgis, P. (2014)。調査方法の改善：最近の研究からの教訓。ニューヨーク：Routledge。ISBN 978-0-415-81762-2 
• グローブス、 RM（1989）。調査誤差と調査費用 Wiley。ISBN 0-471-61171-9 
• グリフィス、ジェームズ。(2014)「軍事環境における調査研究」。ジョセフ・ソーターズ、パトリシア・シールズ、セバスチャン・リーチェンス編『軍事研究における研究方法のルートレッジ・ハンドブック』pp. 179–193。ニューヨーク：ルートレッジ。
• Leung, Wai-Ching (2001)「調査の実施」、Student BMJ ( British Medical Journal、学生版)、2001 年 5 月
• オーンスタイン、MD（1998）。「調査研究。」 カレントソシオロジー46（4）：iii-136。
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• セターズ、ジョセフ。シールズ、パトリシアおよびリーチェンス、セバスティアン。(2014)。 Routledge 軍事研究における研究方法のハンドブック ニューヨーク: Routledge。
• シャックマン、G. プログラム評価とは何か? 初心者向けガイド 2018

• 調査方法に関連するメディア（ウィキメディア・コモンズ）