研究のための質問票
質問票は、参加者の認識、好み、意見、経験などについて定量的および定性的なデータを直接収集するために使用できるデータ収集方法です。Labvancedを使えば、質問票研究はシンプルでもダイナミックでも、あなたが望む形で行うことができます。標準的な質問票を管理することから独自のデザインを実装することまで、ここでは他の研究者が使用した質問票デザインを含め、あなたができることの概要を理解できます。
キートピック： 多様な質問票研究のデザインおよびデータ収集 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で質問票を利用する方法
Labvancedにおける質問票は次のように利用されています：
- 人口統計: 人口統計情報の収集
- 評価 / スケール: リッカート尺度を用いた評価やスケールの管理
- 分岐: 参加者の応答を使って分岐させ、実験の進行方法を特定します。
- 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します。
- 他のLabvanced機能との組み合わせ: 目の追跡、複数ユーザー研究、APIなども含まれます
多様な質問票研究のデザインおよびデータ収集
Labvancedは研究者にたいして質問票を使用してデータを提示・収集するための多くの方法を提供しています。
質問票における刺激の提示
刺激の提示は、実験中に参加者に応答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。これらの要素は次の形式が考えられます：
- 画像
- テキスト
- 動画
- 音声
感情認識を分類するためにLabvancedで使用されたマトリックス質問票オブジェクトによる画像刺激。
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、これに限りません：
- リッカート / マトリックス
- 複数選択/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。これらの機能は以下を含みます：
- マウス追跡
- 音声録音（参加者が自由に話し、自分を録音するもの）
- 動画録画（参加者の映像、もし許可されていれば）
- 視線（査読を受けたウェブカメラベースの目の追跡装置を通じて）
上記で示されているテキストを動的に編集するデモを試してみてください。参加者は質問票の入力フィールドの項目を編集するよう求められ、その間にキー入力やマウスクリックが追跡されました。
📕 ケーススタディ: ドラッグ＆ドロップでアイテムをランク付け
Rasse et al. (2023) の研究では、画像刺激を特定の方法で配置することを求め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アプローチしました。参加者は、特定のランドマークがどのように現れるかの順序をドラッグ・ドロップして画像をランク付けするよう求められ、1から8までの順序をランク付けします。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アンド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面白いアプローチを示しています。
ドラッグ＆ドロップタスク；Rasse et al. (2023)。
参照: Rasse, T., Gyselinck, V., & Guegan, J. (2023).より良い空間記憶のためのルートで感情的なランドマークに出会う: 重要なのは、バレンスそれとも覚醒？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、簡単な調査から複雑でダイナミックなフォームまで、研究ニーズに合った30以上のカスタマイズ可能な要素（いわゆるオブジェクト）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次のとおりです：
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の評価
Valuch et al. (2023) の研究では、画像提示とリッカート尺度を組み合わせて、写真中の微笑が美的感覚にどのように影響するかを調査しました。タスク1（a）では、参加者は画像を「破棄」するか「保持」するかを素早くスワイプする必要がありました。後のタスクでは、7ポイントリッカート尺度を使って画像の魅力を評価しました。研究者たちはまた、画像が表示される最大時間制限を設定し、実験1では最大1000ms、実験2では750msで表示されました：
画像刺激を利用し、その後リッカートベースの魅力評価が行われたタスクの概要；Valuch et al. (2023)。
参考文献: Valuch, C., Pelowski, M., Peltoketo, V. T., Hakala, J., & Leder, H. (2023). スマイルを顔に—ポジティブな表情がポートレート写真の美しさを向上させる。 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/要素や機能を組み合わせることで、ユニークな実験デザインを実現するための卓越した実験的柔軟性を提供します。単純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。
📕 ケーススタディ: Q&A形式での音声プレゼンテーション
Matzinger et al. (2023) の研究では、研究者たちは音声刺激を提示し、その後に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、ポーランド語を母語とする人々が、ポーランド語のネイティブスピーカーとノンネイティブスピーカーをその知識、自信、意欲に基づいて評価する方法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だけ知識があるか自信を持っているかを評価しました。
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：
参加者は、Labvancedのスライダー/範囲オブジェクトを使用して、スピーカーの知識や自信を評価しました。0 = 全く知識がない/自信がない そして 100 = 非常に知識がある/自信がある：
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ノンネイティブスピーカーの認知状態の帰属における一時停止の長さと違い。 Languages, 8(1), 26. https://doi.org/10.3390/languages8010026
アンケートのランダム化
Labvancedでは、ランダム化を通じて実験の整合性を確保するためのいくつかの方法があります。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することができます。
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することができ、ランダム化セパレーターを使用してすべてのタスク/ブロックを参加者間でシャッフルできます。
参加者フィードバックの追加
参加者が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することができます。
📕 ケーススタディ: 回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)の研究では、チュートリアル介入が複雑な問題解決にどのように役立つかを確認しました。チュートリアルの質問には選択肢が含まれており、参加者の選択に基づいて詳しいフィードバックが提供され、単に正しい答えを示すよりも学習においてより有益であることが示されています。以下の画像（左）はチュートリアル質問を示し、画像（右）は不正解の応答が選択された場合のフィードバックの例（赤いボックス）と正解の場合のフィードバック（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、緑の境界線は正しい説明を示し、赤が不正解の回答とその説明を示しています（右）; Kessler et al. (2023).
参考文献: Kessler, F., Proske, A., Urbas, L., Goldwater, M., Krieger, F., Greiff, S., & Narciss, S. (2023). 主要因果モデルのスキーマ主導カテゴリーを導入することで複雑な問題解決を促進する。 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、2つのモード/フレームタイプでアンケートを設計する柔軟性を提供します。それぞれのユニークな機能を持っています。オプションは次のとおりです：
- キャンバスフレーム: アンケート要素はドラッグ＆ドロップで自由に配置でき、刺激やすべての要素のサイズは画面のサイズに応じてスケールします。このフレームタイプは、高いカスタマイズ性を提供し、一般的にはより複雑なシナリオに使用できます。
- 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込み、ランダム化のための組み込みオプションがあり、アンケートにはピクセル単位で最大幅が定義されているため、使いやすく、純粋なアンケートにとって見栄えが良くなります。
📕 ケーススタディ: 視覚的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のように、複数選択肢をテキスト形式で表示してフィードバックを提供するのではなく、画像としてオプションを提示するより視覚的なアプローチがより効果的である場合があります。そのようなデザインのために、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さまざまな形や形式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、研究者はビジュアルストーリーテリングタスクの後に質問をし、子供たちは画像を通じて視覚的なフィードバックを受け取りました。
LabvancedでCanvas Framesを使用して子供の参加者に視覚的フィードバックを追加すること;
Schuhmacher et al. (2023).
参考文献: Schuhmacher, N., Rack, N., Beckmann, L., & Kärtner, J. (2023). 助けることは常に優先される決定ですか？幼児および小学生の複雑な社会的状況における助ける決定。 発達心理学のフロンティア, 1, 1278034. https://doi.org/10.3389/fdpys.2023.1278034
高度なアンケートデザイン
ブランチングロジック
ブランチングを使うことで、アンケートの流れを制御し、参加者に提示される質問を決定できます。私たちの高度なシステムはブランチングと動的応答を処理し、参加者ごとに異なるアンケートルートを作成できるようにします。この柔軟性により、研究要件に正確に合わせた詳細で微妙なデータを収集できます。
アンケートにおける高度なロジック
必要に応じて、Labvancedでアンケート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ドを使用できます。いくつかの例を以下に示します：
アンケートデータ出力
各アンケート項目の選択肢を収集することができる一方で、Labvancedでは基本的なデータを超えて、これらのスコアを使用した計算を行うことも可能です。これは、逆スコアリングを含むアンケートやスケールで作業する際に特に重要です。
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
例えば、以下の画像は選択肢qが1-5のLikertスケールの範囲を持ち、その選択肢の対応する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Likertスケールを通じて (q_value) の特定の値を持ち、トライアル（合計）全体でそのスコアがどのように合算されるかの例。
📕 ケーススタディ: アンケートの値がパフォーマンスの予測因子として
アンケートの一般的なシナリオの一つは、データを取り、それを認知関連タスク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、ノイズへの耐性がパーソナリティとどのように関連しているかを明らかにすることを目的としました。この研究で使用されたアンケート/スケールは：
- BFI-S: パーソナリティアンケートで、ビッグ5次元が評価されます
- デモグラフィック 情報は音楽性についてもデータを収集しました
- WNSS: ノイズ耐性アンケート
- SSQ: 聴覚能力に関するアンケート
- ANL: 許容ノイズレベルテスト
- DTT: スピーチインノイズ受信を決定するための適応デジットトリプレットテスト
結果は、神経症の低さと外向性の高さが、それぞれ独自に自己申告されたノイズ耐性、ならびに聴覚能力や許容背景ノイズレベルを説明することが示されました。
Labvancedで実施されたアンケート/スケールで、Wöstmann et al. (2021)によるノイズ感受性の予測因子として使用されました。
参考文献: Wöstmann, M., Erb, J., Kreitewolf, J., & Obleser, J. (2021). パーソナリティはノイズにおける主観的および客観的な聴覚の分離を捉えます。 ロイヤル・ソサエティ・オープンサイエンス, 8(11), 210881. https://doi.org/10.1098/rsos.210881
アンケートにおける反応時間
反応時間を測定することで、参加者がどれくらい早く応答を選択したか、または書面による入力/応答を提供するのにどれくらい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ます。例えば：
- アンケート/調査全体を完了するのにかかった合計時間
- 単一の質問に回答するのにかかった時間
- 他のイベント（画像刺激の出現/消失など）に関連して反応を選択するのにかかった時間
ライブラリからアンケートをインポート
Labvancedの公開実験ライブラリから既存のスケールとアンケート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以上の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。
