人口調査における代表性の向上 データの質と意思決定の改善

科学分野:

• 精神科 と 精神 保健
• バイオ統計学
• 調査方法

背景:

• オンライン調査は回答率が低い傾向があり,データの代表性と有効性を損なう可能性があります.
• 大学での精神的健康と福祉の評価は 対象を絞った介入に不可欠です
• オンライン調査での回答率の低さは 偏った見積もりにつながります 特にメンタルヘルスのような 敏感な分野ではです

研究 の 目的:

• オンライン調査データの代表性に対する カリブレーション・ウェイトの影響を評価する.
• 低回答率のオンライン調査から得られた精神的健康と福祉の評価の妥当性を評価する.
• 抑うつ症状,自殺行動リスク,および不安症状の有病率推定の正確性を改善できるかどうかを判断する.

主な方法:

• 精神的健康と福祉に関する 横断的なオンライン調査が大学生間で実施されました
• 調査データ (n=5,284) は,補助変数 (性別,コース面積,コースサイクル) で,レイキング法による加重が適用された.
• 鬱症状,自殺行動リスク,不安症状,全体的な幸福度の未加重値と加重値を比較した.

主要な成果:

• 鬱症状の未加重値と加重値の推定値は非常に一致していた (46. 9% vs 46. 6%).
• 自殺行動リスクの推定値は,未加重データと加重データ (34. 4% vs 34. 9%) の間にも密接な一致を示した.
• 不安症状のわずかな違い (72. 2% vs 69. 6%) が観察され,福祉のスコアは同様のままでした.

結論:

• 大規模なオンライン大学調査から 精神的健康に関する確固たる見積もりが得られますが 参加率は低いが,特に カリブレーション・ウェイトを使用する場合です.
• カリブレーション・ウェイトは オンライン調査の メンタル・ヘルス・アウトカムの 代表性を高めるのに 有効であるようです
• 多様な集団,結果,調査設計における校正方法の検証を図るため,さらなる研究が推奨される.