Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP5778530B2 - Question item selection method - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP5778530B2 - Question item selection method - Google Patents

Question item selection method Download PDF

Info

Publication number
JP5778530B2
JP5778530B2 JP2011197294A JP2011197294A JP5778530B2 JP 5778530 B2 JP5778530 B2 JP 5778530B2 JP 2011197294 A JP2011197294 A JP 2011197294A JP 2011197294 A JP2011197294 A JP 2011197294A JP 5778530 B2 JP5778530 B2 JP 5778530B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
question
questionnaire
factor
items
processing step
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2011197294A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2012079297A (en
Inventor
佳子 柳沢
佳子 柳沢
聡尚 森本
聡尚 森本
内田 隆信
隆信 内田
充弘 片嶋
充弘 片嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kao Corp
Original Assignee
Kao Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kao Corp filed Critical Kao Corp
Priority to JP2011197294A priority Critical patent/JP5778530B2/en
Publication of JP2012079297A publication Critical patent/JP2012079297A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5778530B2 publication Critical patent/JP5778530B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、質問項目選択方法に関し、特に、因子分析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステムによるアンケートデータ解析用の質問項目選択方法に関するThe present invention relates to a question item selection method, in particular, relates to the question item selection method for survey data analysis by computer system factor analysis program is incorporated.

例えば市場の動向を把握したり各種の分析や研究を行うために、アンケート調査が頻繁に行われている。アンケート調査は、調査する内容に関するアンケート項目を事前に検討し選択して、選択したアンケート項目についてアンケート対象者に回答してもらってデータを収集するものである。アンケート調査を効果的に行うためには、アンケート項目として、調査する内容に関連した適正な質問項目を選択して効率良くデータを収集できるようにすると共に、アンケート項目の数を過度に増加させてアンケート対象者に負担を生じさせないようにする必要がある。   For example, questionnaire surveys are frequently performed in order to understand market trends and to conduct various types of analysis and research. In the questionnaire survey, questionnaire items related to the contents to be surveyed are examined and selected in advance, and data is collected by having a questionnaire target person answer the selected questionnaire items. In order to effectively conduct questionnaire surveys, select appropriate question items related to the survey contents as questionnaire items so that data can be collected efficiently, and the number of questionnaire items must be increased excessively. It is necessary not to create a burden on the survey subjects.

一方、アンケート調査によって収集された多数のデータを解析するための統計処理方法として、多変量解析が知られている。多変量解析によれば、コンピュータシステムに組み込まれた各種の解析用のプログラムにより効率良く且つ迅速にデータの解析を行って、例えばアンケート対象者を共通する要因(因子)に基づいて所定の数のグループにグループ分けすることが可能である。また、多変量解析を行うプログラムとして、因子分析用プログラムが知られている(例えば、特許文献1参照)。因子分析は、複数の変数を同時に用いてそれらの変数間における関連性の構造を明らかにする統計手法であり、複数のデータの測定値に共通する因子を抽出して分析する。   On the other hand, multivariate analysis is known as a statistical processing method for analyzing a large number of data collected by a questionnaire survey. According to multivariate analysis, data analysis is performed efficiently and quickly by using various analysis programs incorporated in a computer system. For example, a predetermined number of questionnaire subjects are determined based on common factors (factors). It can be grouped into groups. A factor analysis program is known as a program for performing multivariate analysis (see, for example, Patent Document 1). Factor analysis is a statistical method that uses a plurality of variables simultaneously to clarify the structure of the relationship between these variables, and extracts and analyzes factors common to the measurement values of a plurality of data.

特開2004−164078号公報JP 2004-164078 A

しかしながら、因子分析用プログラムによる解析を行うための従来のアンケートデータは、アンケートの調査目的に沿うように人為的に選ばれたアンケート項目に対する回答として得られるものであり、またアンケートデータに基づいて解析を行った結果として得られた共通する因子の特性は、絶対的なものではなく、当該因子と相関性の高いアンケート項目の内容や、各アンケート項目に対する因子負荷量等を鑑みて、最適と思われるものを適宜読み取って命名されるようになっている。したがって、時や場所を替えて同じ調査目的でアンケートを行った場合に、同じアンケート項目でアンケートを行ったとしても、人為的に選ばれたアンケート項目であると、各々解析を行って得られた複数の共通する因子から、同じ特性に関する因子を抽出することが困難になって、時や場所を替えて同じ調査目的で行ったアンケートによるアンケートデータを、同じ特性を評価するためのアンケートデータとして比較して用いることが困難になる。   However, conventional questionnaire data for analysis by the factor analysis program is obtained as an answer to questionnaire items that are artificially selected to meet the survey objectives of the questionnaire, and is also analyzed based on the questionnaire data. The characteristics of the common factors obtained as a result of the survey are not absolute, and are considered optimal in view of the contents of questionnaire items highly correlated with the factors and the factor loadings for each questionnaire item. It is designed to be read and read appropriately. Therefore, when questionnaires were conducted for the same survey purpose at different times and places, even if the questionnaires were conducted with the same questionnaire items, they were obtained by conducting an analysis each time they were selected artificially. It becomes difficult to extract factors related to the same characteristics from multiple common factors, and the questionnaire data from questionnaires conducted for the same research purpose at different times and places are compared as questionnaire data for evaluating the same characteristics. It becomes difficult to use.

また、因子解析用プログラムを用いて、精度良く調査対象を分類し、あるいは隠れた因子を見出そうとすると、アンケート項目を増やす必要がある。即ち、アンケートの目的との関係が不明な項目も含めたアンケートを行い、その結果得られたアンケートデータを解析して因子を抽出し、調査対象を分類することが、精度の良い分類には必要となる。   In addition, when using a factor analysis program to classify survey targets with high accuracy or to find hidden factors, it is necessary to increase the number of questionnaire items. In other words, it is necessary for accurate classification to conduct a questionnaire including items whose relation to the purpose of the questionnaire is unknown, analyze the questionnaire data obtained as a result, extract factors, and classify the survey targets It becomes.

一方、アンケート項目が増加すると、調査対象者の手間が掛かるので、協力を得ることが困難となり、また、調査対象者の疲労により、項目数の増加に伴い誤回答も増え、結果として分析精度に影響を与えることになる。   On the other hand, as the number of questionnaire items increases, it takes time for the survey subjects, making it difficult to obtain cooperation. Will have an impact.

本発明は、時や場所を替えて同じ調査目的で行ったアンケートによるアンケートデータを、同じ特性を評価するためのアンケートデータとして用いることを可能にするアンケートデータ解析用の質問項目選択方法を提供することを目的とする。 The present invention provides a question item selection method for questionnaire data analysis that makes it possible to use questionnaire data from a questionnaire conducted for the same research purpose at different times and places as questionnaire data for evaluating the same characteristics. For the purpose.

また、本発明は、調査項目が少なくとも、精度よい調査対象の分類(グループ分け)が行えるアンケートデータ解析用の質問項目選択方法を提供することを目的とする。 It is another object of the present invention to provide a question item selection method for questionnaire data analysis that enables at least survey items to be classified (grouped) with high accuracy.

本発明は、因子分析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステムによるアンケートデータ解析用の質問項目選択方法であって、複数の質問項目による多数のアンケートデータを収集して因子分析を行うことで、共通の因子を抽出する因子抽出処理ステップと、該因子抽出処理ステップで抽出された各因子と相関性の弱い質問項目として、予め定められた所定の絶対値を下回る因子負荷量となるアンケート項目を切捨てて、各因子と相関性の強い質問項目のみを選択する質問項目切捨て処理ステップと、該質問項目切捨て処理ステップで選択された各因子と相関性の強い質問項目のうち、特定の因子とのみ正の相関性の強い質問項目を有効質問として選択する有効質問選択処理ステップとを含み、該有効質問選択処理ステップで選択された有効質問をアンケート項目に含めて、当該特定の因子に関するアンケートが作成される質問項目選択方法を提供することにより、上記目的を達成したものである。   The present invention is a question item selection method for questionnaire data analysis by a computer system in which a factor analysis program is incorporated, and by collecting a large number of questionnaire data by a plurality of question items and performing factor analysis, Factor extraction processing step for extracting factors, and questionnaire items that have a factor loading less than a predetermined absolute value are rounded down as question items that are weakly correlated with each factor extracted in the factor extraction processing step. A question item truncation processing step that selects only question items that have a strong correlation with each factor, and a question item that is highly correlated with each factor selected in the question item truncation processing step is positive only with a specific factor. An effective question selection processing step that selects a question item having a strong correlation as an effective question, and is selected in the effective question selection processing step. Including effective question questionnaire, by providing a question item selecting method questionnaire regarding the specific factor is created, is obtained by achieving the above object.

本発明のアンケートデータ解析用の質問項目選択方法によれば、時や場所を替えて同じ調査目的で行ったアンケートによるアンケートデータを、同じ特性を評価するためのアンケートデータとして用いることを可能にすることができる。また、調査項目が少なくても、精度の良いよい調査対象の分類(グループ分け)を行うことができる。 According to the question item selection method for questionnaire data analysis of the present invention, it is possible to use questionnaire data obtained by questionnaires conducted for the same investigation purpose at different times and places as questionnaire data for evaluating the same characteristics. be able to. Moreover, even if there are few survey items, it is possible to classify (group) the survey objects with high accuracy.

本発明の好ましい一実施形態に係る質問項目選択方法を実施するためのコンピュータシステムのシステム構成図である。1 is a system configuration diagram of a computer system for implementing a question item selection method according to a preferred embodiment of the present invention. 本発明の好ましい一実施形態に係る質問項目選択方法を説明するフローチャートである。5 is a flowchart illustrating a question item selection method according to a preferred embodiment of the present invention. アンケート項目として、質問文等のデータ内容が表示された質問テーブルを例示する図表である。It is a chart which illustrates the question table in which data contents, such as a question sentence, were displayed as a questionnaire item. 有効質問を抽出した後の質問テーブルを例示する図表である。It is a chart which illustrates a question table after extracting an effective question. 抽出されたアンケート項目に関する複数のアンケート回答者による回答結果のデータを例示する図表である。It is a graph which illustrates the data of the answer result by the some questionnaire respondent regarding the extracted questionnaire item. 因子抽出処理ステップによる解析結果を例示する図表である。It is a chart which illustrates the analysis result by a factor extraction processing step. 因子抽出処理ステップによる解析結果をより具体的に例示する図表である。It is a chart which illustrates the analysis result by a factor extraction processing step more concretely. 質問項目切捨て処理ステップを説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining a question item truncation processing step. 因子負荷量の絶対値が閾値を越えるか否かを判定した書き換え後の解析結果を例示する図表である。It is a chart which illustrates the analysis result after rewriting which judged whether the absolute value of factor load amount exceeded a threshold. 因子負荷量の絶対値が閾値を越えるか否かを判定した書き換え後の解析結果をより具体的に例示する図表である。It is a graph which illustrates more concretely the analysis result after rewriting which judged whether the absolute value of factor load amount exceeded a threshold. 有効質問選択処理ステップを説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining an effective question selection process step. 有効質問選択処理ステップ後の解析結果を具体的に例示する図表である。It is a chart which illustrates concretely an analysis result after an effective question selection processing step.

本発明の好ましい一実施形態に係る質問項目選択方法は、図1に示すように、データベース12を備えるコンピュータ11を含むコンピュータシステム10を用いて実施され、例えば個人の健康状態に合わせて生涯にわたる総合的な健康づくりを無理なく行えるように、今後の食生活や行動様式等をサポートするのに適切なデータを得ることを目的として、例えば健康状態とその管理に関する有効なアンケート項目を選択できるようにするために採用されたものである。   The question item selection method according to a preferred embodiment of the present invention is performed using a computer system 10 including a computer 11 having a database 12, as shown in FIG. For the purpose of obtaining appropriate data to support future dietary habits, behavioral styles, etc., for example, to be able to select effective questionnaire items related to health status and its management, etc. It was adopted to do.

そして、本実施形態の質問項目選択方法は、因子分析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステム10によるアンケートデータ解析用の質問項目選択方法であって、図2に示すように、複数の質問項目に対する回答であるアンケートデータを多数収集して因子分析を行うことで、共通の因子を抽出する因子抽出処理ステップS1と、因子抽出処理ステップS1で抽出された各因子と相関性の弱い質問項目として、予め定められた所定の絶対値を下回る因子負荷量となるアンケート項目を切捨てて、各因子と相関性の強い質問項目のみを選択する質問項目切捨て処理ステップS2と、質問項目切捨て処理ステップS2で選択された各因子と相関性の強い質問項目のうち、特定の因子とのみ正の相関性の強い質問項目を有効質問として選択する有効質問選択処理ステップS3とを含んでおり、有効質問選択処理ステップS3で選択された有効質問をアンケート項目に含めて、当該特定の因子に関するアンケートすなわち複数の質問の組み合わせを作成する。   The question item selection method of the present embodiment is a question item selection method for questionnaire data analysis by the computer system 10 in which the factor analysis program is incorporated, and as shown in FIG. By collecting a large number of questionnaire data and performing factor analysis, factor extraction processing step S1 for extracting a common factor, and question items that are weakly correlated with each factor extracted in factor extraction processing step S1, Question items are selected at the question item truncation processing step S2 and the question item truncation processing step S2 to select only the question items having a strong correlation with each factor by truncating the questionnaire items having factor loadings below a predetermined absolute value. Of the question items that have a strong correlation with each factor, select the question items that have a strong positive correlation only with specific factors as valid questions. That effective question selection process includes a step S3, an effective question selected in effective question selection process step S3 is included in the questionnaire item, creating a combination of a questionnaire i.e. more questions about that particular factor.

アンケート調査は、このように作成されたアンケートすなわち有効質問選択処理ステップS3で選択された有効質問を含む複数の質問の組み合せを印刷することでアンケート帳票を作成して、あるいはパソコンや携帯電話装置などの電子装置の画面に表示して調査対象者に提示し、回答を求めるか、または調査を行うインタビュアーが、アンケートが印刷されたアンケート帳票やアンケートが表示された上記のごとき電子装置の画面を見て口頭で質問し、回答を集めるなどの方法で行われる。   The questionnaire survey is performed by creating a questionnaire form by printing a combination of a plurality of questions including the valid question selected in the questionnaire thus created, that is, the valid question selection processing step S3, or by using a personal computer, a mobile phone device, etc. An interviewer who asks for an answer or asks for an answer is displayed on the screen of the electronic device and the screen of the electronic device as shown above on which the questionnaire is printed or the questionnaire is displayed. Or asking questions and collecting answers.

本実施形態では、質問項目選択方法およびアンケート帳票の作成方法を実施する図1に示すコンピュータシステム10を構成するコンピュータ11は、データベース12を備えるコンピュータとして公知のものであり、データベース12は、CPU、ROM、RAM、I/F、記憶手段、入力手段、表示手段、出力手段等を備えている。   In the present embodiment, the computer 11 constituting the computer system 10 shown in FIG. 1 that implements the question item selection method and the questionnaire form creation method is known as a computer including a database 12, and the database 12 includes a CPU, ROM, RAM, I / F, storage means, input means, display means, output means and the like are provided.

コンピュータ11のCPUは、ROMに組み込まれた制御プログラムに従って、RAMをワークエリアとして使用しながら、データベース12の全体の動作を制御する。また、CPUは、各種のデータ解析用プログラムやその他のコンピュータプログラムがハードディスクの図示しないプログラム記憶部に組み込まれていることにより、後述するように、例えば因子分析によるアンケートデータの解析や、アンケート帳票の表示や印刷など、その他の種々の処理を行う。データベース12の記憶手段は、例えば各種の健康状態とその管理に関するアンケートデータやその他のデータをハードディスクにより構成されるデータ記憶部13に記憶させると共に、記憶させたデータを読み出させてデータの解析やその他の処理に供する。さらに、コンピュータ11は、ディスプレイ装置からなる表示部14や、プリンタからなる印刷部15や、キーボードやマウスからなる入力部16等と接続している。   The CPU of the computer 11 controls the overall operation of the database 12 while using the RAM as a work area in accordance with a control program incorporated in the ROM. In addition, since various data analysis programs and other computer programs are incorporated in a program storage unit (not shown) of the hard disk, the CPU can analyze questionnaire data by factor analysis, Various other processes such as display and printing are performed. The storage means of the database 12 stores, for example, questionnaire data and other data relating to various health conditions and management thereof in the data storage unit 13 constituted by a hard disk, and reads the stored data to analyze data. Used for other processing. Further, the computer 11 is connected to a display unit 14 formed of a display device, a printing unit 15 formed of a printer, an input unit 16 formed of a keyboard and a mouse, and the like.

また、本実施形態では、コンピュータ11のCPUには、データ解析用プログラムとして、因子分析用プログラムが組み込まれていることにより、例えばデータ記憶部13に記憶された各種の多数のアンケートデータから適宜抽出されたデータに基づいて、因子分析を行うことができるようになっている。因子分析用プログラムとしては、好ましくは統計解析ソフトとして公知の「SPSS」(エス・ピー・エス・エス株式会社製)を用いることができる。   In the present embodiment, the CPU of the computer 11 incorporates a factor analysis program as a data analysis program, so that it can be appropriately extracted from various questionnaire data stored in the data storage unit 13, for example. Factor analysis can be performed on the basis of the obtained data. As the factor analysis program, preferably known “SPSS” (manufactured by SPS Corporation) can be used as statistical analysis software.

本実施系形態では、図2に示すように、例えば「SPSS」を立ち上げた後に、因子分析を行うのに適したアンケート項目を抽出する処理を行う。すなわち、アンケート結果と共にデータ記憶部20に記憶されている、予め実施された予備アンケートでの多数のアンケート項目から、アンケート対象者(アンケート回答者)を分類するのに適切と思われる複数のアンケート項目を抽出する。このようなアンケート項目を抽出する処理は、例えば図3に示すような、アドレスと共に質問文等のデータ内容が表示された質問テーブルから、適切と思われるアンケート項目を選択することで、容易に行うことができる。なお、質問テーブルの有効フラグの欄は、最初はs(1)が1であったものが、アンケート項目の抽出処理後には、図4に示すように、「1」(有効)又は「0」(無効)のいずれかの値をとることになる。   In the present embodiment, as shown in FIG. 2, for example, after “SPSS” is started, a process for extracting questionnaire items suitable for performing factor analysis is performed. That is, a plurality of questionnaire items that are considered to be appropriate for classifying survey target persons (questionnaire respondents) from a large number of questionnaire items in preliminary questionnaires stored in the data storage unit 20 together with the questionnaire results. To extract. Such a process of extracting questionnaire items is easily performed by selecting an appropriate questionnaire item from a question table in which data contents such as a question sentence are displayed together with an address as shown in FIG. 3, for example. be able to. Note that the column of the valid flag in the question table is initially s (1) is 1, but after the questionnaire item extraction processing, as shown in FIG. 4, “1” (valid) or “0”. It will take one of the values (invalid).

本実施系形態の質問項目選択方法の因子抽出処理ステップS1では、上述の予備アンケートでの、各アンケート項目に関する複数のアンケート回答者による、図5に示すような回答結果のデータに基づいて、因子分析を行うことにより、各アンケート項目に共通する因子を抽出する処理を行う。このような因子分析は、上述の「SPSS」の機能を用いて容易に行うことができる。また分析方法として主因子法を選択し、バリマックス回転によって因子負荷量の分散を最大にすることが好ましい。因子抽出処理ステップS1によるアンケートデータの解析結果を、図6に示す。   In the factor extraction processing step S1 of the question item selection method of the present embodiment, based on the answer result data as shown in FIG. 5 by a plurality of questionnaire respondents regarding each questionnaire item in the preliminary questionnaire described above. By performing analysis, a process for extracting factors common to each questionnaire item is performed. Such factor analysis can be easily performed using the above-described “SPSS” function. It is also preferable to select the principal factor method as the analysis method and maximize the variance of the factor loading by varimax rotation. The analysis result of the questionnaire data by the factor extraction processing step S1 is shown in FIG.

ここで、因子分析を行うための、図5に示すような複数のアンケート項目に対する複数のアンケート回答者による多数のアンケートデータの値は、例えば0から4までの整数を取る、5つの回答選択肢から順序変数として得られたアンケートデータであることが好ましい。因子分析を行うための多数のアンケートデータの値が、5つの回答選択肢から順序変数として得られた整数であることにより、精度の良い分析が可能になる。また、これによって、例えば図7において具体的に示すように、因子負荷量が実数で表されたアンケートデータの解析結果を、容易に得ることが可能になる。   Here, the values of a large number of questionnaire data by a plurality of questionnaire respondents for a plurality of questionnaire items as shown in FIG. 5 for performing factor analysis are, for example, five integers from 0 to 4, taking an integer. The questionnaire data is preferably obtained as an order variable. Since the values of a large number of questionnaire data for performing factor analysis are integers obtained as order variables from the five answer choices, an accurate analysis can be performed. In addition, as a result, for example, as specifically shown in FIG. 7, it is possible to easily obtain the analysis result of the questionnaire data in which the factor load is expressed as a real number.

本実施系形態の質問項目選択方法の質問項目切捨て処理ステップS2では、因子抽出ステップS1で抽出された各因子と相関性の弱い質問項目として、予め定められた所定の絶対値を下回る因子負荷量となるアンケート項目を切捨てて、各因子と相関性の強い質問項目のみを選択する。質問項目切捨て処理ステップS2では、図8に示すフローチャートに従って、まず、図6に示す図表の各因子負荷量(R(i,j))の絶対値が、予め定められた絶対値である閾値RTH未満となるか否かを判定する。因子負荷量(R(i,j))の絶対値が閾値RTH未満となる場合には、(R(i,j))を「0」に置き換え、因子負荷量(R(i,j))の絶対値が閾値RTH以上となる場合には、(R(i,j))を(r(i,j))に置き換える。すなわち、図6の(R(i,j))を(r(i,j))に置き換えた図9では、(R(i,j))のうち、絶対値が閾値RTH未満となる(R(i,j))は、置き換えられて「0」の値をとることになる。そして、置き換え後の(R(i,j))すなわち(r(i,j))を示す図9において、各質問項目のうち、行方向の(r(i,j))の値が全て「0」となっている質問項目を、各因子と相関性の弱い質問項目として切り捨てる一方で、行方向の(r(i,j))の値が全て「0」となっていない質問項目を、いずれかの因子と相関性の強い有効質問候補として、アドレスとともに保存する。   In the question item truncation processing step S2 of the question item selection method of the present embodiment, the factor load amount lower than a predetermined absolute value as a question item weakly correlated with each factor extracted in the factor extraction step S1 The questionnaire items that become are truncated, and only the question items that are highly correlated with each factor are selected. In the question item truncation processing step S2, according to the flowchart shown in FIG. 8, first, the threshold RTH in which the absolute value of each factor load (R (i, j)) in the chart shown in FIG. 6 is a predetermined absolute value. It is determined whether it becomes less than. If the absolute value of the factor loading (R (i, j)) is less than the threshold value RTH, replace (R (i, j)) with “0” and factor loading (R (i, j)) (R (i, j)) is replaced with (r (i, j)) when the absolute value of is equal to or greater than the threshold value RTH. That is, in FIG. 9 in which (R (i, j)) in FIG. 6 is replaced with (r (i, j)), the absolute value of (R (i, j)) is less than the threshold value RTH (R (i, j)) is replaced and takes a value of “0”. In FIG. 9 showing (R (i, j)) after replacement, that is, (r (i, j)), all the values of (r (i, j)) in the row direction are “ The question items that are “0” are rounded down as question items that are weakly correlated with each factor, while the question items whose row direction (r (i, j)) values are not all “0” It is stored together with the address as a valid question candidate having a strong correlation with any of the factors.

より具体的には、予め定められた閾値RTHを「0.4」として図7の図表の各因子負荷量の絶対値が「0.4」未満か否かを判定した後の、書き換え後の解析結果を示す図10の図表では、行方向の因子負荷量の値が全て「0」となっている、Q2とQ5の質問項目は、いずれの因子とも相関性の弱い質問項目として切り捨てられる一方で、Q1、Q3、Q4、及びQ6の質問項目は、少なくとも1つの因子と相関性の強い有効質問候補として選択されて、アドレスとともに保存されることになる。   More specifically, after rewriting after determining whether or not the absolute value of each factor load amount in the chart of FIG. 7 is less than “0.4” by setting the predetermined threshold value RTH to “0.4”. In the chart of FIG. 10 showing the analysis results, the Q2 and Q5 question items in which the values of the factor loadings in the row direction are all “0” are rounded down as question items that are weakly correlated with both factors. Thus, the question items Q1, Q3, Q4, and Q6 are selected as effective question candidates having a strong correlation with at least one factor, and stored together with the address.

本実施形態の質問項目選択方法の有効質問選択処理ステップS3では、さらに、質問項目切捨て処理ステップS2で選択された各因子と相関性の強い質問項目(有効質問候補)のうち、特定の因子とのみ正の相関性の強い質問項目を、有効質問として選択する。すなわち、有効質問選択処理ステップS3では、図11に示すフローチャートに従って、書き換え後の解析結果を例示す図9の図表において、行方向の(r(i,j))の値が全て「0」となっていない、いずれかの因子と相関性の強い質問項目(有効質問候補)のうち、因子kについての(r(i,j))が「0」ではなく、かつ因子k以外の他の全ての因子についての(r(i,j))が「0」又はマイナスとなっている質問項目を、当該因子kに関する有効質問として選択する。   In the valid question selection processing step S3 of the question item selection method of the present embodiment, among the question items (valid question candidates) having a strong correlation with each factor selected in the question item truncation processing step S2, Only question items with strong positive correlation are selected as valid questions. That is, in the valid question selection processing step S3, according to the flowchart shown in FIG. 11, the values of (r (i, j)) in the row direction are all “0” in the chart of FIG. Of the question items (valid question candidates) that are strongly correlated with any of the factors, (r (i, j)) for factor k is not “0” and all other than factor k The question item with (r (i, j)) of “0” or minus for the factor is selected as an effective question regarding the factor k.

より具体的には、予め定められた閾値RTHを「0.4」として判定した後の、書き換え後の解析結果を示す図10の図表では、因子4についての因子負荷量が「0」ではなく「0.5」となっていて、因子4以外の他の全ての因子1〜3についての因子負荷量が「0」又はマイナスとなっているQ7の質問項目を、図12に示すように、当該因子4に関する、いわゆる一因子構造を備える有効質問として選択することが可能になる。   More specifically, in the chart of FIG. 10 showing the analysis result after rewriting after determining the predetermined threshold value RTH as “0.4”, the factor load amount for factor 4 is not “0”. As shown in FIG. 12, Q7 question items that are “0.5” and the factor loadings for all factors 1 to 3 other than factor 4 are “0” or minus, It becomes possible to select an effective question having a so-called one-factor structure regarding the factor 4.

本実施形態では、上述のようにして得られた一因子構造を備える質問項目Q7を有効質問として選択して、この選択された有効質問をアンケート項目に含めることで、例えば当該特定の因子4に関する調査に有効なアンケートが作成されることになる。   In the present embodiment, the question item Q7 having the one-factor structure obtained as described above is selected as an effective question, and the selected effective question is included in the questionnaire item, for example, regarding the specific factor 4 An effective questionnaire will be created for the survey.

作成されたアンケートは、CPUのプログラム記憶部に組み込まれている、市販のワープロソフトに附属する周知の差込印刷ソフトウエアを活用するなどして、印刷用のデータに加工され、印刷部15に送られて印刷される。このようにして、選択された有効質問をアンケート項目として含むアンケート帳票が作成される。   The created questionnaire is processed into printing data by using well-known insertion printing software attached to commercially available word processing software, which is incorporated in the program storage unit of the CPU. Sent and printed. In this way, a questionnaire form including the selected valid question as a questionnaire item is created.

そして、上述の構成を備える本実施形態の質問項目選択方法およびアンケート帳票の作成方法によれば、予備アンケートによる多数のアンケート項目から選んだ小数のアンケート項目を、同じ分類を行うためのアンケート項目として用いることを可能にすることができる。   Then, according to the question item selection method and the questionnaire form creation method of the present embodiment having the above-described configuration, a small number of questionnaire items selected from a large number of questionnaire items by the preliminary questionnaire are used as questionnaire items for performing the same classification. Can be used.

すなわち、本実施形態の質問項目選択方法によれば、多数のアンケートデータを収集して因子分析を行うことで共通の因子を抽出する因子抽出処理ステップS1と、予め定められた所定の絶対値を下回る因子負荷量となるアンケート項目を切捨てて、各因子と相関性の強い質問項目のみを選択する質問項目切捨て処理ステップS2と、特定の因子とのみ正の相関性の強い質問項目を有効質問として選択する有効質問選択処理ステップS3とを含んでおり、有効質問選択処理ステップS3で選択された一因子構造を備える有効質問をアンケート項目に含めて、また好ましくは有効質問選択処理ステップS3で選択された一因子構造を備える有効質問のみをアンケート項目として、アンケートを作成するので、少数のアンケート項目で有効なアンケートを行うことが可能になる。   That is, according to the question item selection method of the present embodiment, a factor extraction processing step S1 for collecting a large number of questionnaire data and performing a factor analysis to extract a common factor and a predetermined absolute value determined in advance. Question item truncation processing step S2 in which questionnaire items that are less than factor loading are cut off and only the question items that are highly correlated with each factor are selected, and question items that are positively correlated only with specific factors are valid questions A valid question selection process step S3 to be selected. The valid question having the one-factor structure selected in the valid question selection process step S3 is included in the questionnaire item, and preferably selected in the valid question selection process step S3. Surveys are created using only valid questions with a one-factor structure as questionnaire items. It becomes possible to perform the over door.

このようにして作成したアンケートを、前述のごとく印刷部15で印刷することで、質問項目が少ない、すなわちページ数が少ないアンケート帳票を作成することができ、アンケート回答者の負担を減らすことができ、結果としてアンケートへの回答の回収率の向上につなげることが可能になる。   By printing the questionnaire created in this way with the printing unit 15 as described above, it is possible to create a questionnaire form with a small number of question items, that is, a small number of pages, and to reduce the burden on the respondents of the questionnaire. As a result, it becomes possible to improve the collection rate of responses to questionnaires.

なお、本発明は上記実施形態に限定されることなく種々の変更が可能である。例えば、因子分析を行うための複数のアンケート項目による多数のアンケートデータは、5つの回答選択肢から順序変数として得られたアンケートデータである必要は必ずしもない。また、因子分析用プログラムとして、「SPSS」以外のその他の公知の因子分析用プログラムを用いることもできる。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made. For example, a large number of questionnaire data based on a plurality of questionnaire items for performing factor analysis does not necessarily need to be questionnaire data obtained as an order variable from five answer options. As the factor analysis program, other known factor analysis programs other than “SPSS” may be used.

また、有効質問選択処理ステップS3で選択された一因子構造を備える有効質問のほかにも、アンケート項目として他の質問を加えてアンケートを作成することも任意である。このように追加したアンケート項目は新たな有効質問の候補とすることができ、これにより、アンケート項目の内容を時代や環境の変化に応じて変化させていくことが可能になる。   In addition to the valid question having the one-factor structure selected in the valid question selection processing step S3, it is optional to create a questionnaire by adding other questions as questionnaire items. The questionnaire items added in this way can be used as candidates for new valid questions, and the contents of the questionnaire items can be changed according to changes in the times and the environment.

10 コンピュータシステム
11 コンピュータ
12 データベース
13 データ記憶部
14 表示部
15 印刷部
16 入力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Computer system 11 Computer 12 Database 13 Data storage part 14 Display part 15 Printing part 16 Input part

Claims (2)

因子分析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステムによるアンケートデータ解析用の質問項目選択方法であって、
複数のアンケート項目に対する多数のアンケートデータを収集して因子分析を行うことで、共通の因子を抽出する因子抽出処理ステップと、
該因子抽出処理ステップで抽出された各因子と相関性の弱い質問項目として、予め定められた所定の絶対値を下回る因子負荷量となる質問項目を切捨てて、各因子と相関性の強い質問項目のみを選択する質問項目切捨て処理ステップと、
該質問項目切捨て処理ステップで選択された各因子と相関性の強い質問項目のうち、特定の因子とのみ正の相関性の強い質問項目を有効質問として選択する有効質問選択処理ステップとを含み、
該有効質問選択処理ステップで選択された有効質問をアンケート項目に含めて、当該特定の因子に関するアンケートが作成される質問項目選択方法。
A question item selection method for questionnaire data analysis by a computer system incorporating a factor analysis program,
Factor extraction processing step to extract common factors by collecting a large number of questionnaire data for multiple questionnaire items and performing factor analysis,
As question items that are weakly correlated with each factor extracted in the factor extraction processing step, question items that have a factor loading less than a predetermined absolute value are rounded down, and question items that are highly correlated with each factor Question item truncation processing step to select only,
An effective question selection processing step of selecting, as an effective question, a question item having a strong positive correlation only with a specific factor among the question items having a strong correlation with each factor selected in the question item truncation processing step,
A question item selection method in which a valid question selected in the valid question selection processing step is included in a questionnaire item, and a questionnaire related to the specific factor is created.
因子分析を行うための前記複数のアンケート項目による多数のアンケートデータは、5つの回答選択肢から順序変数として得られたアンケートデータである請求項1記載の質問項目選択方法。   The question item selection method according to claim 1, wherein a large number of questionnaire data based on the plurality of questionnaire items for performing factor analysis is questionnaire data obtained as an order variable from five answer options.
JP2011197294A 2010-09-10 2011-09-09 Question item selection method Active JP5778530B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011197294A JP5778530B2 (en) 2010-09-10 2011-09-09 Question item selection method

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010203183 2010-09-10
JP2010203183 2010-09-10
JP2011197294A JP5778530B2 (en) 2010-09-10 2011-09-09 Question item selection method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2012079297A JP2012079297A (en) 2012-04-19
JP5778530B2 true JP5778530B2 (en) 2015-09-16

Family

ID=46239402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011197294A Active JP5778530B2 (en) 2010-09-10 2011-09-09 Question item selection method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5778530B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6795088B2 (en) * 2017-04-20 2020-12-02 富士通株式会社 Evaluation program, evaluation method and evaluation device

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003242157A (en) * 2002-02-20 2003-08-29 Honda Motor Co Ltd Computer system to search for products according to customer characteristics
JP2004046354A (en) * 2002-07-09 2004-02-12 Kao Corp Questionnaire screen setting device and questionnaire creation support device
JP2004054954A (en) * 2002-07-17 2004-02-19 Tokio Marine & Fire Insurance Co Ltd Risk diagnostic system, method of generating risk map data, and program
JP2004265289A (en) * 2003-03-04 2004-09-24 Oki Electric Ind Co Ltd Reception processing system
JP2007072624A (en) * 2005-09-05 2007-03-22 Recruit Co Ltd Method for presenting housing image

Also Published As

Publication number Publication date
JP2012079297A (en) 2012-04-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ruscio et al. Applying the bootstrap to taxometric analysis: Generating empirical sampling distributions to help interpret results
Karimi et al. A study of the Baldrige Award framework using the applicant scoring data
Bornmann et al. The proposal of a broadening of perspective in evaluative bibliometrics by complementing the times cited with a cited reference analysis
CN109840195B (en) Webpage performance analysis method, terminal equipment and computer readable storage medium
US11263258B2 (en) Information processing method, information processing apparatus, and non-transitory computer-readable storage medium for storing information processing program of scoring with respect to combination of imaging method and trained model
CN114238668B (en) Industry information display method, system, computer equipment and storage medium
Link et al. Model selection for the North American Breeding Bird Survey: A comparison of methods
Esterwood et al. Virtually the same or realistically different?: A meta-analysis of real vs.‘not so real’robots
JP2012194741A (en) Prediction device of missing value in matrix data, method for calculating missing value prediction, and missing value prediction program
Szymczyk A comparison of the entrepreneurial performance of Asian-Oceanian countries via the multi-criteria decision-making techniques of Critic, Aras, Waspas, Mairca and Borda Count methods
Masters et al. State legitimacy and terrorism
De Haas et al. Detecting fraudulent interviewers by improved clustering methods–the case of falsifications of answers to parts of a questionnaire
Thielsch et al. How informative is informative? Benchmarks and optimal cut points for E-Health Websites
JP5778530B2 (en) Question item selection method
Fottrell et al. Probabilistic methods for verbal autopsy interpretation: InterVA robustness in relation to variations in a priori probabilities
JP7576271B2 (en) Information processing method, information processing device, and program
Fletcher et al. A polytomous item response theory analysis of social physique anxiety scale
JP6494687B2 (en) Evaluation apparatus, evaluation method, and evaluation program
Moreno-Martínez et al. A set of high quality colour images with Spanish norms for seven relevant psycholinguistic variables: The Nombela naming test
CN114282095A (en) Course recommendation method, device and equipment and readable storage medium
US12093653B2 (en) Analyzer, moral analysis method, and recording medium
JP5463073B2 (en) Investigation device and investigation method
Wieland Party Proximities in Voting Advice Applications–Identifying Structural Breaks in Data from the German Wahl-O-Mat
Pike et al. CUES: Cognitive Usability Evaluation System.
JP2011004834A (en) Information processor and program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20140609

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20150123

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150210

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150213

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150707

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150709

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 5778530

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D03

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D04

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250