Excel・データ教育・研究社会調査統計担当

研究調査の非回答を段階的追跡・代理回答・回答負担別に補正して感度を示す

追跡段階ごとの回答確率と代理回答が結果分布に与える影響を推定し、仮定別の感度幅を示すための入力、手順、確認点をまとめます。

目安時間：35分難易度：上級アプリ：指定なし

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PURPOSE

このプロンプトでできること

追跡段階ごとの回答確率と代理回答が結果分布に与える影響を推定し、仮定別の感度幅を示すための入力、手順、確認点をまとめます。

PREPARE

用意する情報

匿名標本ID、抽出層、追跡回数、応答状態、代理回答フラグ、回答値、補助変数、調査負担。実データは必要に応じて匿名化してください。

WORKFLOW

使い方

必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。

AI INSTRUCTION

AIへの指示文

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

追跡段階ごとの回答確率と代理回答が結果分布に与える影響を推定し、仮定別の感度幅を示す。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。
【入力】
匿名標本ID、抽出層、追跡回数、応答状態、代理回答フラグ、回答値、補助変数、調査負担

【素材】
[匿名化した情報を貼り付け]

次の制約を守ってください。
母集団推定を断定せず、個人情報を匿名化し、追跡・代理回答の倫理的条件を確認してください。
不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。
回答確率／重み安定性／代理回答差／非回答仮定／補正推定・感度幅

コピー操作はこのブラウザー内で行います

EXAMPLE

入力例と出力例

入力例（説明用）

初回未回答者の一部が電話追跡で回答し、代理回答では所得項目が欠測する調査

出力例（説明用）

【説明用の合成例】
段階別応答モデル、代理回答の除外・調整、MNAR感度シナリオを比較する。

TIPS

使うときのコツ

母集団推定を断定せず、個人情報を匿名化し、追跡・代理回答の倫理的条件を確認してください。不明点は推測せず、確認事項として分けてください。

使う前に確認してください

元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。