質問票研究に使用される質問票デザイン要素

研究のための質問票

質問票は、参加者から直接彼らの認識、好み、意見、経験などに関する定量的および定性的データを収集するためのデータ収集手法です。Labvancedを使用すれば、質問票研究はシンプルでもダイナミックでも、あなたの望む通りに行えます。標準的な質問票の実施からユニークなデザインの実装まで、以下にあなたができることの一端と、他の研究者が使用した質問票デザインを見てみましょう。

主なトピック: 多目的質問票研究デザインとデータ収集 質問票要素とオブジェクト ランダム化 参加者フィードバックの追加 分岐ロジックと高度なデザイン データ出力 サンプル質問票 - 公開実験ライブラリ

研究者がLabvancedで質問票を利用する方法

Labvancedの質問票は、以下の方法で利用されています：

  1. 人口統計: 人口統計情報を収集する
  2. 評価 / スケール: リッカートスケールなどで評価やスケールを実施する
  3. 分岐: 参加者の応答を利用して分岐し、実験の進行方法を指定する。
  4. 高度なロジック: 高度なコーディングを使って実験をカスタマイズする。
  5. 他のLabvancedの特長と組み合わせ: 目の動きの追跡、多人数の研究、APIなど

多目的質問票研究デザインとデータ収集

Labvancedは、研究者に対して質問票を介してデータを提示し収集するための多くの方法を提供します。

質問票における刺激提示

刺激提示とは、実験中に参加者に対して反応を引き出すために任意の要素を表示することを指します。これらの要素は以下の形式である可能性があります：

  • 画像
  • テキスト
  • ビデオ
  • 音声

Labvancedプラットフォームでオンライン質問票を実施するために使用されるマトリクス要素の例。
感情認識を分類するためにLabvancedで使用されたマトリクス質問票オブジェクトのイメージ刺激。

データ収集と質問票

参加者は異なる形式を使用して刺激または質問に応答することができ、定性的および定量的なデータ収集が可能です。これらの形式には、以下が含まれますが、これに限られません：

  • リッカート / マトリクス
  • 選択肢/ ラジオボタン / チェックボックス
  • 自由回答
  • 範囲 / スライダー

より深い分析のために、Labvancedは高度なデータ収集機能をサポートしています。これらの機能には以下が含まれます：

  • マウストラッキング
  • 音声録音（参加者が自由に話して自分自身を録音する）
  • ビデオ録画（参加者のもので、もし有効になっていれば）
  • 凝視（査読済みのウェブカメラベースの目の動きの追跡による）

上記のように、参加者が質問票の入力フィールド項目を編集するように求められ、キーストロークとマウスクリックが追跡されたテキストを動的に編集するデモを試してみてください。

📕 ケーススタディ: ドラッグ＆ドロップによるアイテムのランキング

Rasse et al. (2023) の研究では、画像刺激を特定の方法で配置するドラッグアンドドロップデザインを使用して、質問票研究に新しい視点からアプローチしました。参加者は特定のランドマークの出現順序をカテゴライズするよう求められ、画像をドラッグアンドドロップして1-8の順序をランク付けしました。このアプローチは、参加者がランクアイテム（ピン）を対応する画像にドラッグアンドドロップし、回答を提出するように求めることで、質問票がインタラクティブになる興味深いアプローチを示しています。

Rasse et al. (2023)によって質問票デザインの一部として採用されたドラッグ＆ドロップタスク。
ドラッグ＆ドロップタスク; Rasse et al. (2023).

参考文献: Rasse, T., Gyselinck, V., & Guegan, J. (2023). Encountering an emotional landmark on the route for a better spatial memory: What matters, valence or arousal? Journal of Environmental Psychology, 91, 102145. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2023.102145

質問票要素とオブジェクト

質問票はどのように作成されるか？

Labvancedは、シンプルな調査から複雑でダイナミックなフォームまで、あらゆる研究ニーズに合わせてカスタマイズ可能な30以上の要素（別名オブジェクト）を提供しています。

Labvancedが提供する質問票関連のオブジェクトの概要は以下の通りです：

Labvancedプラットフォームでのオンライン質問票に使用されるさまざまな質問票オブジェクトと要素。
質問票デザインに使用される人気の質問票オブジェクトの例。

📕 ケーススタディ: スワイプタスクと社会的魅力度の評価

Valuch et al. (2023)の研究では、画像提示とともにリッカートスケールを使用して、写真における笑顔が美的感覚に与える影響を調べました。タスク1（a）では、参加者は画像を「捨てる」または「保持する」かを素早くスワイプしなければなりませんでした。後のタスクでは、参加者は7段階リッカートスケールを使用して画像の魅力を評価しなければなりませんでした。研究者は、画像の提示が最長1000ms（実験1）または750ms（実験2）で可視化されるオンスクリーンの時間制限も設けました：

Valuch et al. (2023)によって画像刺激を利用し、その後リッカートベースの美の評価を行った魅力評価タスクの概要。
画像刺激を利用し、その後リッカートベースの美の評価を行った魅力評価タスクの概要; Valuch et al. (2023).

参考文献: Valuch, C., Pelowski, M., Peltoketo, V. T., Hakala, J., & Leder, H. (2023). Let's put a smile on that face—A positive facial expression improves aesthetics of portrait photographs. Royal Society Open Science, 10(10), 230413. https://doi.org/10.1098/rsos.230413

Labvancedは、さまざまなオブジェクト/要素と機能を組み合わせることにより、質問票研究における卓越した実験的柔軟性を提供しています。単純な質問票のデザインから複雑なセットアップまで、Labvancedが提供する可能性は無限大です。

Labvancedのオンラインプラットフォームで柔軟な質問票デザインを表すインフォグラフィック。

📕 ケーススタディ: Q&A形式での音声提示

Matzinger et al. (2023)の研究では、研究者が音声刺激を提示し、その後質問票オブジェクトを使用しました。研究の目的は、ネイティブのポーランド語話者がポーランド語のネイティブおよびノンネイティブ話者をどのように評価するか、知識、自信、意欲をどのように評価するかを検討することでした。質問と回答のセットが音声形式でランダムに提示され、参加者はLabvanced内の範囲/スライダー要素（0から100にラベル付けされた）を使用して話者の知識や自信を評価しました。

以下の画像は質問票項目のサンプルを示しています：

心理学研究の質問票項目。

参加者はLabvanced内のスライダー/範囲オブジェクトを使用して話者の知識または自信を評価し、0 = 全く知識がない/自信がないとし、 100 = 非常に知識がある/自信があると評価しました：

質問票データを収集するために使用されたスライダー/範囲要素。

参考文献: Matzinger, T., Pleyer, M., & Żywiczyński, P. (2023). Pause Length and Differences in Cognitive State Attribution in Native and Non-Native Speakers. Languages, 8(1), 26. https://doi.org/10.3390/languages8010026

質問票のランダム化

Labvancedでは、ランダム化を通じて実験の完全性を保証するためのいくつかの方法があります。質問内のアイテムの順序、試行の順序、および全体の質問票やタスクの順序をランダム化できます。

アイテム特有のランダム化

リストされたオプションの順序をランダム化することを可能にします。

タスクのランダム化

選択したタスク/ブロックをランダム化または参加者全体にわたってすべてのタスク/ブロックをシャッフルすることができます。

参加者フィードバックの追加

実験に参加者フィードバックを追加することで、参加者が質問に正しく回答したかどうかを知らせることができます。

📕 ケーススタディ: 解答フィードバックを含むチュートリアル中心の研究

Kessler et al. (2023)の研究では、チュートリアル介入が複雑な問題解決を支援するかどうかを調べようとしました。チュートリアルの質問には複数選択肢の回答が含まれていました。参加者の選択に基づいて、適切な回答を示すよりも学習に有益であることが示されている詳細なフィードバックが提供されました。以下の画像（左）はチュートリアルの質問を示し、画像（右）は誤った応答が選択された場合（赤いボックス）と正しい回答が選択された場合（緑のボックス）のフィードバックの例を示しています。

チュートリアルの質問（左）とオプションを選択した後に提供される詳細な回答フィードバック。緑の枠線は正しい説明を示し、赤は誤答とその説明を示します（右）； Kessler et al. (2023).
チュートリアルの質問（左）とオプションを選択した後に提供される詳細な回答フィードバック。緑の枠線は正しい説明を示し、赤は誤答とその説明を示します（右）； Kessler et al. (2023).

参考文献: Kessler, F., Proske, A., Urbas, L., Goldwater, M., Krieger, F., Greiff, S., & Narciss, S. (2023). Promoting Complex Problem Solving by Introducing Schema-Governed Categories of Key Causal Models. Behavioral Sciences, 13(9), 701. https://doi.org/10.3390/bs13090701

キャンバスフレームとページフレーム

Labvancedは、独自の機能を持つ2つのモード/フレームタイプで質問票をデザインする柔軟性を提供します。選択肢は次のとおりです：

  • キャンバスフレーム: 質問票要素はドラッグ＆ドロップを使用して自由に配置でき、刺激と全要素のサイズは画面サイズに合わせてスケーリングされます。このフレームタイプは、高度なカスタマイズ性を提供し、一般的により複雑なシナリオに使用できます。
  • ページフレーム: 質問票要素は自動的に各々の下にフローし、ランダム化のための組み込みオプションがあります。また、質問票にはピクセル単位で定義された最大幅があり、純粋な質問票にとって、使いやすく見た目も良くなります。

オンライン質問票デザインを実施するためのキャンバスフレームとページフレームの違い。

📕 ケーススタディ: ビジュアルストーリーテリングと参加者フィードバック

参加者が子どもである場合など、複数選択肢の回答およびフィードバックをテキスト形式で示す代わりに、画像を選択肢とするよりビジュアルなアプローチがより効果的なことがあります。そのためのデザインでは、研究者はキャンバスフレームを使用し、スタイライズされたフィードバックが任意の形やフォーマットで表示されるイベントを追加できます。

例えば、Schuhmacher et al. (2023) の研究では、ビジュアルストーリーテリングタスクの後で質問を行い、子どもたちは画像上で視覚的にフィードバックを受けました。

Labvancedのキャンバスフレームを使用して子ども参加者のために視覚的フィードバックを追加。
Labvancedのキャンバスフレームを使用して子ども参加者のために視覚的フィードバックを追加;
Schuhmacher et al. (2023).

参考文献: Schuhmacher, N., Rack, N., Beckmann, L., & Kärtner, J. (2023). Is helping always the preferred decision? Preschool-and elementary school-aged children's helping decisions in complex social situations. Frontiers in Developmental Psychology, 1, 1278034. https://doi.org/10.3389/fdpys.2023.1278034

高度な質問票デザイン

分岐ロジック

分岐を使用すると、質問票の流れを制御し、どの質問が参加者に提示されるかを決定できます。私たちの高度なシステムは分岐と動的応答を扱い、参加者ごとに異なる質問票ルートを作成することを可能にします。この柔軟性により、あなたの研究要件に合わせた詳細かつ微妙なデータをキャプチャできます。

質問票における高度なロジック

必要に応じて、Labvancedでの質問票研究デザインをカスタマイズするために、高度なイベントロジックやコーディングを使用できます。以下にいくつかの例を示します。

高度な質問票デザインの実装アプローチ。

質問票データ出力

各質問票アイテムの選択を収集することができる一方で、Labvancedは基本的なデータを超えて、そのスコアを使用して計算を行うことも可能です。これは、逆スコアリングが含まれる質問票や、選択肢が異なる価値のスコアリングシステムを持つ場合に特に重要です。

Labvancedを使用して一般的に行われる計算には以下が含まれます：

  • 合計スコア
  • 正しい応答
  • カテゴリおよびサブカテゴリにわたる集計

以下の画像は、リッカートスケールの範囲が1-5である質問票の選択肢 q と、その選択の対応する割り当て数値 q-value を示しています。total 列は、スコア計算が選択 q とその値 q_value に基づいて増加していることを示しています：

参加者の選択（q）がリッカートスケールを通じて特定の値（q_value）を持ち、そのスコアがどのように試行にわたって集計されているかの例。
参加者の選択（q）がリッカートスケールを通じて特定の値（q_value）を持ち、そのスコアがどのように試行にわたって集計されているかの例。

📕 ケーススタディ: 質問票の値がパフォーマンスの予測因子として

質問票の一般的なシナリオは、データを取り込み、認知関連タスクでのパフォーマンスの予測因子として使用することです。

例えば、Wöstmann et al. (2021) は、騒音耐性が性格にどのように関連しているかを明らかにしようとしました。研究で使用された質問票/スケールは次のとおりです：

  • BFI-S: 性格質問票、ビッグファイブの次元を評価
  • 人口統計情報には音楽性に関するデータも含まれていました
  • WNSS: 騒音抵抗質問票
  • SSQ: 聴覚能力に関する質問票
  • ANL: 受容可能な騒音レベルテスト
  • DTT: 雑音内の音声受容を測定するために適応された数字トリプレットテスト

調査結果は、神経症が低く外向性が高いことが、自己報告された騒音抵抗に優れた説明を与え、また聴覚能力や受け入れ可能な背景騒音レベルも説明したことを示しました。

Labvancedで実施され、騒音感受性の予測因子として使用された質問票/スケール。
Labvancedで実施され、騒音感受性の予測因子として使用された質問票/スケール; Wöstmann et al. (2021).

参考文献: Wöstmann, M., Erb, J., Kreitewolf, J., & Obleser, J. (2021). Personality captures dissociations of subjective versus objective hearing in noise. Royal Society Open Science, 8(11), 210881. https://doi.org/10.1098/rsos.210881

質問票における反応時間

反応時間は、参加者がどれくらい迅速に応答したか、または書き込みの入力/回答を提供するのにどれくらいの時間がかかったかを測定することを可能にします。

反応時間は、さまざまな目的やさまざまな方法で実験の期間中に使用できます、例えば：

  • 全体の質問票/調査を完了するのにかかる合計時間
  • 単一の質問に回答するのにかかった時間
  • 他のイベント（例えば画像刺激の出現/消失）との関連で応答を選択するのにかかる時間

ライブラリからの質問票のインポート

公開実験ライブラリ から既存のスケールや質問票を直接アカウントにインポートすることで時間を節約できます。ここには600以上のテンプレートがあり、あなたの研究ニーズに応じてさらにカスタマイズすることができます。

Labvancedプラットフォームでオンライン質問票を実施するためのOCI-R。
修正強迫症インベントリ (OCI-R)