199-212.仕事の都合でばーっと目を通した奴。要するに「どんな項目で検査再検査信頼性が低いか」を、実際の公的調査で調べてみました、という話であった。調査の測定誤差を調べる方法のひとつは再調査だ。(ULF)という調査のデータで調べてみた。ULFは16-84歳のスウェーデン国民が対象の年次調査で、対象者は6000-7000人。調査票には500指標くらいはいっていて、少しずつ変わる。Am.Soc.Rev.)に遡るが[←へー]、いろいろな問題を抱えている。(3)測定対象の安定性。(1)(2)のせいで信頼性は過大評価され、(3)のせいで信頼性は過小評価される。検査-再検査間の期間を短くすれば(1)(2)が大きくなるし長くすれば(3)が大きくなる。本研究では3週間くらいが適切だと考えた。いうわけで、ULFの本調査の3週間語、500人に電話調査をかけた。\(g\)と呼ぶ[以下では不一致率と表記する]。不一致率を周辺度数から求めた(独立性を仮定したときの)期待値で割った値を不整合性指標\(M\)と呼ぶ。多値項目の場合はすべての2値化について指標を求めて重み付け平均をとる。項目があるので分類しておく。以下の特徴に注目する。しない}仮説的な状況についての設問か回答する数に上限はあるか結果。検査-再検査間の変動に一番効いたのは「答えにくさ」だった。「反応カテゴリの数」は多い方が変動が増したが、量では小さかった。回顧的設問で期間を特定していないのも変動が大きかった。[...などなど、いろいろとだらだら書いてあるけど略][そのほか、設問の特性についての合成指標を手でつくって重回帰したりしている。恣意的な感じがするし、面倒くさいので略]云々。結果はまあそりゃそうだなあという感じであった。反応カテゴリの数については「多い方が信頼性が低い」という結果になっている。この問題は研究によって結果がばらばらで、なにがなんだかよくわからない。問題の設定の仕方がよくないのだろう。