調査データの改善に品質チェックを使用する

調査データの改善に品質チェックを使用する

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サーベイは、回答者の回答があってこそ成り立つものです。回答者は、やる気をなくし、興味を失い、単にアンケートを終わらせるために質の悪い回答をしてしまうことがあります。そのため、サーベイに品質チェックを組み込むことが賢明です。

クオリティチェックとは、サーベイに書き込んだり、プログラムしたりすることで、回答者の入力内容をさらに確認するためのフラグを立てることです。 クオリティチェックは、誰かがサーベイを早く完了したことを示すフラグのような単純なものから、回答者が一貫性のない回答をした場合に通知するプログラムされた変数のような複雑なものまで、さまざまなものがあります。これらのクオリティチェックは、回答者がサーベイに参加し続けているか、各質問に適切な時間をかけているか、一貫した回答を提供しているかを確認するのに役立ちます。

ベストプラクティスは、クオリティチェックのフラグが立った回答者を分析する際に、「野球のルール」に従うことです。回答者が3つのクオリティチェックに不合格だった場合、自動的にデータセットから削除する必要があります。 1 つまたは 2 つのチェックで不合格になった回答者は、追加のレビューを受ける必要があります。

使用するクオリティチェックの数は、サーベイの長さによって異なります。 インタビューの長さの中央値が約 10 分のサーベイの場合、クオリティチェックは 3 回程度にとどめる必要があります。所要時間が 20 分に近いサーベイの場合、回答者がサーベイに没頭していることを確認するため、5~7 回のクオリティチェックを行うことをお勧めします。

クオリティチェックはデータの品質を守るために有効ですが、それだけが唯一の防衛手段であってはなりません。スクリーニング部門がしっかりしていれば、クオリティチェックのフラグも少なくなる可能性があります。パネリストと良好な関係を築いているサンプルプロバイダーは、フラグが立った回答について明確にするために、回答者にフォローアップを行うこともあります。

主要なクオリティチェックの種類

クオリティチェックは、調査に簡単に組み込むことができ、データの品質を保護し、最終的なデータセットに高い信頼性を与えることができます。

  • 知識チェック
    これは、各回答者がトピックに精通し、教育を受けていることを確認するためのものです。内容知識のチェックには、回答者に正しい定義を選んでもらう、様々な略語を定義してもらう、またはその他の情報を提供してもらうことが含まれます。これらは、スクリーニングのセクションに含まれている必要があります。
  • スピード違反フラグ
    サーベイを素早く完了する回答者は、質問を読んで熟考して回答していないことを意味する場合があります。スピーダーチェックは、指定された時間内にサーベイを終了した回答者にフラグを立てることで確認することができます。サーベイの中央値の3分の1以下の時間への回答者にフラグを立てるのが、業界標準です。
  • 矛盾回答フラグ
    サーベイの中の重要な質問について、データが正確かどうか確認を行いたい場合があるでしょう。矛盾する回答をチェックするには同じ質問を2回行うか、類似した質問をして矛盾する回答を探すことになります。回答者はすでに提供した正確な回答を覚えていないことがあるので、後の質問で前回の回答を参照することが有効な場合もあります。
  • レッドへリング(偽の選択肢)
    これは知識チェックと似ていますが、回答者があるテーマや業界に精通しているかどうかを確認するために使用されます。質問文の中に偽の選択肢を挿入することで、これをテストすることができます(例:実在する企業のリストに偽のベンダーを追加する)。 偽の選択肢が実際のものに近いように聞こえないよう注意してください。
  • ストレートライニングフラグ(パターン化された回答)
    回答者が複数選択可能な質問でほぼ全ての選択肢を選択した場合、または、グリッド上で特定の回答を選択し続けた場合にこのフラグが作動します。 パターン化された回答は、サーベイの疲労の結果である可能性もあります。このフラグが発生する機会を最小限に抑えるようなサーベイを作成することが強く推奨されています。
  • オープンエンドバリデーション(自由回答形式の回答評価)
    回答の重複、スペルミスの多発、無関係な回答、自由形式のフィールドに入力された意味不明な言葉などを確認します。これらのチェックは、回答の質を評価するものではありませんが、自由形式の質問に真剣に答えていない回答者を警告することができます。

このようなフラグを立てて調査を行うことで、時間と費用をかけた調査から有益で実用的な結果を得ることができます。熟考された質問と、調査ニーズに合った専門家パネルを組み合わせることで、定量調査は強力な結果を生み出すことができるのです。


GLGサーベイでは、すべてのサーベイにクオリティチェックを組み込んでいます。GLGの品質評価チームが回答者と回答を評価し、調査結果を歪める可能性のある不適格な回答を特定します。

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