Takai Voice

１)母集団代表性の確保
当社のモニターは約30項目の個人属性を登録しています。こちらの基本属性(性別、年代、居住地域)の構成を定期的に確認し、できるだけ代表性のある構成になるように募集しています。

２)登録時の内容確認と削除
１つのメールアドレスで１件の登録ができますが、登録情報が実在する住所や電話番号であるか等を個別にチェックし、不正な登録情報のある登録者は事前に削除しています（削除率は約20～25％）。

３)重複登録の防止
定期的にモニター登録者の名前と住所を名寄せして、重複登録の恐れのあるモニターには警告後に削除しています。

４)定期的な登録データの見直し
半年以上登録データの見直しがない場合、ログイン時に登録情報の画面を表示して、登録情報の見直しを求めています。

５)トラップ調査の活用
大規模調査に基本属性(性別や年齢等)の項目を入れ、登録情報と異なる場合は個別に警告し、サンプリング対象から外しています。

６)不活性パネル等の削除
２回以上メールが未達になったモニターと、１年間ログインしなかったモニターは、サンプリング対象から外しています。その後、１年以上未ログインのモニターは、規約に基づいて退会手続きを取り、登録データも削除しています（削除率は年間で約15％）。

７)自主企画アンケートの実施
当社では毎月、モニター全員が参加できる自主アンケートを実施しています。この様な自主アンケートの実施もパネルの活性化に役立っています。

８)多頻度回答の防止（本調査は年１０回程度）
ある調査会社は１日４件、年間で１，０００件近くの調査依頼をしていると聞いています。当社は多頻度回答が、調査慣れと学習効果等で大きな問題があると考えており、本調査では平均で年１０回程度しかご回答頂いておりません。

２．データ品質管理に関する施策

１)リサーチャーによる調査票の確認
正しい情報を回収するには調査票作成をしっかりやることが大切です。当社では自社で調査票を作成する際も、回収のみのサポート案件でも、担当のリサーチャーが調査票の内容確認を行い、できるだけ回答しやすい調査票になるように注力しています。

２)必須項目の設定
当社では調査項目の必須を前提としていますが、モニターにとって回答し難い設問はできるだけ必須から外し、「分からない」、「答えたくない」といった選択肢を入れることで、無理のない自然な回答が取れるように工夫をしています。

３)対象者の抽出
対象者のカテゴリー(性×年齢階層)別に母集団を設定し、そこから必要数を無作為抽出で選定しています。また、継続の調査を行う場合は、前回の回答者を対象者から外して抽出しています。

４)約２日間（４８時間基準）でのデータ回収　
当社モニターは２日間（約36～48時間）で約35％の回収率が期待できますので、48時間の期待回収率でサンプリングを行い、それ以上の対象者には依頼メールを送らないようにしています。実査開始から２４時間未満で回収したデータには信頼性がないというのが当社の基本的な考えです。

５)ローデータの確認
回答データが集まった段階で、担当のリサーチャーが目視でローデータを確認しています。ＦＡに「あああ」といった無効なコメントを記入してあったり、すべて”１”と回答しているような回答データは無効票として削除しています。また極端に回答時間が短い調査票も集計前にデータを削除しています。

６）データクリーニングの徹底
条件付や限定質問の回答内容は、データ回収後の条件チェックと削除を徹底しています。
データクリーニングを徹底するためで、契約数より10％多い回収を行っています。回答データの論理チェックも、データクリーニングもリサーチの基本ですので、すべて基本料金内で対応しています。