論文の概要: When Respondents Don't Care Anymore: Identifying the Onset of Careless Responding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07167v2
- Date: Fri, 10 May 2024 15:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 20:46:40.847361
- Title: When Respondents Don't Care Anymore: Identifying the Onset of Careless Responding
- Title（参考訳）: レスポンデントがこれ以上気にいらないとき:不注意応答の開始を識別する
- Authors: Max Welz, Andreas Alfons,
- Abstract要約: 本稿では,各参加者に対する不注意応答の開始を同定する新しい手法を提案する。
これは、不注意が現れる可能性のある複数の次元の複合的な測定に基づいている。
非常に柔軟で、機械学習に基づいており、その性能に関する統計的保証を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Questionnaires in the behavioral and organizational sciences tend to be lengthy: survey measures comprising hundreds of items are the norm rather than the exception. However, literature suggests that the longer a questionnaire takes, the higher the probability that participants lose interest and start responding carelessly. Consequently, in long surveys a large number of participants may engage in careless responding, posing a major threat to internal validity. We propose a novel method for identifying the onset of careless responding (or an absence thereof) for each participant. It is based on combined measurements of multiple dimensions in which carelessness may manifest, such as inconsistency and invariability. Since a structural break in either dimension is potentially indicative of carelessness, the proposed method searches for evidence for changepoints along the combined measurements. It is highly flexible, based on machine learning, and provides statistical guarantees on its performance. An empirical application on data from a seminal study on the incidence of careless responding reveals that the reported incidence has likely been substantially underestimated due to the presence of respondents that were careless for only parts of the questionnaire. In simulation experiments, we find that the proposed method achieves high reliability in correctly identifying carelessness onset, discriminates well between careless and attentive respondents, and captures a variety of careless response types, even when a large number of careless respondents are present. Furthermore, we provide freely available open source software to enhance accessibility and facilitate adoption by empirical researchers.
- Abstract（参考訳）: 行動科学や組織科学のアンケートは長引く傾向にあり、数百項目からなる調査は例外ではなく標準である。
しかし、文献では、アンケートが長引くほど、参加者が関心を失い、不注意に反応し始める確率が高いことが示唆されている。
その結果、長期にわたる調査では、多くの参加者が不注意な反応をし、内部の妥当性に大きな脅威をもたらす可能性がある。
参加者毎に不注意応答(またはその欠如)の開始を識別する新しい手法を提案する。
これは、不整合や不変性などの不注意が現れる可能性のある複数の次元の複合的な測定に基づいている。
いずれの次元においても構造的破壊は不注意を示す可能性があるため, 提案手法は, 組み合わせた測定結果に沿った変化点の証拠を探索する。
非常に柔軟で、機械学習に基づいており、その性能に関する統計的保証を提供する。
調査結果から,不注意回答の頻度に関する基礎的な調査から得られたデータから,調査結果の一部に不注意であった回答者の存在により,報告された頻度が著しく過小評価されている可能性が示唆された。
シミュレーション実験において,提案手法は不注意の発症を正確に同定し,不注意と注意深い回答者の識別を良好に行い,不注意な回答者が多数いる場合でも,不注意な応答のタイプを多種多様に捉えていることがわかった。
さらに、我々は、アクセシビリティを高め、経験的研究者による採用を促進するために、無料で利用可能なオープンソースソフトウェアを提供している。
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