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単一の回答ではなく、回答の分布を推測するようにユーザーに要求する

それで、私はユーザーに最も論争の多いトピックについてotherの人々が何を考えるかをユーザーに尋ねる(やや真面目な)クイズを作成したいと思います。クイズの最後に、ユーザーは他の人の見方について最も間違っていた場所が通知されます。

(私は、この種のことをしたテリーに関するクイズショーがあったと思います-おそらくファミリーフォーチュン)。

ほとんどの質問が5点満点で回答されている調査データが既にあります。

agree strongly
somewhat agree
neither agree nor disagree
somewhat disagree
disagree strongly

と同様

'depends' (which I may choose to discard)
'refused to answer' (which I will discard)

今問題は、いくつかの質問について、回答の分布が広範囲に広がる(例えば、強く同意するから中立に)か、または双峰型にさえなる(例えば、いくつかのトピックは、人々を強い同意/不同意に分極化する場合がある、または多くの場合がある)です。 「依存する」と回答する場合があります)。いくつかの応答が十分に同じくらい人気がある場合に、「間違った」人気のある応答を選択したユーザーをスコアダウンしたくありません。しかし、ヒストグラムを描くことは、平均的なユーザーの統計的スキル/関与のレベルを尋ねるには多すぎると思います。

それでは、各質問への回答の分布についての意見をユーザーに尋ねるにはどうすればよいでしょうか。私の目的を念頭に置いて、彼らが最も/最も「他の人々を理解する」(この限られた意味で!)質問を決定することです。

[〜#〜]編集[〜#〜]

Jayfangの答えはかなり良いです。しかし、多くのカテゴリを組み合わせて少数派の反応を最初に排除した後、簡略化されたヒストグラムが適切であると考え始めています。次に問題は、ヒストグラムの概念を単純な用語で表現する方法です(合計して100%になるように正規化されます)。回答ごとに「人気が低い」から「人気が高い」までの一連のボタンを考えています。脚注では、すべてのボタンをクリックした場合(たとえば、すべてを減らす、またはすべてを増やす)は、すべて同じ。

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Sideshow Bob

1つの方法は、各質問の興味深い応答を事前にバケット化し、「ユーザー」にどの「バケット」がどこに行くかを推測させることです。

つまり、下の2つの回答がそれぞれ約40%の票を獲得しましたが、どの2つの回答が票を獲得したと思いますか?

  1. 強く同意する
  2. 同意も反対もしない
  3. 少し反対
  4. 強く同意しない
  5. 依存する

フラットな回答の場合、質問は例外、つまり投票のない1つのバケットのみを要求できます。

平坦な応答の代替策は、追加の「なし」の選択を許可することです。つまり、投票の50%を獲得した回答はどれですか。

... 6.なし

1
Jason A.

最も一般的な分布を言葉で説明し、分布のパラメーターを推測するように依頼できます。例えば:

「すべての飼い猫は避妊または去勢されるべきである」。この質問に対する世論についてのあなたの推定は何ですか?

a。ほとんどの人が同じ意見を持っています、そしてそれは

私。同意する

ii。中性

iii。そう思わない

b。 2つのキャンプがあり、1つはそれのためにすべてのためである人々と1つは完全に反対している人々と

c。強い傾向はなく、ほぼ同数の人がそれぞれの可能な意見を持っています。

あなたのターゲット集団は統計/心理測定学の予備知識がほとんどないため、ヒストグラムに圧倒されると言います。これは、彼らがあなたが尋ねている種類の問題におそらくあまり参加しておらず、その主題について明確に述べられた意見を持っていないことを意味します。そのため、人々が日常生活ですでに遭遇して気づいたものよりも正確な推測をすることはできません。

たぶん、7点リッカートでの猫の去勢に関する世論の正確な分布は、1つのピークが他のピークの2倍の大きさであり、左に歪んでいる二峰性です。しかし、あなたのようなターゲット人口では、誰もそれを推測しません。世論の表現の精度は低いようです。したがって、低精度の機器(上記で提案したものやJayfangの機器など)で測定することは完全に許容されます。

ただし、ラインナップから正しいヒストグラムを推測している人が、上記の説明ではなく、研究に価値を付加すると考えている場合は、円グラフを使用できます。

円グラフはデータサイエンティストからの愛情はあまりありませんが、あなたの場合、1つの大きな利点があります。そこにいる平均的な人は、それらを読む方法を知っています。また、セグメントが非常に少ないため(通常のリッカートでは5〜7)、最大の問題の1つである、認識できないほど小さなセグメントが無数にあるサークルの混雑を回避できます。もちろんパイロット試験を実施する必要がありますが(どの方法を選択した場合でも、いずれにしても実施する必要があります)、私の推定では、平均的な人がそれで作業できるようになります。

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Rumi P.