アンケート調査のデータ品質を左右する大きな要因の一つが、回答者の「不注意回答」です。設問文を読まずに選択肢を機械的にクリックしたり、マトリクス形式の質問で同じ選択肢を連続して選んでしまったりすると、分析結果に歪みが生じ、調査全体の信頼性を損ないます。こうした問題に対処する手法の一つが DQS（Direct Questions Scale：直接質問尺度） です。
 
DQS（直接質問尺度）は、複数の項目が並ぶマトリクス形式の設問の中に「この項目では◯◯を選択してください」といった明示的な指示を埋め込み、回答者が注意深く設問を読んでいるかを検証する方法です。いわゆる「トラップ質問」の一つですが、特に「同じ形式の質問が続くときの読み飛ばし」や「パターン化された回答」を検出するのに効果的です。
 

設問例

 
この場合、設問文を注意深く読んでいれば「やや満足している」を必ず選ぶはずです。流し読みや機械的な回答では従えないため、不注意回答を客観的に識別できます。
 
DQS（直接質問尺度）のメリットとしては、まずマトリクス形式の設問に自然に組み込めるため、回答者に違和感を与えにくい点が挙げられます。また、複数の設問に紛れ込ませることでチェックの精度を高められ、データ精査の際には客観的な基準として活用できる点も強みです。一方でデメリットも存在します。設問設計によっては作為的な印象を与え、回答者が不快に感じたり回答のモチベーションが下がる可能性があります。
 
アンケートデータの価値は、単に「数」を集めることではなく「質」を確保することにあります。DQS（直接質問尺度）はその質を守るための基本的かつ有効な仕組みの一つとして、市場調査や学術調査の場面で用いられることがあります。
 
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