社会調査 第4回 4/26
キャリーオーバー効果
質問の順序が与える影響（前の設問での回答が、後の設問の回答に影響する）
- 回答者にスムーズに回答してもらいやすいものを冒頭に、
- ウォーミングアップ、ラポールを形成する、と考える
- 抵抗感のあるものは持ってこない、難しいもの（いっぱい思いを巡らせないと出てこないもの）は持ってこない、
- 答えやすい=はっきりした事実や経験、最近のこと
質問文について
質問文が備えるべき性質
- 妥当性
- 得ようとしている回答が的確に得られる設問内容か
- 信頼性
- 回答の安定性ともいえる
- いつ、なんど聞いても同じ回答が得られそうであること
- 例a）あなたの現在の支持政党は？
- 例b）あなたはこの間の選挙でどの政党に投票した？
- 信頼性はbの方が高い
- aのように、ふだん自覚してないことをたずねても、その回答は安定してないことが多い
- 比較可能性
- 他の調査結果と比較できる、なるべく共通にしようぜってこと
信頼性についての、とある小学校での事例。観察調査と翌日の聞き取り調査が一致してたのは6割。授業で手を挙げたか？先生に当てられたか？給食を食べたか？こういう自覚的におこなっていない行動については言行不一致がおきやすい
ダメな質問文
- 誘導的な設問
- 権威になびきやすい（世間では～）、はいと答えやすい傾向（～に賛成ですか？）
質問=刺激、回答=反応 この反応から事象を推測するため、
- 投げかける質問（刺激）は中立的、同じである必要がある
- すべての回答者に同じ意味として伝わる必要がある（質問紙調査の場合、形式的同一性は担保されてるので）
- 実質的同一性を（可能な範囲で最大限）揃えないといけない
避けるべき質問の形式（実質的同一性をおびやかす質問文）
- あいまいな言葉を含んだ質問
- 難しい言葉を含んだ質問
- ステレオタイプを含んだ質問
- 二連発銃（double-barreled）質問
- やたらと長々しい質問
→単純明快な質問文を作るべし！
Metallic Metals法の世論調査
難しい単語が出てきても、回答者は「わからない」とは言わない。なんとかして回答しようとする
Which of the following statements most closely coincides with your opinion of the Metallic Metals Act?
- a. It would be a good move on the part of the US
- b. It would be a good thing, but should be left to the individual states
- c. It's alright for foreign countries, but should not be required here
- d. It is of no value at all
以下の記述のうち、Metallic Metals法に関するあなたの意見と最も一致しているのはどれですか？
- a. 米連邦にとっては良い動きになるだろう
- b. 良いことだが、個々の州に任せておくべきだ
- c. 外国にとっては問題ないが、ここでは必須ではない
- d. まったく価値がない
70％以上の回答者はaまたはbを回答した。実際には存在しない法律なのに。
連邦か州かというのはアメリカ人にとって常にhotなテーマのため、よけいに比率が多くなっちゃったというのはあるかもだが。ちなみに1947年発表
回答方法について
- 選択回答法
- プリコードしてるので後処理が楽
- 選択肢を出してまとめるのは大変だが
- 選択肢のスキマ、微妙なニュアンスをとりこぼすこともある、その他選択肢ですくう
- 自由回答法
- アフターコーディングは手間だが、微妙なニュアンスは拾いやすい
- とはいえ漫然とした教示では期待した結果は得られにくいし、回答者のスキルやめんどうくささにも左右される
選択肢の備えるべき性質
- 悉皆性 すべての選択肢で、回答の全範囲をカバーしている
- 排他性 各選択肢は、互いに排他的で重なり合わない、上とあわせてMECEである
- 明快性 回答内容と選択肢との対応関係が明確である
変数valiableとその値value
個体によって値の異なる特性を指す統計用語
量的変数と質的変数
- 統計量、統計解析技法が異なる
- 統計解析技法は量的変数の方が豊富
量的変数の作り方
- 実数値で回答を得ることのできる項目 年齢、収入など
- 質的変数の各選択肢に調査者の側で数値を割り当てる
- 学歴を就学年数にするとか、順序尺度にしちゃう
複数の質的変数を組み合わせて量的変数を作る
- 尺度構成法
- 資産の種類をあげてそれぞれの所有有無を聴取
- これだけだったら質的変数だが、これを組み合わせて量的変数にしちゃう
社会調査 第5回 5/10
標本調査の利点
- 調査の精度が高い
- 標本抽出による推測の誤り（サンプリング誤差）
- 人為的ミスによる誤り（非サンプリング誤差）
- 調査員が少数で済む
- 良質で均質な調査員の確保
- 複雑な調査の実施
- 調査管理のコストが小さい
- 調査による影響が小範囲に止まる
抽出方法
- 無作為抽出
- 回収割付をしない（する必要がない）
- 割当抽出
- 無作為抽出以前におこなわれてた手法
- 標本抽出台帳が存在しない（個体の抽出法がない）
- 街頭インタビュー的な行き当たりばったりで集める感じ
- そのため当該社会事象の縮図は保証されない
- 層別（層化）抽出
- 何らかの標本抽出台帳から性年代構成比で回収割付（抽出個体数を比例配分）
- 個体の抽出が無作為抽出法と結びつけられている
- 統計的推測の理論を持っている
母集団と標本の関係
- 目標母集団 ← 理想はここを推測したい
- 調査母集団 ← 実際の推測（例えば調査会社のパネル全体）
- 計画標本 ← ◯人集めるぞ
- 有効標本 ← 計画標本通りに回収できないこともある
調査母集団の選び方
- 代表性
- 典型性
- 先駆性
社会調査 第6回 5/17
項目間の独立性の検定（x2検定）
- もし項目間に関連がなければ、就業形態が異なっていても、性別役割意識の分布（肯定率、否定率など）には違いがないはずだ（帰無仮説）
- 予想される分布と実際の分布との食い違いをみる
社会調査 第7回 5/2
調査場面コントロールの効果
- 身代わり回答の防止
- 斉一的な調査条件の確保
- 回答者の単純ミス防止
- 複雑な調査の実施
- 回答を意図的整合化の防止
- ウソの防止
社会調査 第8回
コードの種類
- 択一式
- 多項選択式
- 実数値
- na dk 非該当（欠損値）
社会調査 第9回
柱状図、散布図、単純集計数表、クロス集計数表で、データの概要をつかむ、外れ値を見つけ出す
- 代表値
- たった1種類の指標でデータの特徴をつかむ
- 平均値、中央値、最頻値
- 散らばりの統計量
- 偏差平方和（変動）
- 個体数が多くなると数字が大きくなる（単に足しただけなので）
- そこで分散
- 偏差平方和を個体数で割る
- でもこれや偏差平方和はじじょうしてるので単位が変
- そこで標準偏差
- 分散の平方根なのでこれなら単位が元に戻ってる
不偏分散: 偏差平方和を個体数-1で割る
関連の統計量
- 共変動
- 2つの変数の関連性をみる、プラス（第一象限or第三象限）が多いのか、マイナス第二象限or第四象限）が多いのか
- ただし変動（偏差平方和）同様に、個体数が多くなると数字が大きくなる
- そこで共分散
- 共変動を個体数で割ったもの
- そしてこれまた共変動や共分散だと単位が共通でない
- そこで積率相関係数
- 単に相関係数
- 線形関係（右上がりか右下がりか）への近接性をみる
社会調査 第10回
クロス集計表のエラボレーション（精緻化）
- 擬似相関（xとyに共通の原因）
- 媒介効果
- 付加効果（プラスとマイナスとがある）
- 無効果（zは無関係または独自効果）
交互作用やマイナスの付加効果によって擬似無相関に見えることもある
コントロール変数増加の影響
- 分割されたクロス集計表の数が増加する
- 各セルに現れる度数が小さくなる（統計的分析に値しない）
- 統一的な把握が困難になる（単純なタイプ分けが不能になる）
社会調査 第11回
聞き取り調査の手順
- 姓名、肩書き、所属などを告げる
- ウォーミングアップをおこなう
- この面接の主旨、目的を述べる
- さらに親密さを加える
- 相手に話してもらう
- こちらから質問する
- 言い残したことを話してもらう
- 回答の要点を確認する
- 協力への感謝を述べる
- 面接を終了し辞去する
社会調査 第12回
- 報告書の書き方
- 比率の差の扱い
- 2つの条件を満たしたものを「有意味な差」とみなして考察の対象にする
- 統計的検定をパスする
- 定めた基準以上（例5% 10%）の差がある
社会調査 第13回
変化をとらえる
- 過去との比較、いつでもそういうデータがあるわけじゃない
- →年代比較、test vs control比較
- 年代間比較での比率差は、加齢の影響かもしれない
- （世代効果、加齢効果、時代効果を厳密に区分するのは無理かもね）
社会調査 第15回
調査者と被調査者
- 標本抽出台帳の閲覧制限
- 個人情報保護法施行（ 2005年）
- 住民基本台帳
- 公益性の高い世論調査と学術調査
- 選挙人名簿
- 政治・選挙に関する世論調査や学術調査
上記以外の場合は、住宅地図からの抽出、RDD法による対応など
（2013年6月メモ）
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