▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

質問紙調査では、回収した調査票の内容を点検し、回答の誤りや不備を修正する作業を「エディティング」と呼びます。これはデータの質を高めるために必要不可欠なプロセスであり、アフター・コーディングと呼ばれる記述式回答の分類作業もこの一環に含まれます。エディティングの目的は、調査票の記入内容が調査の設計意図に沿っており、誤りや矛盾がないかを確認し、必要に応じて修正することです。この作業を適切に行うことで、分析結果の正確性と信頼性を向上させることができます。エディティングにはいくつかのステップがあります。まず、調査票に記入されたデータを目視で点検し、書き損じや記入漏れ、読み取りにくい部分があれば判読・修正を行います。例えば、記述式回答において、手書きの文字が不明瞭な場合には、回答の文脈や関連する項目を確認しながら適切な解釈を行います。一方で、単純な記入漏れや明らかなミスである場合、調査の設計意図や他の回答との整合性を確認した上で補完的に対応します。次に、調査票の内容をデータ入力する際には、入力ミスを防ぐための確認作業もエディティングの一環といえます。例えば、二重入力や入力内容の照合を行うことで、調査データの正確性を担保します。さらに、エディティングには論理的な整合性の確認も含まれます。これは、回答の矛盾を検出し修正するプロセスであり、特に複雑な質問紙調査において重要です。矛盾した回答は調査結果に大きな影響を及ぼす可能性があるため、適切な検出と修正が求められます。この段階では、コンピュータープログラムを活用することで効率的かつ正確に矛盾の検出が可能となります。例えば、年齢や性別などの基本情報と特定の質問への回答が矛盾している場合や、数値回答が物理的に不可能な範囲を示している場合などは、プログラムによる検出が有効です。これにより、エディティング作業の精度と効率が向上します。さらに、エディティングのプロセスでは、データの整形や整理も行われます。例えば、選択肢が多数ある質問に対する回答を一貫した形式に統一することや、自由記述の内容をカテゴリーに分類して整理することが含まれます。これにより、データ分析が円滑に進むだけでなく、分析の再現性や透明性も向上します。また、エディティングを行う際には、調査票の記入者が誤解した可能性や回答の背景にある意図も考慮する必要があります。特に自由記述欄では、記入者が本来意図した内容がわかりにくい場合もあるため、記入内容の文脈や他の回答との関連性を十分に検討しながら、慎重に判断します。これらのプロセスを適切に実行するためには、エディティングを担当する人材に十分な訓練と経験が求められます。調査データの質を保つためには、エディティングの標準手順を策定し、それに基づいて一貫した作業を行うことが重要です。さらに、調査の規模や内容に応じて、エディティング作業を効率化するためのツールやシステムの導入も検討されるべきです。例えば、大規模な質問紙調査では、OCR（光学文字認識）やAI技術を活用して、目視作業を補助することが可能です。また、論理的な誤りの検出には、条件分岐や範囲制約を事前にプログラム化したチェックシステムを活用することで、作業時間を大幅に短縮することができます。さらに、エディティングは調査の後工程だけでなく、調査設計の段階から考慮されるべきです。例えば、調査票の設計時に回答者が誤解しにくい質問文を作成し、選択肢や回答形式を明確にすることで、エディティングにかかる負担を軽減することが可能です。調査設計とエディティングの密接な連携が、調査全体の質を向上させる鍵となります。加えて、エディティングの結果や修正内容を記録することも重要です。これにより、データ分析時に修正の根拠を確認できるだけでなく、調査プロセス全体の透明性を確保することができます。この記録は、後の調査における改善点の特定にも役立ちます。エディティングは、単なるデータ修正の作業にとどまらず、調査の信頼性を支える基盤となる重要な工程です。そのため、目視とコンピュータープログラムを適切に組み合わせた効率的かつ正確な実施が求められます。また、エディティングの質を向上させるためには、担当者のスキル向上やツールの活用に加え、調査設計から結果の分析までを一貫して見直す視点が不可欠です。これにより、調査全体の価値を高め、より信頼性の高いデータを提供することが可能となります。