アンケート研究で使用されるアンケートデザイン要素

研究のためのアンケート

アンケートは、参加者から彼らの認識、嗜好、意見、経験などに関する定量的および定性的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を使用すれば、アンケート研究はシンプルにも、ダイナミックにもなります。標準的なアンケートを実施することから、ユニークなデザインを実装することまで、他の研究者が使用したアンケートデザインを見ることができるあらかじめのセンスを得ることができます。

主要なトピック: 多様なアンケート研究デザインとデータ収集 アンケート要素とオブジェクト ランダム化 参加者のフィードバックを追加 ブランチングロジックと高度なデザイン データ出力 サンプルアンケート - 公開実験ライブラリ

研究者がLabvancedでアンケートを活用する方法

Labvancedのアンケート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. ブランチング: 参加者の回答を使用してブランチングし、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用して実験をカスタマイズする。
  5. 他のLabvanced機能との組み合わせ: 例えば、アイ・トラッキング、マルチユーザー研究、APIなど

多様なアンケート研究デザインとデータ収集

Labvancedは研究者にアンケートを通じてデータを提示し収集するための数多くの方法を提供しています。

アンケートにおける刺激提示

刺激提示とは、実験中に参加者に応じて反応を引き出すために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態である可能性があります:

  • 画像
  • テキスト
  • 動画
  • 音声

Labvancedプラットフォームでオンラインアンケートを実施するために使用されるマトリックス要素の例。
Labvancedで感情認識を分類するために使用されるマトリックスアンケートオブジェクトの画像刺激。

データ収集とアンケート

参加者は、異なる形式で刺激や質問に応答できるため、定性的および定量的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、自分自身を録音する）
  • 動画録画（参加者のもの、もし有効にされている場合）
  • 視線（査読済みのウェブカメラベースのアイトラッカーを使用）

この動的テキスト編集デモを試してみてください。ここでは、参加者はアンケートの入力フィールド項目を編集するように求められ、その際にキーストロークと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＆ドロップによるアイテムのランキング

Rasse et al. (2023)の研究では、ドラッグアンドドロップのデザインを用い、画像刺激が特定の方法で配置される必要があるアンケート研究に取り組みました。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分類するために画像をドラッグ＆ドロップして、その順序を1-8の範囲でランク付けするように求められました。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＆ドロップしてから回答を提出することで、アンケート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)によってアンケート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). より良い空間記憶を求めるルート上での感情的ランドマークに出会う: 何が重要か、バレンスか、覚醒か? Journal of Environmental Psychology, 91, 102145. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2023.102145

アンケート要素とオブジェクト

アンケート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ダイナミックなフォームまで、あらゆる研究ニーズに対応できる30以上のカスタマイズ可能な要素（別名オブジェクト）を提供しています。

以下は、Labvancedが提供するアンケート関連のオブジェクトの一部の概要です:

Labvancedプラットフォームでのオンラインアンケートに使用されるさまざまなアンケートオブジェクトと要素。
アンケートデザインに使用される人気のあるアンケートオブジェクトの例。

📕 ケーススタディ: スワイピングタスク & 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、写真の中の微笑みが美学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、参加者は迅速に画像を「破棄」するか「保持」するかをスワイプする必要がありました。後のタスクでは、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する必要がありました。研究者たちは、画像の提示が最大1000ms（実験1）または750ms（実験2）で表示されるという画面上の時間制限も追加しました。

Valuch et al. (2023)による画像刺激を活用した魅力評価タスクの概要。
画像刺激を活用し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). 笑顔を作りましょう—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/要素および機能を組み合わせて独自の実験デザインを実現することで、質問紙研究において優れた実験的柔軟性を提供します。単純な質問票をデザインする場合でも、複雑なセットアップの場合でも、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: 質疑応答形式のオーディオプレゼンテーション

Matzinger et al. (2023)による研究では、研究者たちはオーディオ刺激を提示し、その後質問票オブジェクトでフォローアップしました。この研究の目的は、母国語としてポーランド語を話す個人が、ポーランド語の母国語話者と非母国語話者を知識、自信、意欲についてどう評価したかを調査することでした。質問と回答のセットは、オーディオ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のラベルで評価しました。

以下の画像は質問票アイテムのサンプルを示しています:

心理学研究の質問票アイテム。

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または自信を評価しました。ここで0 = 全く知識がない/自信がない、100 = とても知識がある/自信があるです：

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). 一時停止の長さと母国語と非母国語話者における認知状態の帰属の違い。 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整合性を確保する方法がいくつかあります。質問内のアイテムの順序、試行の順序、全体の質問票やタスクの順序をランダム化できます。

アイテム固有のランダム化

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することができ、参加者間で全タスク/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、参加者に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: 回答フィードバック付きのチュートリアルに焦点を当てた研究

Kessler et al. (2023)による研究では、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明らかにすることを目的としました。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細なフィードバックが提供されます。これは、正しい回答を示すだけ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。下の画像（左）はチュートリアルの質問を示しており、右側の画像は不正解の選択肢を選んだ場合のフィードバック例（赤いボックス）と正しい回答の場合（緑のボックス）のフィードバックを示しています。

チュートリアルの質問（左）および選択肢を選択した後に提供される詳細な回答フィードバック。緑の枠色が正しい説明を示し、赤が不正解を示し（右）、Kessler et al. (2023)による説明。
チュートリアルの質問（左）および選択肢を選択した後に提供される詳細な回答フィードバック。緑の枠色が正しい説明を示し、赤が不正解を示し（右）；Kessler et al. (2023)

参考文献: Kessler, F., Proske, A., Urbas, L., Goldwater, M., Krieger, F., Greiff, S., & Narciss, S. (2023). 重要な因果モデルのスキーマ支配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/フレームタイプで質問票をデザインする柔軟性を提供しており、それぞれに独自の機能があります。オプションは次のとおりです：

  • キャンバスフレーム: 質問票の要素はドラッグ＆ドロップを使用して自由に配置でき、刺激やすべての要素のサイズは画面サイズに応じてスケーリングします。このフレームタイプは高いカスタマイズ性を提供し、一般的により複雑なシナリオで使用できます。たとえば、強迫性障害インベントリー改訂版 (OCI-R) 質問票はLabvancedでキャンバスフレームを使用して構築されています。
  • ページフレーム: 質問票の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、質問票の最大幅がピクセル単位で定義されているため、使用が容易で、純粋な質問票にとって見た目が良くなります。

オンライン質問票デザインの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フィードバック

参加者が子供である場合など、複数の選択肢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り、選択肢を画像として使用した方が効果的な場合があります。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することができます。

以下は翻訳された内容です：

例えば、Schuhmacher et al. (2023) の研究では、研究者が視覚的ストーリーテリングタスクの後に質問をし、子供たちは画像に対して視覚的にフィードバックを受けました。

Adding visual feedback for child participants using Canvas Frames in Labvanced by Schuhmacher et al. (2023).
Labvancedの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). 助けることが常に優先される選択ですか？ 幼児および小学生の複雑な社会状況における助ける選択。 Frontiers in Developmental Psychology, 1, 1278034. https://doi.org/10.3389/fdpys.2023.1278034

高度な質問票設計

分岐ロジック

分岐を使うことで、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。私たちの高度なシステムは分岐と動的応答を処理し、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、研究の要件に正確に合わせた詳細でニュアンスのあるデータをキャッチできます。

質問票の高度なロジック

必要に応じて、Labvancedにおける質問票研究設計をカスタマイズするための高度なイベントロジックやコードを使用できます。以下にいくつかの例を示します。

Approaches for implemented advanced questionnaire design.

質問票データ出力

各質問票項目の選択を収集することができますが、Labvancedはそのスコアで計算を行うなど、基本的なデータを超えることを可能にします。これは逆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次のようなものがあります：

  • 合計スコア
  • 正解数
  • カテゴリおよびサブカテゴリ別の集計

例えば、以下の画像は、リッカートスケール範囲1-5の質問票の選択qと、その選択の対応する数値値q-valueを示しています。total列は、選択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：

Example of questionnaire data where a participant’s choice (q) via a Likert-scale has a specific value of (q_value) and how that score is then summated across trials (total).
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、そのスコアが試行を通じて合計される例。

📕 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の一つは、データを取得し、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、騒音への耐性が性格とどのように関連しているかを特定することを目的としました。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が評価される
  • デモグラフィック 情報は音楽性に関するデータも収集しました
  • WNSS: 騒音耐性質問票
  • SSQ: 聴覚能力質問票
  • ANL: 許容騒音レベルテスト
  • DTT: 騒音中のスピーチ受容を決定するための適応デジットトリプレットテスト

調査結果は、神経症的傾向が低く外向性が高いことが、自己報告された騒音耐性の向上を独立して説明し、また聴覚能力や許容背景騒音レベルとも関連していることを示しました。

Questionnaires / Scales administered in Labvanced and used as questionnaire data predictors for noise sensitivity by 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; 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な聴覚と客観的な聴覚の断絶を捉えます。 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早く応答を選択したか、または書面での入力/回答を提供するのにどれくらい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、実験の期間中にさまざまな目的でおよびさまざまな方法で使用できます。これには以下が含まれます：

  • 全体の質問票/調査を完了するのにかかった総時間
  • 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、画像刺激の表示/消失）に関連して応答を選択するのにかかった時間

ライブラリからの質問票のインポート

Labvancedの公共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以上のテンプレートがあり、それを研究のニーズに応じてさらにカスタマイズできます。

The OCI-R for administering online questionnaires on the Labvanced platform.
改訂強迫症状指数 (OCI-R)