アンケートを作成する

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研究チームとのコミュニケーションに関する臨床試験参加者への調査の作成方法

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アダム・サブラ

·

2025/08/23

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この記事では、治験参加者に対する「研究チームとのコミュニケーションに関するアンケート」の作成方法をガイドします。このタイプのアンケートはSpecificを使えば数秒で作成可能です—ただ生成して、開始するだけです。

研究チームとのコミュニケーションについての治験参加者アンケートの作成手順

時間を節約したい場合は、Specificでアンケートを生成するだけ—これが最も早く始める方法です。

  1. 希望するアンケートの内容を伝える。

  2. 完了。

さらに読む必要はありません。SpecificのようなAIアンケートジェネレーターを使うことで、専門家が作成したアンケートが瞬時に設定されます。AIはさらに、参加者からより良い洞察を得るための賢いフォローアップ質問もします—手間いらずで正確かつ対話的です。

治験参加者のフィードバックアンケートが重要な理由

治験参加者のフィードバックアンケートを実施しないことは、重要な改善を見逃していることになります。参加者に意見を伝える機会を与えないと、研究チームとのコミュニケーションプロセスにおけるギャップが続き、参加者の不満や不必要な離脱、プロトコルを強化する機会を逃すことになります。

  • 短くてよく設計されたアンケートは、回答率を高め、データの質を向上させます。研究により、簡潔なアンケートは参加者の負担を軽減するだけでなく、より多くの完了と利用可能なフィードバックを確保することが示されています。 [1]

  • 電子アンケート(ePRO)が今や標準です。これによりエンゲージメントが向上し、収集が効率化され、手作業の誤りが防止されます。 [2] 最新のツールを使用していない場合、よりクリーンで迅速かつ実行可能な回答を見逃しています。

  • 直接的なコミュニケーションのフィードバックは盲点を明らかにします。研究者が明確だと思っていたことが、参加者には混乱や圧倒的に感じられることが多いのです。目的別のフィードバックがないと、これらの問題は表面化しません。

結論として、このフィードバックの収集、分析、行動化は試験結果の改善、参加者の保持、全体的な研究の質の向上の鍵です。これらのアンケートを実施しないことは、全体像の半分を見逃しています。

研究チームとのコミュニケーションに関する優れたアンケートの特長

研究チームとのコミュニケーションに関する治験参加者向けのアンケートを設計する際、私たちの優先事項は各質問を次のようにすることです:

  • 明確で偏りがないこと。わかりにくい質問や誘導的な質問は結果を歪ませ、回答者を苛立たせます。

  • 会話調のトーンであること。信頼を築き、率直さを促し、デリケートなトピックに対する正直な回答の可能性を高めます。

以下は、視覚的なガイダンスのための簡単な比較です:

悪い例

良い例

「スタッフはいつも全てを完璧に説明しましたか?」

「あなたのケアに関して受け取った情報はどのくらい明確でしたか?」

長く専門用語が多い質問

短く、平易な言葉の質問

一括回答

オープン回答オプション+フォローアップ

最終的に、優れたアンケートは大量かつ質の高い回答を引き出します。適切なバランスが、実行可能な洞察を得るために参加者を圧倒することなく、効果を発揮します。細部が重要です—よく調整された質問は、より良い回答をもたらします。

研究チームとのコミュニケーションに関する治験参加者アンケートの質問タイプと例

治験参加者が研究チームとのコミュニケーションについて考える上で、最も効果的な質問形式を考えてみましょう。

オープンエンドの質問は、微妙な経験を明らかにするのに最適です。詳細なストーリーや問題の原因を理解したい場合に使用します。コンテキストや予想外の洞察、実際の感情を得たいときに使います。例えば:

  • 研究チームとのコミュニケーションの中で、あなたが変えたいと思う点は何ですか?

  • チームとのコミュニケーションによって特にサポートを感じた、あるいは失望を感じた経験を説明できますか?

単一選択の多肢選択式質問は、構造化されたフィードバックが必要なときや、参加者の経験を直接比較したいときに最適です。回答の分析が容易になり、傾向を迅速に把握するのに役立ちます。例えば:

研究チームに質問する際の自信はどれくらいですか?

  • 非常に自信がある

  • やや自信がある

  • 自信がない

  • わからない

NPS(ネットプロモータースコア)質問は、全体の満足度や推奨度を測定し、他の研究と比較できます。すぐに使えるテンプレートはNPSアンケートジェネレーターをご覧ください。例えば:

0-10のスケールで、研究チームとのコミュニケーションに基づいて、この研究に参加することをどれくらい推奨したいですか?

「なぜ」を明らかにするためのフォローアップ質問は、回答が不明確だったり問題を示唆している場合に詳細を掘り下げるのに役立ちます。これはオープンエンドや多肢選択式の回答にとって重要です。フォローアップの例:

  • あなたを混乱させた具体的な点を教えてください。

  • あなたにとってコミュニケーションをより明確にするために何が役立ちましたか?

アイデアや専門的なヒントの大きなライブラリが欲しいなら、治験参加者向けのアンケートのベスト質問ガイドをご覧ください。

対話型アンケートとは何か?

対話型アンケートは通常のフォームとは異なります—人と会話をしているように感じます。メリットはより高いエンゲージメント、多くのストーリー、破棄されにくいアンケートです。無限のチェックボックスをスクロールする代わりに、参加者は答えによって適応する個別のリアルタイムのインタラクションを得ます。

ここでAIベースのアンケートビルダーが活躍します。AIを使えば、手動のドラッグ・アンド・ドロップをスキップして、目的を説明するだけでAIがアンケートを構築し、自動的に文脈に応じたフォローアップや翻訳、スマートなロジックを追加します。これは古い方法とは大きく異なります—スクリプト作成なし、アンケート疲れなし、時間の無駄なし。

手動のアンケート作成

AIが生成した対話型アンケート

テンプレート作成にかかる時間

数秒で作成

静的なフォームと退屈な質問

動的で個別の対話

低いエンゲージメント率

高い完了率と豊富な洞察

治験参加者のアンケートにAIを活用する理由 AIは、その場で質問を適応させ、明確さを求め、瞬時に洞察をまとめることを可能にします。AIアンケートの例では、従来献身的なアンケートの専門家と数日間の編集が必要だったものが、数分で完了します。Specificのユーザーエクスペリエンスは、これを実現するために構築されています—モバイルでスムーズ、アプリのダウンロード不要、アンケート作成者と参加者双方にとって魅力的です。

ステップバイステップガイドに興味がありますか?成果を上げるアンケートの作成に関する詳細はこちらです。

フォローアップ質問の力

自動フォローアップ質問は、ゲームチェンジャーです。SpecificのAIフォローアップ質問機能により、アンケートはライブインタビューのように機能します—AIは熟練した研究者のようにすぐに反応します。治験参加者がフィードバックを共有した瞬間、AIはすぐにフォローアップし、明確化や詳細確認を行うことでチームには多くのメールのやり取りを節約し、解析が滞る前に不明確な回答を救出します。

  • 参加者: 「時々、予約後に混乱しました。」

  • AIフォローアップ: 「どの情報または指示が具体的に不明確だったか教えていただけますか?」

フォローアップは何回質問するべきか? 通常、オープンエンドの回答には2〜3回のフォローアップが十分です。豊かな詳細を引き出す一方で疲労を引き起こさないようにします。Specificを使えば、必要な明確さが得られた時点で次の質問に進むように調整できます。

これが対話型アンケートとなる理由: 各参加者が聞かれ理解されていると感じることで、正直な共有を促しより良いデータをもたらします。

AI支援の分析、テキスト要約、即時の洞察: 長文回答の分析について心配無用です。AIアンケート回答分析治験参加者のアンケートに関する回答分析のツールを使えば、データをGPTと会話してトレンドの背後にある「なぜ」を抽出できます。

このアプローチ—AIによる自動化、リアルタイム、文脈に応じた手法は新しく強力です。まだ試していない方は、アンケートを生成してフォローアップが参加者のフィードバックをどのように変えるかをご覧ください。

研究チームとのコミュニケーションアンケートの例を今すぐ見る

治験参加者のフィードバックの質を向上させ、実行可能な洞察を得て、対話型AIアンケートの力を体験する準備はできましたか?現代のアンケートがどのようにあるべきかを見て、わずか数秒で自分のアンケートを作成してください。

最高の質問でアンケートを作成する方法を確認する

最適な質問でアンケートを作成しましょう。

情報源

  1. Trials Journal. 臨床試験における患者質問票の負担軽減:短縮された調査に関する証拠

  2. Wikipedia. 電子的患者報告アウトカム(ePRO)

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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