PURPOSE
このプロンプトでできること
回答者の募集・未回答・除外の構造を整理し、集計結果が代表する範囲と偏りの可能性を検討します。
PREPARE
用意する情報
調査目的、対象母集団、募集方法、回答率、除外条件、回答者構成、未回答の記録。
WORKFLOW
使い方
匿名化した調査設計と集計情報を入力し、調査責任者に偏りの経路を確認してもらってください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
調査設計と集計結果を読み、回答者の選択・未回答・除外による偏りの可能性を点検してください。確認できる事実、推測、追加データが必要な仮説を分離し、結果を母集団全体へ一般化できる条件とできない条件を示してください。偏りを補正した数値を算出せず、出力は「設計概要／偏りの経路／影響しそうな結論／必要な追加情報／人が判断する事項」の表にしてください。 【調査情報】
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）
目的：新機能の満足度／募集：自社メール購読者へ任意回答を案内／回答：120件、案内先5,000件／非回答者の属性：未取得
出力例（説明用）
偏りの経路：メール購読者に限定、任意回答で関心の高い人が参加しやすい／影響：全顧客の満足度とは限らない／追加情報：回答者・非回答者の利用状況、顧客全体の属性／人の判断：代表性の範囲を調査担当が定義
TIPS
使うときのコツ
募集経路・回答率・除外ルールを一つずつ分けて入力すると、影響の経路を追いやすくなります。
使う前に確認してください
偏りの有無や補正方法をAIだけで確定しないでください。母集団への一般化は調査設計の専門家が判断してください。