アンケートは、世界中の人々から詳細を収集するのに役立ちます。
アンケートはどこにでもあるにもかかわらず、人々はまだどのような種類の質問を追加すればよいのかよくわかっていません。
研究におけるアンケートの種類と、アンケートをどこでどのように使用するかを紹介します。
さあ始めましょう👇
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研究におけるアンケートの種類
アンケートを作成するときは、人々からどのような種類の情報を得ようとしているのかを考える必要があります。
理論の証明または誤りを暴くのに役立つ、豊富で探索的な詳細が必要な場合は、自由回答形式の質問を含む定性調査を使用してください。 これにより、人々は自分の考えを自由に説明できるようになります。
しかし、すでに仮説があり、それをテストするために数字だけが必要な場合は、定量的なアンケートが役に立ちます。 人々が回答を選択するクローズド質問を使用して、測定可能で定量化可能な統計を取得します。
それができたら、次は研究に含めるアンケートの種類を選択します。
#1。 自由形式の質問研究中のネール
自由回答形式の質問は、被験者が制限なく自分の視点を十分に表現できるため、研究において貴重なツールです。
自由回答形式の質問は、事前に定義された回答の選択肢を提供しない非構造化形式であるため、早期の探索的研究に適しています。
これにより、調査員は微妙な洞察を明らかにし、これまで思いつかなかった新しい調査手段を特定できる可能性があります。
自由回答式の質問は定量的ではなく定性的なデータを生成するため、大規模なサンプルにわたる分析にはより詳細なコーディング手法が必要ですが、その強みは幅広い思慮深い回答を明らかにできることにあります。
自由回答形式の質問は、説明要素を調査するためのインタビューやパイロット調査の導入質問として一般的に使用され、より直接的な選択形式の質問調査を設計する前にトピックをあらゆる角度から理解する必要がある場合に最も役立ちます。
例:
意見の質問:
- [トピック]についてどう思いますか?
- [トピック]に関するあなたの経験をどのように説明しますか?
経験に関する質問:
- [出来事]が起こったときのことを教えてください。
- [アクティビティ] のプロセスを説明します。
感情的な質問:
- [出来事/状況]についてどう思いましたか?
- [刺激]があるとどのような感情が引き起こされますか?
推奨される質問:
- [問題]はどのように改善できますか?
- [提案された解決策/アイデア] についてどのような提案がありますか?
影響を与える質問:
- [出来事]はあなたにどのような影響を与えましたか?
- [トピック] に対するあなたの見解は時間の経過とともにどのように変化しましたか?
仮定の質問:
- もし[シナリオ]だったらあなたはどう反応すると思いますか?
- [結果]に影響を与える要因は何だと思いますか?
解釈に関する質問:
- あなたにとって[用語]は何を意味しますか?
- その結果[結果]をどのように解釈しますか?
#2. 研究における評価尺度アンケート
評価スケールの質問は、絶対的な状態としてではなく連続体として存在する態度、意見、認識を測定するための研究において貴重なツールです。
質問の後に、回答者が同意、重要性、満足度、またはその他の評価のレベルを示すための番号付きスケールを提示することにより、これらの質問は、構造的かつ微妙な方法で感情の強さや方向性を捉えます。
一般的なタイプは次のとおりです。 リッカートスケール 視覚的なアナログスケールだけでなく、「強く反対」、「強く同意」などのラベルも含まれます。
提供される定量的な指標データは、簡単に集計して統計的に分析して、平均評価、相関関係、および関係を比較できます。
評価スケールは、市場セグメンテーション分析、事前テスト、および実装後のプログラム評価などの手法によるアプリケーションに適しています。 A / Bテスト。
その還元的な性質には自由回答の文脈が欠けているかもしれないが、評価スケールは、最初の記述的質問の後に適切に配置された場合、態度ファセット間の予測的関連性を調べるための感情の側面を効率的に測定することができる。
#3. 研究におけるクローズドエンド式アンケート
クローズド質問は、標準化された回答の選択肢を通じて構造化された定量的なデータを収集するために研究で一般的に使用されます。
真/偽、はい/いいえ、評価尺度、事前定義された多肢選択回答など、被験者が選択できる回答オプションのセットを制限することで、クローズドエンド式の質問は、より簡単にコード化、集計、統計分析できる回答を生成します。自由回答形式の質問と比較して、大規模なサンプル全体での結果が得られます。
これにより、仮説検証、態度や認識の測定、被験者の評価、事実に基づくデータに基づく記述的な調査など、要因がすでに特定された後の後の検証フェーズに適しています。
回答を制限すると調査が簡素化され、直接比較が可能になりますが、予期せぬ問題が省略されたり、与えられた選択肢以外のコンテキストが失われる危険があります。
#4. 研究における多肢選択式アンケート
多肢選択式の質問は、非公開の質問表を通じて適切に管理される場合、研究において有用なツールです。
回答者には質問と、事前に定義された XNUMX ～ XNUMX つの回答オプションが提示され、そこから選択できます。
この形式により、大規模なサンプル グループ全体で統計的に分析できる応答を簡単に定量化できます。
参加者はすぐに完了でき、コーディングと解釈も簡単ですが、多肢選択式の質問にはいくつかの制限もあります。
最も注目すべきは、事前に慎重にパイロットテストを行っていないと、重要なニュアンスを見落としたり、関連するオプションを見逃したりする危険性があるということです。
バイアスのリスクを最小限に抑えるには、回答の選択肢は相互に排他的であり、全体的に網羅的である必要があります。
文言と選択肢を考慮すると、行動や人口統計プロファイルを分類したり、変動が知られているトピックに関する知識を評価したりするなど、主要な可能性が事前に特定されている場合、多肢選択式の質問は測定可能な記述データを効率的に得ることができます。
#5. 研究におけるリッカート尺度アンケート
リッカート尺度は、関心のあるさまざまなトピックに対する態度、意見、認識を定量的に測定するために、研究で一般的に使用されるタイプの評価尺度です。
参加者が発言に対する同意のレベルを示す対称的な同意/反対の回答形式を利用するリッカート尺度は、通常、5 点設計を特徴としていますが、必要な測定の感度に応じて、より多くのまたはより少ないオプションが可能です。
リッカート データでは、応答スケールの各レベルに数値を割り当てることで、パターンと変数間の関係の統計分析が可能になります。
これにより、連続した感情の強さを測定することを目的とした特定の種類の質問について、単純な「はい/いいえ」や自由形式の質問よりも一貫した結果が得られます。
リッカート尺度は簡単に収集できる指標データを提供し、回答者にとっては簡単ですが、研究に適切に適用された場合でも貴重な洞察を提供しますが、複雑な視点を過度に単純化するという限界があります。
例
研究者は、仕事の満足度 (従属変数) と、給与、ワークライフ バランス、監督の質などの要素 (独立変数) との関係を理解したいと考えています。
5 ポイントのリッカート スケールは、次のような質問に使用されます。
- 私は自分の給料に満足しています (全く同意しない、または強く同意する)
- 私の仕事では、ワークライフバランスが良好です (まったく同意しません、または非常に同意します)
- 私の上司は協力的で、優れたマネージャーです (まったく同意しません、または非常に同意します)
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主要な取り組み
研究におけるこの種のアンケートは通常一般的であり、人々が簡単に記入できます。
クエリがわかりやすく、オプションが統一されていれば、全員が同じ認識を持つことができます。回答が 1 件であっても 100 万件であっても、回答はうまくまとめられます。
重要なのは、回答者が常に質問内容を正確に把握していることを確認することです。そうすれば、回答者が適切な回答をし、魅力的な調査結果をスムーズにまとめることができます。
よくある質問
研究における4種類のアンケートとは何ですか?
研究で使用されるアンケートの主な種類は、構造化アンケート、非構造化アンケート、アンケート、インタビューの XNUMX つです。 適切なタイプは、研究の目的、予算、スケジュール、および定性的手法、定量的手法、または混合手法のどれが最適であるかによって異なります。
アンケートの質問には主に 6 種類ありますか?
調査質問の主な XNUMX 種類は、クローズド質問、オープンエンド質問、評価スケールの質問、ランキング スケールの質問、人口統計上の質問、および行動に関する質問です。
XNUMX種類の質問票とは何ですか？
アンケートの主なタイプは、構造化アンケート、半構造化アンケート、非構造化アンケートの XNUMX 種類です。
