<改訂版> 2017年3月29日 洛和会音羽病院総合内科 AARM資料（質問紙設計概論）

1. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
AARM 2017年3月5週@洛和会音羽病院 総合内科
質問紙の設計法概論
2017年3月29日
京都大学大学院医学研究科
*洛和会音羽病院総合内科 臨床研究指導者
廣江 貴則 Takanori Hiroe, CPE
Facebook: takanorihiroe
e-mail: t-hiroe [at] umin.ac.jp

2. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
OUTLINE
1. 質問紙設計概論
2. 質問の組み立て方
3. 回答欄と紙面デザイン

3. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
OUTLINE
1. 質問紙設計概論
2. 質問の組み立て方
3. 回答欄と紙面デザイン

4. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
質問紙の限界
‣ 知識や能力があるかどうかは質問紙では測れない
• これはテストでやるべきこと
• テストと意識させないようにテストを質問紙の中に
仕込むことは技法のひとつとしてやられている
‣ （真の）態度の変化は質問紙法でたぶん測れない
• e.g. 糖尿病患者に対する指導の前後での態度の変化

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質問紙のキモ
‣ これだけがわずかでも検討されていれば全然違う
1. 質問文
2. 回答の方法（と必要なら選択肢）
3. 紙面のデザイン（もしくは画面デザイン）

6. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
身近な質問紙調査
‣ （初診時の）問診票
‣ なにを いて，なにを かないか（紙面の制約）
‣ 診察室で再確認するなら かなくてもいい？
‣ 「現在飲んでいる薬の種類と量」は質問すべき？

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引用：洛和会丸太町病院 救急・総合診療科（内科）問診票

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無駄なことを かない
‣ 別の信頼性の高いソースがあるならそれを使うべき
‣ e.g. 退院サマリーの提出期限遵守意識に関する研究
‣ 「あなたはどのくらい期限を守れていますか？」
‣ 本人に くより実態を調べた方が早い
‣ 研究者は本人の意識と実態との乖離を調べたいというけれど…
‣ So what？

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目的のない調査はない
‣ So what ? にならないように
‣ 目的に対してその手段（質問紙）は妥当か
‣ そもそも目的 and/or 仮説はなんだった？
‣ 研究に直接使うにしても，間接的に使うにしても，
目的に応じて使用を検討するもの

10. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
OUTLINE
1. 質問紙設計概論
2. 質問の組み立て方
3. 回答欄と紙面デザイン

11. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
良い質問紙は良い質問から
1. なにを聞くか
‣ 質問の内容については多くの場合検討されている
2. どうやって聞くか
‣ 尺度の選び方，質問文や回答項目の設計，紙面のデザイン
‣ 領域の専門家だけでは残念な結果になることも少なくない
‣ 得たいデータの精度によっても き方は変わる

12. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践１
‣ ある研究の開始にあたって，喫煙歴を知りたい
理由：研究内容に直接影響しなさそうだが，属性情報
としてデータを取得しておきたい
どんな質問を組み立てればよい？

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隠れた前提がある質問
‣ あなたは煙草を１日何本吸いますか？
‣ 「喫煙者である」という暗黙の前提
‣ 質問者の感覚 ≠ 回答者の実態
‣ 非喫煙者が0本と書く保障はない（空欄かも）
‣ Filter Questionで非喫煙者を排除

14. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
FILTER QUESTION
‣ 回答者を分類するための質問
‣ 必要な人だけに，その先の質問に答えてもらう
‣ 適当な回答，嘘の回答を防ぐ方法のひとつ
❖ 【質問1】あなたは煙草を吸いますか？（はい or いい
え）
❖ 【質問2】質問1で「はい」の方にお尋ねします．
1日に何本くらい煙草を吸いますか？

15. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
嘘と無回答は扱いが難しい
‣ 嘘を嘘と見抜くことは難しい
‣ 外れ値という理由のみで除外することはできない
‣ 質問紙は基本的に一往復で終わり
‣ 無回答には二種類ある
‣ 意図的な無回答 / 単なる回答忘れ
‣ 嘘なく，必要な人にもれなく答えてもらう工夫が必要

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実践２
‣ ある研究の開始にあたって，喫煙歴を知りたい
理由：ブリンクマン指数で層別したい
（１日の喫煙本数×喫煙年数）
どんな質問を組み立てればよい？

17. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
記憶バイアス(記憶効果)
‣ 過去の出来事や行動についての質問
‣ 時期(X年前)もなかなか思い出せない
‣ 記憶質問に対する回答の信頼性は低い(直井, 1998)
‣ 結果は参考程度にとどめる必要がある

18. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践３
‣ 医師の説明の理解度に関する横断研究を行う。そこで，
研究対象者のおおまかな社会的背景を知りたい
項目：学歴，職業，年収
特記事項：年収はあまり重視してはいない
どんな質問を組み立てればよい？

19. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
デモグラフィック
‣ 性別，年齢，職業，職種，年収，経験年数，etc.
‣ どんな調査にもほぼ含まれる内容
‣ 分析の基礎となる
‣ 質問の仕方や内容によっては答えてもらえない
• 不必要な項目は無駄に聞かない方が得策？
• どんな分析をするか分からないのでとりあえずとっておく？

20. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践４
‣ 医師の説明の理解度に関する介入研究を始める。そこで，
研究対象者の社会的背景を知りたい
項目：学歴，職業
特記事項：副次的に職業別で比較をする計画
どんな質問を組み立てればよい？

21. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践５
‣ 転倒による大 骨骨折に関するケース・コントロール研究で，
「転倒しても骨折しなかった人」をコントロールとしたとき，
コントロール群に「どのように転倒したか」を ねたい
項目：どのように転倒したか
特記事項：「転倒した経験がある」という人を集めてきた
どんな質問を組み立てればよい？

22. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
思い出しバイアス
‣ 痛い目に遭った人は詳細を憶えている
‣ 何もなかった人にとっては「日常」のひとこま
‣ 詳しく質問されても思い出せない！
‣ いいかげんに答えられても識別不能
‣ 得られる情報は限定的であることが多い

23. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
両極選択バイアス
‣ 選択肢が多い場合に最初か最後の選択肢を選ぶ傾向
‣ 面倒になって全てに目を通さない
‣ 職業の羅列などでは
‣ 項目数の見直し，類似の質問のグループ化で対処
‣ 多項選択では，多くても8∼10項目

24. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
でも自由記述は面倒！
‣ 好きこのんで回答などしたくないのが一般的
‣ 「自分でやってみてください．全部答えますか？」
‣ 強い意見や意思を持つ人がたくさん書く傾向
‣ バイアスがあるので，全体の要約にはなりにくい
‣ とはいえ，多くの人に書いてもらう工夫が必要

25. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
自由記述への処方箋(1)
‣ 限定的記述質問 (Specific answer question)
‣ 事実，行動，嗜好などの情報に対する質問に適する
‣ 単語または１行程度，ちょうどいい回答スペース
転倒した時にぶつけた箇所を３つまで挙げてください
（ ）（ ）（ ）

26. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
自由記述への処方箋(2)
‣ 文章完成型質問 (Sentence completion question)
‣ 文頭だけ提示して文章を完成させる
‣ 記述内容について誘導可能
転倒する直前にしていたことは 。
転倒の原因として考えられるのは 。

27. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
自由記述への処方箋(3)
‣ 短文/単語回答型質問 (Short-answer question)
‣ どんな回答が得られるか予想できない場合
‣ 短い言葉でしか答えられない質問設計
転倒して骨折しないようにするために重要だと
考えることは何ですか．分からない方は
「分からない」お答えください．

28. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践６
‣ ある外科手術後の患者の郵便追跡調査
項目：生活状況，再入院の有無，手術の有無と種類
特記事項：退院後は自施設には通院していない
どんな質問を組み立てればよい？

29. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
量と質のバランス
‣ どんな項目であれ，多すぎるとろくなことはない
‣ 回答内容がある程度予想できるものは選択式
‣ 回答が全く予想できないものは自由記述
‣ 自由記述では論点を絞って ねる / 書いてもらう
‣ 同時にいくつものことを いてはいけない
‣ 回答者が「意識が高い人」なら全部自由記述でも可

30. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践７
‣ 中学生の性感染症に関する実態調査
項目：性交渉の有無，性感染症の罹患歴，予防の知識
特記事項：近隣の中学校にまとめて依頼済み（仮承諾）
どんな質問を組み立てればよい？

31. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
同調圧力
‣ 社会的(同調)圧力を伴うと誘導
‣ 一般に言われる / 社会問題化している
‣ 余計なことは書かない！
- e.g. 子宮頸がんワクチンが社会問題になっています。
それに関連し，性感染症について皆さんの意識や実態
について調べることにしました

32. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
社会的望ましさバイアス
‣ 社会的に受け入れられやすい内容を選択
‣ 調査者が期待していると思う回答
‣ 講演会後の評価でよく見かけるアレ
‣ きわどい質問になればなるほど起きやすい

33. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
YES-TENDENCY
‣ 「いいえ」よりも「はい」を選ぶ
‣ 知識の有無を問う際に顕著(山田, 2010)
‣ 「○○について知っていますか？」
‣ 知識の確認は可能な限りテストですべき
‣ 同じ種類の質問を反復しても生じる

34. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践８
‣ 職員の退職に関する意識調査（研究として実施）
項目：経験年数，退職の意向，ある場合その理由
特記事項：全常勤職員に対して実施
どんな質問を組み立てればよい？

35. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
HALO EFFECT
‣ 影響力が強い人名や組織，職業が回答を誘導( ら, 1987)
‣ 「○○病予防の専門家である□□医師」
‣ 「△△学会の専門委員会」
‣ 「担当者：看護部長 ○○」
‣ 権威に対して同調したり配慮したりする(逆もある)

36. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
選択式回答の原則
‣ 複数の解釈が可能な質問を作らない
‣ 経験年数の例
‣ 複数の解釈が可能な選択肢を作らない
‣ 該当する選択肢がない状態を作らない
‣ 選択する職種がないなど

37. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
経験年数に注意
‣ 人によって解釈が変わる極めて厄介な変数
‣ 初期研修は含む？含まない？
‣ 免許取得後／入職後／現在の部署に配属後
‣ 解釈が変われば結果も変わる
‣ 記憶バイアスにも注意

38. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
実践９
‣ ある薬の投与量に関する研究の開始にあたって，他の
施設でどのように使われているか知りたい
項目：１回投与量，投与間隔
特記事項：１回投与量は２種類(1mg, 2mg)
投与間隔は３タイプ(6h, 12h) あることが既知
どんな質問を組み立てればよい？

39. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
簡単には身につかない
‣ 日常会話で訓練することができるかも知れない
‣ 質問紙が会話と異なるのは渡したら書いてもらうだけ
‣ 普段から効率的な質問をすることを意識してみる
‣ 恐らく臨床家ならできるはず…
‣ よくやるミスがあるので注意

40. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
DOUBLE-BARRELED QUESTION
‣ 二重質問
‣ 1つの質問に2つ以上の異なる論点を含む
‣ 専門家もやらかす，頻度の高いミス(Azzara, 2010)
‣ 選択肢を増やすか，質問を分割して対処
‣ 論点並列型と論点従属型

41. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
スケールの使い方
‣ 集計後の計算が比較的容易なためよく利用される
‣ 信頼性についてよく検討しておく必要がある
‣ VASって信頼性あるの？
‣ 安易に使われすぎな傾向があるような…

42. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
LIKERT SCALE(1/3)
‣ ライカート（リッカート）尺度(Rensis Likert, 1932)
‣ 例のアレ
‣ 評定法の一種(他には一対比較など)
‣ 尺度間の間隔が等しいと仮定
‣ 統計的処理が比較的容易だが…

43. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
LIKERT SCALE(2/3)
‣ 評定段階は3∼9の奇数段階が多用される
‣ 段階が細かすぎると，回答も比較も困難
‣ 9段階尺度の回答の再現性は高くない(小嶋, 1975)
‣ 中間選択肢を抜いて偶数にすることも
‣ 強制選択尺度(Forced-choice Scale)

44. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
LIKERT SCALE(3/3)
‣ 数字との併用は推奨されない(Christian et al., 2009)
‣ ラベル付けをする場合は大小関係を明確にする
「非常に」「まったく」「かなり」
「やや」「まあ」「どちらかといえば」
「あまり」「ほとんど」「ぜんぜん」

45. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
片側のスケール
‣ 片側の尺度
• 0, +1, +2, +3, +4 という形式（ラベルは数字でなくてよい）
• 0%(0), 25%(+1), 50%(+2), 75%(+3), 100%(+4) のイメージ
• 刺激を与えた場合に，何らかの反応はあるという仮説
• 両側で扱われるマイナスの評価は，0の中に包含する
‣ 正規分布しやすいため，分析が比較的容易

46. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
中間回答バイアス
‣ 順序をもった評定法を用いる場合に生じる
‣ 中心化傾向(中間選択肢を選ぶ)
‣ 日本人に対する調査では多いという都市伝説
‣ 避けたいなら偶数段階もしくは片側の評定を用いる

47. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
極端反応バイアス
‣ (たとえば5段階尺度で)両極の選択肢ばかりを
選択する傾向
‣ 回答者個人の傾向
‣ アンケート設計者は悪くない
‣ 回答は集計の対象外にするしかない

48. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
OUTLINE
1. 質問紙設計概論
2. 質問の組み立て方
3. 回答欄と紙面デザイン質問紙設計概論

49. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
最低限やっておくこと
‣ 倫理的配慮に関する記述
‣ 質問項目に付番する(通し番号)
‣ 回答方法(番号，単語に○など)の統一
‣ 回答の進行指示(スキップする場合など)
‣ 重要部分の強調(下線，太字など）

50. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
回答者の視点で検討する
‣ 回答者の立場でみると問題点が分かることが多い
✓ 括弧（ ）の大きさ
✓ 文字のサイズ，色
✓ 行間，余白 etc.
✓専門用語や外来語，略語の使用

51. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
質問の順序
‣ 合計質問数
‣ 重要な質問・デモグラフィック項目の位置
‣ 事実・行動 → 意見・意識
‣ 簡単な質問 → 難しい質問
‣ 一般的な質問 → 個別の質問
‣ 選択式 → 自由回答式
‣ 総合評価 → 個別評価（見解が分かれるところではある）

52. ©2017 Takanori Hiroe; Dept. of Biostatistics, Kyoto University School of Public Health
質問順序と構成
‣ 様々な考え方があり，一定の解はない
‣ 関連するテーマはまとめる
‣ 次の質問に影響を与える場合は要注意
‣ 重要な質問は中間付近に配置
‣ 尺度項目が30を超えると回答が適当に(Dornyei, 2003)