質問票研究で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なデータを収集するために使用できるデータ収集方法です。Labvancedを使用すると、質問票研究はシンプルでもダイナミックでも、あなたの望むように行うことができます。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、以下であなたができることの感覚をつかみ、他の研究者が使用した質問票デザインを見てみることができます。

主なトピック: 多用途な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 - 公共実験ライブラリ

研究者がLabvancedで質問票を活用する方法

Labvancedの質問票は、以下のように活用されています:

  1. 人口統計: 人口統計情報の収集
  2. 評価 / スケール: リッカートスケールなど、評価やスケールの実施
  3. 分岐: 参加者の回答を使用して分岐し、実験の進行方法を特定する。
  4. 高度なロジック: 高度なコーディングを使用して実験をカスタマイズ。
  5. 他のLabvanced機能との組み合わせ: 例: アイストラッキング、多人数研究、APIなど

多用途な質問票研究デザインとデータ収集

Labvancedは、研究者に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、実験中に参加者に何らかの要素を表示して反応を引き出すことを指します。これらの要素は次の形式である場合があります:

  • 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ックス要素の例。
感情認識を分類するためにLabvancedで使用されるマトリックス質問票オブジェクトの画像刺激。

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や質問に応答でき、定性的および定量的なデータ収集を行うことができます。これらの形式には、以下が含まれますが、これに限定されません:

  • リッカート / マトリックス
  • 選択式 / 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

より詳細な分析のために、Labvancedは高度なデータ収集機能をサポートしています。これらの機能には次が含まれます:

  • マウストラッキング
  • 音声録音（参加者が自由に話し、自分を録音する場合）
  • ビデオ録画（参加者を記録する場合、許可されている場合）
  • 注視（査読付きのウェブカメラベースのアイトラッカーを介して）

上記のように、参加者が質問票入力フィールドのアイテムを編集するよう求められながら、キーストロークとマウスクリックを追跡した動的テキスト編集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、特定の方法で画像刺激を配置するドラッグ＆ドロップデザインを使用して質問票研究に取り組みました。参加者は、特定のランドマークの出現順を分類するよう求められ、画像をドラッグ＆ドロップして1-8の順序でランク付けしました。このアプローチは、参加者にランクアイテム（ピン）を対応する画像にドラッグ＆ドロップするよう求めることで、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)による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). より良い空間記憶のためのルート上での感情的ランドマークの遭遇: 重要なのはバレンスかそれとも覚醒か? ジャーナル・オブ・エンバイロンメンタル・サイコロジー, 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のか?

Labvancedは、シンプルな調査から複雑で動的なフォームまで、あらゆる研究ニーズに合った30以上のカスタマイズ可能な要素（別名 オブジェクト）を提供します。

以下は、Labvancedが提供する質問票関連のオブジェクトの概要です:

Labvancedプラットフォームで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。
質問票デザインで使用される人気のある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の評価

Valuch et al. (2023)の研究では、画像提示とリッカートスケールを組み合わせて、写真の中での笑顔が美的感覚にどのように影響するかを特定しました。タスク1（a）では、参加者は画像を「捨てる」か「保持する」かを迅速にスワイプする必要がありました。後のタスクでは、7点リッカートスケールを使用して画像の魅力を評価する必要がありました。研究者はまた、画像の提示時間制限を画面上に追加し、最長1000ms（実験1）または750ms（実験2）の間だけ画像が表示されるようにしました:

Valuch et al. (2023)による画像刺激を利用した魅力評価タスクの概要。
Valuch et al. (2023)によるイメージ刺激を利用した魅力評価タスクの概要。

参考文献： Valuch, C., Pelowski, M., Peltoketo, V. T., Hakala, J., & Leder, H. (2023). その顔に笑顔を—ポジティブな表情がポートレート写真の美しさを改善する。 ロイヤル・ソサエティ・オープンサイエンス, 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て、独自の実験デザインを具現化することで、アンケート調査に対する卓越した実験的柔軟性を提供します。シンプルなアンケートを設計する場合でも、複雑なセットアップを行う場合でも、Labvancedが提供する可能性は無限大です。

オンラインプラットフォームLabvancedにおける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フォーマットにおける音声提示

Matzinger et al. (2023)による研究では、研究者たちは音声刺激を提示し、その後アンケートオブジェクトを使用しました。この研究の目的は、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スピーカーと非ネイティブスピーカーの知識、信頼感、意欲をどのように評価するかを評価することでした。質問と回答のセットは音声形式でランダムに提示され、参加者はLabvancedの範囲/スライダー要素を使用して、スピーカーがどれほど知識があるか、または自信があるかを0から100の範囲で評価しました。

以下の画像は、アンケート項目のサンプルを示しています：

心理学研究のためのアンケート項目.

参加者は、Labvancedで使用されるスライダー/範囲オブジェクトを使用して、スピーカーの知識または自信を評価しました。0 = 全く知識がない/自信がない、100 = 非常に知識がある/自信がある:

アンケート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). ポーランド語のネイティブスピーカーと非ネイティブスピーカーにおける認知状態の帰属の違いと一時停止の長さ。 言語, 8(1), 26. https://doi.org/10.3390/languages8010026

アンケートのランダム化

Labvancedでは、ランダム化などの方法で実験的な整合性を確保する方法がいくつかあります。質問内の項目の順序、試行の順序、全体のアンケートやタスクの順序をランダム化できます。

項目特有のランダム化

リストされたオプションの順序をランダム化できます。

タスクのランダム化

選択されたタスク/ブロックをランダム化するためにランダム化セパレーターを使用したり、全てのタスク/ブロックを参加者間でシャッフルしたりできます。

参加者フィードバックの追加

参加者に質問に正しく回答したかどうかを知らせるために、実験に参加者フィードバックを追加できます。

📕 ケーススタディ: 解答フィードバックを伴うチュートリアル中心の研究

Kessler et al. (2023)による研究では、チュートリアルの介入が複雑な問題解決にどのように役立つかを明らかにしようとしました。チュートリアル質問には選択肢が含まれていました。参加者の選択に基づいて、詳細なフィードバックが提供されることが示され、単に正しい回答を示すよりも学習により有益であることが示されています。以下の画像（左）はチュートリアルの質問を示し、画像（右）は不正解を選択した場合のフィードバックの例（赤いボックス）と正解を選択した場合の例（緑のボックス）を示しています。

チュートリアルの質問（左）と選択したオプションに基づいて提供される詳細な回答フィードバック。緑のボーダー色は正しい説明を示し、赤は不正解とその説明を示す（右）。
チュートリアルの質問（左）と選択したオプションに基づいて提供される詳細な回答フィードバック。緑のボーダー色は正しい説明を示し、赤は不正解とその説明を示す（右）；Kessler et al. (2023).

参考文献： Kessler, F., Proske, A., Urbas, L., Goldwater, M., Krieger, F., Greiff, S., & Narciss, S. (2023). 図式によって支配された因果モデルの重要なカテゴリを導入することで複雑な問題解決を促進する。 行動科学, 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では、独自の機能を持つ2つのモード/フレームタイプを使用してアンケートを設計する柔軟性を提供します。オプションは以下の通りです：

  • キャンバスフレーム： アンケート要素はドラッグ＆ドロップを使用して自由に配置でき、刺激とすべての要素のサイズが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いカスタマイズ性を提供し、一般的には画像や他の視覚刺激を含むテキスト項目を組み合わせたアンケートなど、より複雑なシナリオで使用できます。
  • ページフレーム： アンケート要素は自動的に互いの下に流れ、ランダム化のための組み込みオプションがあり、アンケートの最大幅がピクセルで定義されているため、使いやすく、純粋なアンケートに対して見た目が良くなります。

オンラインアンケートデザインを実装するためのキャンバス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のフィードバック

子供が参加者である場合など、複数の選択肢とフィードバックをテキスト形式で表示する代わりに、より視覚的なアプローチを取って、選択肢を画像として表示する方が効果的である場合があります。そのようなデザインでは、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形式で表示されるイベントを追加できます。

たとえば、Schuhmacher et al. (2023)の研究では、視覚的ストーリーテリングのタスクの後に質問が行われ、子供たちは画像上で視覚的にフィードバックを受け取りました。

Labvancedにおけるキャンバスフレームを使用した子供参加者への視覚的フィードバックの追加; Schuhmacher et al. (2023)
Labvancedにおけるキャンバスフレームを使用した子供参加者への視覚的フィードバックの追加;
Schuhmacher et al. (2023).

参考文献: Schuhmacher, N., Rack, N., Beckmann, L., & Kärtner, J. (2023). 役に立つことが常に好ましい選択となるのか? 幼稚園および小学生の子供たちの複雑な社会的状況での援助の判断について。 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

分岐により、質問票の流れを制御し、参加者に提示される質問を決定できます。当社の高度なシステムは分岐と動的応答を処理しており、参加者ごとに異なる質問票ルートを作成できます。この柔軟性により、あなたの研究要件に正確に合わせた詳細かつ微妙なデータを取得できます。

質問票での高度なロジック

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またはコードを使用できます。以下にいくつかの例を示します。

実装された高度な質問票デザインのアプローチ。

質問票データ出力

各質問票項目の選択肢を収集することができますが、Labvancedは基本データを超えて、これらのスコアを使用して計算を行うことを可能にします。これは、リバーススコアリングを含む質問票やスケールを扱う際に特に重要です。

Labvancedを使用して一般的に行われる計算には、

  • 総スコア
  • 正答数
  • カテゴリーおよびサブカテゴリーにわたる集計

たとえば、以下の画像は、選択肢qが1-5のリッカートスケール範囲を持ち、その選択肢に対して割り当てられた数値q-valueを示しています。total列は、選択肢qとその値q_valueに基づいてスコア計算が増加している様子を示しています:

参加者の選択(q)がリッカートスケールを介して特定の値(q_value)を持ち、そのスコアが試行を通じて合算される例(total)。
参加者の選択(q)がリッカートスケールを介して特定の値(q_value)を持ち、そのスコアが試行を通じて合算される例(total)。

📕 ケーススタディ: パフォーマンスの予測因子としての質問票の値

質問票の一般的なシナリオの1つは、データを取得し、それを認知関連の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。

たとえば、Wöstmann et al. (2021)は、騒音に対する耐性が性格に関連しているかどうかを調べることを目的としました。この研究で使用された質問票/スケールは以下の通りです:

  • BFI-S: ビッグファイブの次元が評価される性格質問票
  • デモグラフィック 情報も音楽的感性に関するデータを収集
  • WNSS: 騒音耐性質問票
  • SSQ: 音声-聴覚能力質問票
  • ANL: 許容騒音レベルテスト
  • DTT: 騒音中の音声受容を判断するための適応された3桁数字テスト

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耐性、音声-聴覚能力、許容可能な背景騒音レベルを独立して説明することを示しました。

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

参考文献: Wöstmann, M., Erb, J., Kreitewolf, J., & Obleser, J. (2021). 性格が騒音における主観的と客観的な聴覚の二分を捉える。 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

反応時間を測定することで、参加者がどれだけ早く回答を選択したか、またはそれに対して書かれた入力/回答を提供するのにどれだけ時間がかかったかを測定できます。

反応時間は、実験の期間中にさまざまな目的や方法で使用でき、含まれるものには以下が含まれます:

  • 質問票/調査全体を完了するのにかかった総時間
  • 単一の質問に答えるのにかかった時間
  • 何らかの他のイベント（たとえば、画像刺激の表示/消去）に関連して反応を選択するのにかかった時間

ライブラリから質問票をインポート

公開実験ライブラリから既存のスケールと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。600を超えるテンプレートがあり、研究ニーズに応じてさらにカスタマイズできます。