TSE（Total Survey Error）とは、調査研究において起こりうる多くの誤差の原因を指す言葉で、調査結果の正確さや妥当性に影響を与える。 このようなエラーは、調査の計画、サンプリング、データの収集、分析など、調査プロセスのさまざまな場面で発生する可能性があります。
調査データを使って意思決定を行う研究者や政策立案者は、TSEを考慮する必要があります。なぜなら、TSEは調査結果の良し悪しや有用性に影響を及ぼす可能性があるからです。 TSEの由来や手段を理解することは、調査研究をより確実で正確なものにするために重要です。
そこで、このブログでは、トータル・サーベイ・エラーの計画、実施、評価の方法について説明します。
コンテンツのインデックスです：
- 総調査誤差とは何ですか？
- トータルサーベイエラーの企画・実施・評価
- 調査全体の誤差の原因
- 調査誤差の総量を把握するメリット
- 結論
総調査誤差とは何ですか？
総調査誤差（TSE）とは、調査結果が、その調査が測定しようとしている集団の実際の値とはどのように異なるかを示すものである。 サンプリングエラー、測定エラー、カバレッジエラー、無回答エラーなど、調査において起こりうるすべてのエラータイプを含む広義の考え方である。
サンプリングエラーは、母集団全体ではなく、母集団のごく一部を調査した場合に起こります。 調査票や質問の仕方に問題があると、測定誤差が生じることがあります。
カバレッジエラーは、調査サンプルが母集団のすべての部分を含んでいない場合に起こります。 無回答エラーは、アンケートに回答するはずの人が回答しない場合に起こります。 そのため、サンプルの精度が低くなってしまいます。
総調査誤差は、調査結果の妥当性や信頼性に影響を与えるため、調査研究において重要な概念である。 調査設計、サンプリング方法、データ収集、分析に細心の注意を払うことで、調査の総誤差を減らすことができます。
研究者は、間違いが起こりうる場所を減らすことで、調査結果が正確であり、調査対象者を代表するものであることを保証できます。
トータルサーベイエラーの企画・実施・評価
調査研究に不可欠な概念である「総調査誤差」は、調査結果に影響を与える可能性のあるすべての誤りの原因の複合的な影響を表すものです。 調査結果の妥当性と信頼性は、調査誤差の合計を慎重に計画し、実施し、評価することに依存します。
総調査誤差計画
- デザインしています：
調査設計、データ収集、データ処理の手順において、潜在的なエラー源を特定し修正することは、調査全体のエラーに対する計画と呼ばれる。 そのためには、関心のある層と調査目的を詳細に説明することが肝要です。 これは、調査の質問と手法が適切であることを保証するものです。
- 開発する：
次の段階は、ベストプラクティスに従ってアンケートを作成し、質問の正確さ、公平さ、正当性を保証することです。 また、サンプルの手法、回答率、データ収集方法（電話、オンライン、郵便など）といった要素も考慮する必要があります。 サンプルが対象母集団を代表するものであることを保証するために、サンプリング戦略を策定する必要があります。
- プレテストです：
もう一つの重要な段階は、質問、ガイドライン、データ収集手順などに潜在的な問題を発見し修正するために、アンケートの事前テストを行うことです。 また、調査員は、標準的なプロトコルを一貫して遵守し、測定バイアス、面接者効果、無回答バイアスなどのエラー源を低減する方法についてトレーニングを受ける必要があります。
総調査誤差の実施
- 実施する：
調査設計、データ収集、データ解析の各プロセスにおいて、潜在的なエラー源を削減し、コントロールすることは、調査エラー実施全体の一部となります。 調査プロセスを通じて、品質管理計画を作成し、不正確な原因を追跡・管理する必要があります。 この戦略には、データの欠落や矛盾を解決するための手順や、データの一貫性と完全性の検証を含める必要があります。
- マネタイズです：
データ収集のモニタリングも、手順が一貫して守られているか、ミスの潜在的な原因に対処しているかを確認するための重要なステップです。 また、データの正確性と完全性を保証するために、データのクリーニングと修正を行うことも極めて重要です。 不正確な原因を突き止め、修正するために、適切な統計的手法でデータ分析を行う必要があります。
総調査誤差評価
- 比較することです：
調査結果の誤差は、他の情報源や業界標準と比較しながら判断しています。 また、不正確さの種類や原因が多く、それが調査結果にどのような影響を与えるかについての説明も含め、調査結果を提供することが不可欠である。
- フォローアップを行います：
発見された誤りの原因を修正したり、最初の調査結果を確認するために、フォローアップ調査を実施することが有益な場合があります。 調査結果の品質と精度は、上記の方法を用いて、調査プロセス全体を通じて潜在的なエラー源を制限し、コントロールすることによって向上します。
アンケートを実施する際には、調査誤差の総和を考慮することが不可欠です。 調査データの妥当性と信頼性を保証する徹底した方法論が、調査誤差の総計の計画、実施、レビューに必要です。
調査員は、これらの対策に従うことで、潜在的な誤差の原因を減らし、正確で有意な調査結果を得ることができます。
調査全体の誤差の原因
最適な調査設計の目標は、他のユーザー中心の品質次元と整合性のあるコストと適時性の制約の中で、総調査誤差（TSE）を最小化することである。
重要な誤差の原因をコントロールするために、調査段階へのリソースの割り当てを綿密に計画する必要があります。 調査予算やスケジュールを超過してしまうため、調査の全段階を可能な限りミスなく実施することが目標ではありません。
無限の資金と時間をかけても、必ず調査誤差が生じる手順があります。 それよりも、最悪のエラーを避け、他のエラーをコントロールして、ほとんど関係なく、耐えられるようにすることが目標です。
エラーをどんどん小さな要素に分解していくことで、慎重な調査設計によって最も深刻なエラーに対処することが容易になるのです。 そのひとつが、東証を2つのパートに分割する方法です：
- サンプリングエラーと
- 非サンプリングエラーです。
より正確に誤差の原因を特定するためには、通常、両方のタイプの調査誤差を分解する必要があります。
サンプリングエラーの原因は、3つのグループに分けることができる：
- サンプリング方法についてです：母集団からどのようにサンプルを選ぶかについてです。 サンプリング手法に偏りや欠陥がある場合、サンプリングエラーが発生する可能性があります。
- サンプルの大きさです：これは、サンプルに含まれる人または観測の総数である。 サンプルサイズが小さすぎると、母集団を正確に表現できない可能性があり、サンプリングエラーが発生します。
- 推定量の選択：サンプルデータに基づいて母集団のパラメータを推定するために使用される統計的手法です。 推定者の選択により、推定値の精度や正確さが変わり、サンプリングエラーにつながる可能性があります。
非サンプリングエラーは、さらに次のように分けられる：
- 仕様の誤り： リサーチクエスチョン、仮説、サンプリングデザインに誤りがあり、偏った結果になることです。
- フレームエラー：母集団を特定するために使用されたサンプリングフレームが不完全、時代遅れ、または不正確である場合に起こり、偏ったサンプルとなる。
- 非回答エラー：サンプルの中に調査や研究に答えない人がいる場合に起こり、結果が偏る可能性があります。
- 測定誤差のこと：データの記録や報告の誤り、使用する測定ツールや測定器の誤りなど、測定やデータ収集の際に起こるミスや不正確さを指します。
- 処理ミス：データの入力ミス、データ操作ミス、データ分析ミスなど、データを処理・分析する際に起こるミスを指します。
調査誤差の総量を把握するメリット
正しい設計を行うためには、多くの品質とコストの要素を同時に考え、すべての制約条件の中で、TSE（Total Survey Error）を低減する設計上の特徴やパラメータの組み合わせを選択する必要があります。
設計に役立てるためには、調査プロセス全体がどれだけずれているかを把握する方法が重要です。 そこで、与えられた制約条件を満たすさまざまな調査設計を、そのTSEを用いて比較することで、最適な設計を測定することができます。
例えば、XとYの2つの調査設計があり、どちらも調査費用などの条件を満たしているとします。 しかし、デザインXのTSEは、研究で測定すべき最も重要なことに関しては、デザインYのTSEよりも25%も低いのです。 デザインXは、他のすべてのものが同じであると仮定すれば、明らかに最良の選択です。
つまり、調査プロセスにおける誤差の総和を測定することで、異なるデザインを選択する方法が得られるのです。
また、TSEの測定は、調査スタッフが調査誤差を減らすために時間と費用をどのように使うかを決めるのに役立つかもしれません。
例として、あるデザインにおいて、無回答が調査誤差の主な原因であることを証明できたとします。 つまり、このデザインの調査データの質を高めたいのであれば、アンケートに答えない人の影響を減らすようにしたほうがいいということです。
そして、必要であれば、回答しない人の影響を減らすために、調査設計を変更することができます。 この戦略の結果、東証が下がれば、デザインはよりベストな状態に近づきます。
例えば、フレーム構築から返信のない人へのフォローにリソースを移せば、フレームエラーは増えてもTSEを減らすことができる。
結論
調査誤差には、サンプリング誤差、無回答誤差、測定誤差、その他の種類の調査誤差が含まれます。 正確で信頼できる調査結果を得るために、研究者はこれらの潜在的な誤差の原因を認識し、対処する必要があります。
調査研究者は、調査の計画、設計、実施を慎重に行うことで、データの質、妥当性、信頼性を向上させることができます。 また、調査データには必ずある程度の誤差が存在し、調査全体の誤差を完全になくすことはできないことを認識することが重要です。
また、調査員は、これらの不正確さが調査結果にどのような影響を与えるかを評価し、その情報を聴衆に伝える必要があります。 そうすることで、企業は、調査結果の信頼性を確保し、政策立案や意思決定に役立てることができる。
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QuestionProを使用することで、より信頼性の高い調査結果を得ることができ、研究者がより良い意思決定を行い、より良い研究結果を得ることができるようになります。
