行動計量シンポジウム要旨（仮）

データの科学とSurvey Methodology

相田真彦 ¹

1  認知心理学の調査研究における役割

80年代以降米国の調査研究では認知心理学の役割が急激に広がった。 一方で我が国においては、調査の方法論への認知心理学的なアプローチによる研究は限られている。 調査の非標本誤差を理解するため、および減らすために認知心的なアプローチをとった米国の例を紹介する。 また、認知心理的な調査研究は日本においても潜在的に有用であるが、人の反応は制度や環境そして文化的な コンテクストに依存することが予期されるために、日本における独自の研究が必要であろう。

1. 4 step model of survey response
   1. 質問の順番の効果
      
      
   2. 回答カテゴリの順番の効果
      
      
   3. role of Social Desirability
      
      
   
   
   
2. 調査票の設計: Cognitive Interview
   
   
3. 調査員の影響
   1. Bias implication: conversational / standardized approach
      
      
   
   
   
4. 全項目欠損 (Unit nonresponse)
   1. Incentive
      
      
   2. Grove'S Leverage Salience Theory
      
      
   
   
   
5. Household roster, within house selection
   
   

2  Complex Survey Design

国が名簿を整備してくれた我が国においては Area Sampling をする必要がなかったために、複雑なデザインや、ウェイトの利用による抽出確率の補正などの 研究も進まなかったという背景があるのではないだろうか。 （官庁統計を中心に、ミクロ統計を扱う経済学においては Complex Survey Design に対する理解は大きいようであるが、他の社会科学²においてはそうではない。） 今後日本において Complex Survey Design を行う可能性があるのか。 プライバシーに関する意識が高まるにつれて、名簿（選挙人名簿、住民台帳）を用いた調査が難しくなる のであれば、また欠損や調査拒否が増えることにより面接調査の費用が高くなりすぎることが今後考えられるか。 そうであれば、名簿からの自己加重設計の調査だけではなく様々な手法でのサンプリング法を研究し取り入れる 必要がでてくるだろう。

1. Area Samplingと非等確率の抽出
   
   
2. RDDにおける抽出法。Waksberg-Mitofsky method, Casdy-Lepkwoski method
   
   
3. Cross sectional調査、パネル調査におけるアトリションのモデル化
   
   
4. Hansen-Hurwitz (1958) による欠損のための double sampling
   
   
5. 複数のフレームからのサンプリング
   
   

3  CASI; コンピューターを用いた面接

米国では、紙と鉛筆の調査票は、郵送調査などを除いて過去のものとなりつつあり、代わりにコンピューターを 用いたData Collection が盛んである。コンピューターが調査に与えた影響には、ランダマイズした実験やセンシティブな質問を 尋ねるための音声の利用および、オンラインでのデータの更新など多くの変化をもたらした。軽量短小の ラップトップをデザインしている日本で、コンピューターによる面接調査が行われない理由はなにがあるか。

1. コンピューターを用いた面接による Quality Control
   
   
2. ACASIによるsocial desiabilityの抑制
   
   
3. on the flyのデータ処理、responsive design
   
   

4  調査のデザインを考慮に入れた統計モデル

最近の社会心理学・社会学・政治学の計量研究の方法論は基本的に米国からの輸入であり 例えば、日本で社会科学を専攻する 大学院生が多くミシガン大学のICPSRで行われるサマースクールに参加してそこで 計量経済学由来の統計モデルを学んでいる。そして米国の調査方法論における研究の焦点は 統計的な仮説検定による意思決定をすること前提にした、Complex Survey における標準誤差の過小推定をどのように修正するかといったことや、はずれ値による影響に 大してロバストなモデルを作ることであった。

1. Complex Survey における、分散の推定法の改善。非線形の推定量の分散の推定為の テイラー近似やjacknife法、BRRなどのreplication methodの発展
   
   
2. 検定の為の統計量の改善。分割票の分析における Rao & Scottの方法
   
   
3. Kishによる Design Effect
   
   
4. 回帰診断
   
   
5. ロバスト統計学
   
   

6  データの公開

日本の社会科学におけるデータの公開の遅れは、そのまま計量研究の水準の遅れにもつながっている。 データの公開がないから、データの科学が広まらないのか、データの科学が広まらないからデータを公開できないのか。 米国の大学院にいるものとして、日本の「事情」を考えつつも以下の理由から、データの公開の運動を 進める必要があると思う。

1. データが秘匿され経験の蓄積がなく、計量調査研究の質の向上が見込めない
   
   
2. 相手と同じデータを用いて、同じ土俵の上で議論をするという慣習が欠如していることは、社会科学 の発展を阻害する。
   
   
3. データを公開することは、質の向上へのインセンティブになる
   
   
4. 調査方法論の研究のためには、米国における Current Population Survey に対応するような、国による調査データの利用が欠かせない
   
   
5. データを取った研究者が全ての公開の準備をすることは、あまりにも負担が大きいが、それによりデータバンク を作ろうという機運が高まることを期待する。
   
   
6. 米国の調査データを用いるだけでは、結局米国の研究の２番煎じ、後追いから抜け出せない。
   
   

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Footnotes:

¹Institute for Social Research, The University of Michigan, room 4026 Thompson St. Ann Arbor, MI, 48104, USA ²具体的には我が国における社会心理学・社会学・政治学を意図している

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On 10 Apr 2004, 11:07.

最終更新日： 水曜日, 4月 14 2004 @ 09:09 午後 PDT; 751 閲覧件数