スペインの消費者パネルの流行の食事に関する知識、態度、実践：横断研究のプロトコル

サンプル サイズ: サンプル サイズは、95% の信頼水準、80% の検出力、および 60 ～ 70% の応答率と損失の割合 (招待を受け入れたが受け入れなかった人々) を考慮して、2,600 と推定されます。アンケートに回答してください) の 10% です。

追加プロセス: 事前に選択された被験者には、研究への参加への招待状が送信され、基本的な社会人口統計データが収集される Web レコードが必要になります。 被験者は、ギフトと引き換え可能なポイントで構成される研究に参加するためのインセンティブを受け取ります。受け取ったポイントの数は、最終調査の長さと複雑さに比例します。 最初の招待状には、調査やインセンティブの種類に関する情報は含まれていませんが、完了までの推定時間は含まれています。 募集プロセス中に、基本的な社会人口統計学的データがレビューされ、層別化基準が満たされ、重複症例が排除されることが保証されます。

手段 (KAP 調査): 知識、態度、実践の調査、アドホックに構築された、検証されていない、オンラインで自己管理型。 調査には、評価する必要がある 3 つの領域 (知識、態度、実践) が含まれ、文献で確立された推奨事項に従って、合計で 18 個を超える質問はありません。 KAP 調査の作成には、推奨される段階に従います。

• 目的、対象母集団、調査モジュールの定義
• 必要なモジュールに変換されるトピックを決定する
• トピックをカバーする質問を設定する
• 最終的に一部になる質問を選択して優先順位を付けます。 そのために、各質問は次のように分類されます。 (b) オプションの質問。 (c) 特定の質問には、特定の目的が割り当てられ、その重要性が説明されている必要があります。
• 質問を自己管理型のオンライン アンケートに適合させる
• 調査の内容とそのオンライン機能の実行可能性の両方についてパイロット期間があります。

知識を評価するために、分類された質問が作成されます。これは、「その他」および「わからない」という回答を含む、正しいおよび正しくないと見なされる応答オプションのリストで構成されます。 評価者は、トピックが「知っている」か「知らない」か、および正誤の数を決定します。

態度を評価するために、3 段階のリッカート スケールが作成されます。被験者は、流行のダイエットに関連する問題、流行のダイエットに関連する実践、食事の推奨事項に従うことに対して、どの程度肯定的または否定的に傾いているかを判断するよう求められます。 、 なんでもいい。 顔は、3 つのカテゴリすべてを表示するために使用されます。 健康信念モデルに従って、この態度モジュールの質問を作成することをお勧めします。

実践を評価するために、いくつかの行動が長期間にわたって実行されたかどうかについて質問されます。 一般的な慣例＋「無回答」でYes/Noで質問され、そうであれば複数選択式＋「その他」のカテゴリー化された質問で深化します。 参加者は、昨年の実践とその類型、およびこれまでの実践について質問されます。

その他の手段: KAP 調査に加えて、インフォームド コンセントとアンケートが渡され、このタイプの研究の推奨に従って基本的な社会人口統計学的データが取得されます。

潜在的なバイアス: 結果は、同様の横断研究の典型的なバイアスの影響を受けると想定されます。

• 選択バイアス: (a) ボランティア バイアス: 使用されるデータベースの性質、および回答者の専門性、素因、およびインセンティブを考慮すると、結果がこのバイアスの影響を受けている可能性があり、最終的に選択されるサンプルはスペインの一般人口とは体系的に異なります。 (b) 無回答バイアス: 多くのコンタクティが参加したくない場合に存在します。 他の同様の調査では、30 ～ 40% と推定されているため、調査目的に適したサンプル数を確保するためにサンプル サイズを増やします。
• 消耗バイアス: 調査を受け入れる被験者がそれを完了しない限り、発生するかどうか。 調査の目的に十分なサンプルサイズを確保するために、サンプルサイズが増加し、同様の調査によるとドロップアウトにつながる可能性がある調査に関連する要因が回避されます（主に：大規模な調査、自由回答） ）。
• 記憶バイアス: 横断研究や調査における典型的なバイアスであり、被験者が実際に成功したことを覚えていない可能性があります。 かなり前（1年前に限る）の出来事を思い出すような質問は避けます。

データ分析: 年齢、性別、教育レベル、収入レベル、自治コミュニティの変数を含むサンプルの特徴を含むテーブルが含まれます。 同様に、応答とドロップアウト率が含まれます。 分析は、性別、年齢範囲 18 ～ 24a、25 ～ 44a、18 ～ 44a、45 ～ 64 によって階層化されます。

• 知識ドメインの分析 次の統計が推定されます: 正しい回答をした被験者の数と頻度 (95% CI)。正解しない被験者の数と頻度 (95% CI);すべて正解の被験者の数と頻度 (95% CI);部分的に正解した被験者の数と頻度 (95% CI);質問ごとの知識スコア = 被験者によって与えられた正解の合計を、相談した被験者の総数で割ったもの (95% CI)。
• 態度ドメインの分析では、次の統計が推定されます: 肯定的に傾いていると見なされる応答の数と頻度。 (95% CI);否定的に傾いていると考えられる回答の数と頻度。 (95% CI);回答の数と頻度は、傾向の不確実性を考慮しました。 (95% CI);質問ごとの態度スコア: スケールの各カテゴリに数値が割り当てられ、スコアはその質問のすべての被験者のスコアの合計を被験者の総数で割ったものになります (95% CI)
• 実践領域の分析 次の統計が推定されます: 実践を行う被験者の数と頻度 (95% CI);練習を行わない被験者の数と頻度 (95% CI);練習を行っているかどうかわからない被験者の数と頻度 (95% CI);より詳細に示されている特定の練習を行う被験者の数と頻度（95％CI）。