インドネシア・バリ島のツアーガイド向け総合旅行健康教育

1. 研究デザイン：これは、無作為化されたプレテストポストテストのコントロールグループデザインによるフィールドトライアルです。 この試験は、探索的混合法研究の第 2 段階です。
2. 調査設定：2021 年 9 月から 2022 年 2 月まで、インドネシアのバリ島でデータ収集を実施します。
3. 調査対象者: この調査の対象者は、すべてインドネシアのバリ島に住む一般的なツアー ガイドです。 アクセス可能な母集団は、データ収集期間中にアクセスできる HPI バリのメンバーとして登録されている一般的なツアー ガイドです。

4. サンプル サイズ: この研究における最小サンプル サイズの計算は、2 つの母集団の平均差 (片側) の仮説検定式を使用して、WHO サンプル サイズ決定ソフトウェアの支援を受けて行われました。

   上記の式によるサンプル サイズの計算に基づくと、各グループの最小サンプル サイズは 69 人のツアー ガイドです。 ドロップアウト率 10% を考慮すると、各グループのサンプル数は 76 人のツアー ガイドです。 したがって、この研究の介入グループと比較グループのサンプルの総数は、152 人のツアー ガイドです。

5. サンプルの選択: サンプルの選択は、11 の言語部門からインドネシア ガイド協会 (HPI) バリ支部のメンバーとして登録されているツアー ガイドのリストであるサンプリング フレームを使用して、不均衡な層別無作為抽出で行われました。 介入群と対照群の各区分のサンプル数は、5 から 8 人の被験者の範囲でした。
6. サンプル割り当て: 置換されたブロックのランダム化。

7. スタディ変数:

   1. 従属変数は包括的な旅行健康教育モデルです。

   2. 中間変数は次のとおりです。

      • 旅行者に旅行の健康情報を提供することに対する態度、
      • 旅行者に旅行の健康情報を提供するための主観的な基準、
      • 旅行者に旅行の健康情報を提供する際の行動制御の認識、
      • 役割のアイデンティティ、
      • 実際の行動制御。
   3. 従属変数は、旅行者に旅行健康情報を提供する意図です。
   4. 制御変数は次のとおりです。

   設計による制御:

   • 正式な健康教育の歴史、
   • WhatsAppおよびZoomアプリケーションを搭載したスマートフォンまたはラップトップの所有、
   • Zoomの使い方に慣れ、
   • WhatsApp の使用方法に精通している。

   分析による制御:

   • 年、
   • セックス、
   • 教育、
   • 仕事の長さ、
   • 雇用状況、
   • 観光客の出身国、
   • 観光活動の種類、
   • 雇用主の方針。
8. 研究機器:

この研究で使用されるツールはアンケートです。 アンケートによる測定は、介入前（プレテスト）と介入後（ポストテスト）で行います。 開発されたアンケートは、いくつかの部分、つまり、被験者のアイデンティティまたは社会人口学的特徴、仕事の特徴、サービスを受ける観光客の特徴、態度、主観的規範、知覚された行動制御、役割のアイデンティティ、実際の行動制御、および行動の意図で構成されています。

質問票は、TPB に基づく介入のための質問票を作成するためのガイドラインと質的研究の結果に基づいて作成されました。 態度、主観的規範、認識された行動制御、および役割アイデンティティに関する各ステートメント項目の評価では、7 つのスケールで構成されるリッカート スケールが使用されます。 3 = 同意しない、4 = どちらともいえない、5 = ある程度同意する、6 = 同意する。 7 = 強く同意する。

実際の行動管理セクションのアンケートは、観光客の健康問題の予防と応急処置に関する知識に関する質問で構成されています。 知識を測定するための質問は、介入中に提供された資料に基づいて作成されました。 各知識問題の正解にはスコア 1 が与えられ、不正解または「わからない」答えにはスコア 0 が与えられます。

行動意図セクションのアンケートもステートメント形式で書かれています。 各ステートメント項目の評価には、7 つのスケールで構成されるリッカート スケールが使用されます。 3 = 意図がない、4 = どちらともいえない、5 = ある程度意図している、6 = 意図している。 7 = 非常に意図的。

アンケートの有効性と信頼性は、データ収集に使用される前にテストされます。 アンケートのパイロットテストには、20 人のツアーガイドが参加します。 必要に応じて、テスト結果に基づいてアンケートを改善します。 アンケートは自己管理型で、デジタル形式で被験者に提供されます。

9. データ分析:

1. 記述統計 アンケートから得られた定量的データは、カテゴリスケールでデータの度数分布を計算し、連続スケールデータで合計値、平均、中央値、標準偏差、および最小から最大までの値の範囲を計算することにより、記述的に分析されます。 態度、主観的規範、認識された行動制御、および役割アイデンティティの変数について、肯定的なステートメントは 1 のスコアを取得します = 強く同意しません。 1 = まったく同意しない。 2 = 同意しない。 3 = 同意しない。 4 = 疑わしい。 5 = やや同意。 6 = 同意します。 7 = 強く同意する。 否定的な意見に関しては、与えられたスコアは反対です。つまり、スコア 7 = 強く同意しません。 6 = 同意しない。 5 = 同意しない。 4 = 疑わしい。 3 = やや同意。 2 = 同意します。 1 = 強く同意します。 実際の行動制御スコアは、正解が 1、不正解と「わからない」が 0 でした。
2. カイ二乗検定 介入群と対照群のサンプルの特性を、制御変数 (年齢、性別、教育、勤続年数、雇用状況、観光客の出身国、観光活動の種類、雇用主の方針) に関して比較しました。カイ二乗検定を使用します。 このテストを通じて、これらの変数に基づいて 2 つのグループに違いがあるかどうかがわかります。 p 値 > 0.05 の場合、2 つのグループは同じ (比較可能) ですが、p 値 ≤ 0.05 の場合、2 つのグループはテストされた変数に関して異なります。 p 値が 0.05 以下の変数は、多変量解析でテストされます。
3. 正規性検定 データの正規性検定は、パラメトリック統計検定を実行できるための前提条件として、態度、主観的規範、知覚された行動制御、実際の行動制御、役割アイデンティティおよび行動意図スコアに関するデータが正規分布しているかどうかを判断するために実施されます。 サンプルサイズに基づいて、Kolmogorov-Smirnov 検定を使用して正規性検定が実行されます。 正規性検定で p 値 > 0.05 が生成された場合、データ分布は正規分布しています。 一方、p ≤ 0.05 の場合、データは正規分布していません。
4. 均一性検定 均一性検定の目的は、比較する 2 つのグループの分散が同じかどうかを調べることです。 サンプルサイズに応じて、Levene 検定を使用して均質性検定を実施します。 均一性検定の結果が p 値 > 0.05 を示す場合、グループ間の分散は均一です。 一方、p 値 ≤ 0.05 の場合、2 つのグループの分散は均一ではありません。

5. 平均比較検定 平均比較検定は、介入群と​​対照群の平均値に差があるかどうかを判断するために実施されます (2 つの独立したサンプルの平均値の差)。 この研究で使用される平均比較手順は、独立したサンプルの t 検定です。 ただし、独立したサンプルを使用した検定 t 検定は、データが正規分布しており、両方のグループの分散が同じであると仮定するパラメトリック検定です。 検定結果の解釈は、p 値 > 0.05 またはゼロ値が平均値の差の信頼区間内にある場合、Ho は受け入れられ、一方、p 値 ≤ 0.05 またはゼロ値は、2 つのグループの平均差の信頼区間の外側にあります。 データが正規分布していない場合、データは変換されます。 さらに、変換によってデータを正規分布にできない場合、データはノンパラメトリック統計検定、つまりマン ホイットニーの U 検定によって分析されます。

   介入群と比較群の平均値の比較に加えて、制御変数についても平均値の比較検定を実施しました。 2 つのカテゴリを持つカテゴリスケールの制御変数については、介入群と​​対照群の平均値の比較分析など、t 検定が実行されました。 一方、2 つ以上のカテゴリを持つ制御変数については、分散分析 (ANOVA) テストが実行されます。 パラメトリック統計検定の仮定が満たされない場合、Kruskal-Wallis 検定が実行されます。

6. 多変量解析 二変量解析の後、調査中の変数間の相互相関を制御することを目的とした多変量解析が実行されました。 多変量解析では、すべての従属変数が同時にテストされます。 パラメトリック統計分析の仮定が満たされている場合、使用される統計検定は多変量分散分析 (MANOVA) です。 MANOVA が選択されるのは、検定対象の連続尺度の従属変数が複数あり、2 つ以上のカテゴリを持つカテゴリ尺度の独立変数が複数あるためです。 仮定が満たされない場合、ノンパラメトリック MANOVA 統計検定が実行されます。