Intensive, Repeated Self-Report Measures: Should We Be Concerned About Changes in Data Quality Over Time?

科学分野:

• 行動科学
• 医学研究
• モバイルヘルス

背景:

• 集中的な反復自己報告測定は、動的な変数を詳細なレベルで理解するために重要です。
• モバイルヘルスアプリケーションは、介入のために正確で即時の状態と環境評価に依存しています。
• 反復的な瞬間評価は、想起バイアスを最小限に抑え、現実世界のデータをキャプチャし、個人と環境の相互作用に関する洞察を提供します。

研究 の 目的:

• 反復的な瞬間評価の完了が時間の経過とともにデータ品質をどのように変化させる可能性があるかを調査すること。
• 反復測定における不変性を誘発する可能性のある現象を特定すること。
• 研究者にデータ品質に影響を与える可能性のある潜在的な変化について警告すること。

主な方法:

• データ特性を変更する可能性のある反復的な瞬間評価の特徴を調査しました。
• 評価完了における不変性の仮定に疑問を投げかける調査の線について議論しました。
• 時間、欠損データの割合、不注意な応答、反応性という4つの現象を提示しました。

主要な成果:

• 証拠は、個人が反復評価を完了する方法において、時間の経過とともに変化が発生する可能性があることを示唆しています。
• 4つの主要な現象（時間、欠損データ、不注意な応答、反応性）が、不変性の潜在的な原因として特定されました。
• これらの変化は、収集されたデータの全体的な品質と信頼性に影響を与える可能性があります。

結論:

• 反復測定完了における不変性の仮定は、真実ではない可能性があります。
• 研究者は、さまざまな要因によりデータ品質が時間の経過とともに変化する可能性があることを認識する必要があります。
• 行動科学および医学研究におけるデータ整合性を維持するためには、これらの変化を監視し、対処することが不可欠です。