自己登録

自己登録は、専門家や他の人の参加なしに、調査対象の個人からデータを収集できる統計観察方法です。自己登録では、指示を受けて被検者が独自に登録用紙に記入します。

自己登録には、他のデータ収集方法に比べて多くの利点があります。まず、フォームへの記入ミスや指示の誤解などの人的エラーを回避できます。第 2 に、自己登録は、遠隔地や小さな町など、専門家へのアクセスが制限されている環境でデータを収集するために使用できます。

ただし、セルフ登録にはデメリットもあります。たとえば、被験者はフォームに記入する際にストレスや不快感を感じる可能性があり、それが取得されるデータの品質に影響を与える可能性があります。さらに、調査対象者が指示を完全に理解していなかったり、フォームに正しく記入していなかったりする可能性があるため、自己申告は必ずしも正確であるとは限りません。

一般に、自己登録は、健康、教育、社会調査などのさまざまな分野で統計データを収集するための重要なツールです。他の情報収集方法よりも正確で信頼性の高いデータを取得できますが、フォームに記入するプロセスの慎重な準備と監視が必要です。

自己登録は統計的観察方法の 1 つです。この方法を利用する場合、検査を受ける人は指示を受けた後、独自に登録フォームに記入します。

セルフ登録の主な利点は、データ収集の速度と費用対効果、および大規模なサンプルを処理できることです。さらに、自己登録は、研究参加者が自分でフォームに記入するため、外部の影響を受けにくいため、より高度なデータの信頼性を提供する可能性があります。

セルフ登録は、経済学、社会学、人口学、医学などのさまざまな分野で使用できます。たとえば、消費者行動調査では、自己登録により、回答者は調査員のオフィスで時間を無駄にすることなく、購入内容や好みに関するアンケートに記入することができます。同様に、労働市場を評価するために、アンケートでは雇用主が欠員や候補者の要件について独自のフォームに記入するよう求められる場合があり、これにより時間を節約し、情報収集時の間違いの可能性を減らします。

ただし、自己登録には欠点がある可能性があることを考慮する価値があります。これには、サンプルが限られていること、研究参加者間の規律の問題、指示の理解不足などが含まれます。さらに、ビデオカメラの前で答えるとき、または管理された環境に置かれるとき、不安になったり、怖気づいたりする人もいます。したがって、自己登録方式を使用してデータを収集するには、慎重な準備とプロセス制御が必要です。

要約すると、次のように言えます。