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スポーツライフ・データ 分析レポート Vol.5

インターネット調査回答者の運動・スポーツ実施状況の特徴
―スポーツライフ・データ2016との比較から―

2018年12月5日

インターネット調査回答者の運動・スポーツ実施状況の特徴

  1. はじめに

  年々低下する社会調査の回収率

  2020年の東京オリンピック・パラリンピック競技大会開催を控え、運動・スポーツの社会的重要性はより高まっている。2017年には第2期スポーツ基本計画 1) が策定され、「一億総スポーツ社会」の実現に向けて様々な政策が掲げられた。なかでも「するスポーツ」はスポーツの価値の中核であり、国民の運動・スポーツ実施状況の把握を目的とする社会調査から得られるデータは、わが国のスポーツ政策の方向性を決定づける、最も重要かつ基礎的なデータであるといえる。

  わが国において、運動・スポーツ実施状況を把握する代表的な社会調査は、1957年に開始された「体力・スポーツに関する世論調査」(内閣府)である。本調査はおおむね3年に1度のスパンで定期的に実施されるようになった1979年から、質問紙を用いた個別面接法で行われてきたが、図1に示すように近年はその回収率が低下傾向にある 注1)。調査員が調査対象者の世帯を訪問し、調査員が口頭で質問・回答を得る面接法や、調査票を配布・数日後に回収する留置法といった従来型手法の社会調査(以下、「従来型調査」と表記)の回収率低下の背景には、2003年の個人情報保護法の施行に伴う個人情報に対する意識の高まりや、オートロックマンションやインターホンの普及、女性の社会進出による不在世帯の増加などがあるとされる 2)-4)

【図1】体力・スポーツに関する世論調査(1979~2015年 個別面接法)の回収率の推移

内閣府「体力・スポーツに関する世論調査」(1979~2009)、文部科学省「体力・スポーツに関する世論調査」(2013)、内閣府「東京オリンピック・パラリンピックに関する世論調査」(2015)を基に作成

  図1 体力・スポーツに関する世論調査(1979~2015年 個別面接法)の回収率の推移

  従来型調査からインターネット調査へ

  これらの社会調査を取り巻く環境の変化やインターネットの普及といった背景から、近年は登録モニタを用いたインターネットによる調査(以下、「WEB調査」と表記)注2) が増加傾向にある。実際に、スポーツ庁が2016年の「スポーツの実施状況等に関する世論調査」をWEB調査に切り替え、地方自治体でも運動・スポーツに関する住民調査にWEB調査を利用する事例がある。しかし、WEB調査はインターネット利用者の中から自発的にモニタ登録した集団から調査対象者が選ばれている。得られた回答にどれほどの代表性があるのか 5) という観点から、従来型調査の代替手段としてのWEB調査の安易な利用を危惧する声もある。

  それでは、従来型調査とWEB調査それぞれの調査方法によって得られる回答者には、実際にどのような特徴があるのだろうか。運動・スポーツ関連分野では、WEB調査の回答者の特徴を検証した参考資料は非常に少ない。従来型調査とWEB調査どちらで行うかという調査方法の選択や、長年実施している調査の従来型調査からWEB調査への切り替えの検討、WEB調査を実施した場合の結果の解釈などは確立したものはなく、調査実施主体の担当者は手探りであるといえよう。

  そこで、従来型調査とWEB調査を比較するため、2016年6~7月に実施した「スポーツライフに関する調査2016」(以下、「LD2016」と表記)に性、年代、地域、都市規模の構成比率や質問項目を一致させたインターネット調査「スポーツライフに関するWEB調査2017」(以下、「WEB2017」と表記)を2017年2月に実施した。本コラムでは、この2つの異なる調査から得られたデータを用いて、回答者属性(職業、世帯年収、最終学歴、婚姻状況)や運動・スポーツ実施状況を比較した。これらの比較結果から、調査方法の検討や切り替え、調査実施後に結果を読み取る際に気を付けるポイントについて考えてみたい。

  2. 調査データの概要

  本コラムで用いた2つの調査の概要を、表1に示した。LD2016は従来型手法の一種である訪問留置法を用いた調査で、標本抽出には「割当法」を用いている。割当法は、性、年代といった項目の構成比率が目標母集団に近似するように標本抽出する方法である。LD2016は目標母集団を「全国の市区町村に居住する満18歳以上男女」として2015年1月1日現在の住民基本台帳人口を基準に地域、都市規模別の各層の人口に合わせて300地点を比例配分し、調査を実施する地点の範囲を大字・町丁目で指定し、調査員が訪問した。訪問した世帯から番地の大きい方へと3世帯間隔で訪ね、人口構成比によって各地点に割り当てられた性・年代に合った対象者に調査を依頼して回収した。なお、LD2016の調査方法やその歩みについては、スポーツライフ・データ 分析レポート Vol.3「スポーツライフ・データとは?-調査の概要と特徴-」に詳細な説明がされているので、そちらを参照されたい。

  WEB2017は、インターネット調査会社A社の登録モニタを対象に実施した。A社はウェブサイト上のバナー広告によりモニタを募集しており、2017年4月1日現在の登録モニタ数は約80万人である。性、年代、地域、都市規模による層化を行い、各層のサンプル数がLD2016と合致するように回収を行った。目標回収数に届かなかった層は近似する層より補填し、LD2016と同様に3,000サンプルを回収した。

  表1  「スポーツライフに関する調査2016」(LD2016 訪問留置法)および
「スポーツライフに関するWEB調査2017」(WEB2017 インターネット調査)の概要

スポーツライフに関する調査2016
(LD2016)
スポーツライフに関するWEB調査2017
(WEB2017)
調査時期 2016年6-7月 2017年2月
目標母集団 全国の市区町村に居住する満18歳以上男女
枠母集団 注1) WEB調査会社(A社) 登録モニタ
(サイト内バナー広告による募集
登録モニタ数:約80万人
※2017年4月1日現在)
抽出方法 地域×都市規模で層化し、
各層の人口に合わせて地点を比例配分

各地点内の性×年代の比率に合わせて
抽出(割当法)
性×年代×地域×都市規模の構成比率を
LD2016に合わせて、登録モニタから抽出
回収時に不足した場合は近い割付より補填
調査方法
(回答デバイス)
訪問留置法(質問紙) インターネット調査
(PC:79.8%、それ以外(スマホ等):20.2%)
謝礼品 図書カード500円 ポイント
(1ポイント=1円相当として、
貯まったポイントは現金や商品券へ交換可能)
標本数 3,000サンプル
調査項目 注2) 過去1年間に行った運動・スポーツ、性、年齢、居住地(地域、都市規模)
職業、世帯年収、最終学歴、婚姻状況

注1) 枠母集団とは、目標母集団から標本を抽出する際のもととなる枠(リスト)を指し、例として選挙人名簿などが挙げられる。LD2016は割当法(性、年代といった項目の構成比率が目標母集団に近似するように標本抽出する方法)を採用しているため、標本抽出に際して調査対象者のリストなどは用いておらず、表中では空欄としている。

注2) 「スポーツライフに関する調査2016」(LD2016)では、表中の調査項目以外にもスポーツ観戦やスポーツボランティアといった多岐にわたる項目を聴取しているが、「スポーツライフに関するWEB調査2017」(WEB2017)では表中の調査項目に加えて数問のみの聴取である。

  比較の際に重要なポイントとなる「過去1年間にどのような運動・スポーツを行ったか」という質問を図2、図3に示した。LD2016はA4サイズの調査票に60種目の選択肢とその他の自由回答欄を用意し、複数回答で回答してもらう形式である。WEB2017では同じ内容をたずねているが、画面の見え方には違いがある。この質問で、いずれか1種目以上を選択した回答者を「年1回以上運動・スポーツ実施者」として集計した。

▼クリックすると拡大します

  図2  「スポーツライフに関する調査2016」の調査票

▼クリックすると調査画面全体をご覧いただけます。

  図3  「スポーツライフに関するWEB調査2017」の調査画面

  なお、年1回以上運動・スポーツ実施率を比較する上で、LD2016は2016年6~7月、WEB2017は2017年2月と、異なる時期に調査を実施している点について触れておきたい。身体活動のレベルは季節によって異なり、悪天候や異常気象は身体活動への参加を阻害することや、冬季よりも夏季の方が活動的であることが先行研究で報告されている 6)。「過去1年間に行った運動・スポーツ」という点ではLD2016とWEB2017ともに条件は一緒だが、調査回答者は質問された時点を基点とした直近の状況をイメージしやすいと予想される。そうすると、WEB2017の回答者は運動・スポーツ実施が少なくなる冬季をイメージし、実際の「過去1年間に行った運動・スポーツ」の種目数よりも少なく回答した可能性がある。後述するように、本コラムでも夏季に調査したLD2016の方がWEB2017よりも実施率が高くなったため、結果の解釈には注意が必要である。

  3. 結果

  従来型調査とインターネット調査の違い① ―どのような人が回答しているのか―

  LD2016とWEB2017各調査の回答者属性(職業、世帯年収、最終学歴、婚姻状況)の特徴を表2に示した。

  職業について、LD2016は技能的・労務的職業、商工サービス業、サービス職業が多く、WEB2017は専業主婦・主夫、無職、事務的職業が多かった。WEB調査に回答するインセンティブとしてポイントが得られることを、登録モニタ募集サイト上で前面に掲げるインターネット調査会社は多い。WEB2017は、お小遣い稼ぎ、副業感覚で回答する専業主婦・主夫が多かったと推測できる。

  最終学歴は、LD2016では中学校・高校や専門学校、WEB2017では大学・大学院が多かった。婚姻状況は、LD2016は既婚、WEB2017は未婚が多かった。LD2016は訪問調査であるため、対象者本人が不在でも既婚者であれば調査員は家族を通じて調査の依頼が可能であることから回答者の既婚率が高い 7) と推察される。従来型調査とWEB調査それぞれの回答者属性を比較した調査や研究は多数存在するが、それらの報告と今回の結果はおおむね類似した内容であった 2)7)-9)

  表2 LD2016およびWEB2017の回答者属性
(職業、世帯年収、最終学歴、婚姻状況)

LD2016 WEB2017
職業 注1) 【全体】
技能的・労務的職業、商工サービス業、サービス職業が多い
【性別】
男性:技能的・労務的職業、商工サービス業が多い
女性:パートタイムやアルバイト、サービス職業が多い
【年代別】
・20~60歳代で、技能的・労務的職業が多い
・20~30歳代で、サービス職業が多い
・40歳代で、パートタイムやアルバイトが多い
・60歳以上で、商工サービス業が多い
【全体】
専業主婦・主夫、無職、事務的職業が多い
【性別】
男性:無職、事務的職業が多い
女性:専業主婦・主夫、事務的職業が多い
【年代別】
・年代が高いほど、専業主婦・主夫が多い
・30~40歳代で、事務的職業が多い
・20~40歳代で、無職が多い
世帯年収 注2) 【全体】
相対的に低い(501.9万円)
【全体】
相対的に高い(526.7万円)
【性別】
男性:LD2016とWEB2017の平均値の差が小さい(LD:525.0万円、WEB:527.6万円)
女性:LD2016とWEB2017の平均値の差が大きい(LD:476.8万円、WEB:525.8万円)
【年代別】
・70歳以上で、300万円未満が多い
【年代別】
・20~40歳代で、200万円未満が多い
・30歳以上で、800万円以上が多い
最終学歴 【全体・性別・年代別】
中学校・高校、専門学校が多い
【全体・性別・年代別】
大学・大学院が多い
婚姻状況 【全体・性別】
既婚が多い
【全体・性別】
未婚が多い
【年代別】
30歳以上で、LD2016は既婚、WEB2017は未婚が多い

注1) 上記表中における職業分類に該当する具体的職業として、調査票上は下記を示している。
商工サービス業:小売店、飲食店、理髪店、団体の経営者、個人営業主など
事務的職業:事務系会社員・公務員、営業職など
技能的・労務的職業:大工、運転手、修理工、生産工程作業員など
サービス職業:販売店の店員、守衛、家政婦、スポーツインストラクターなど
専業主婦・主夫:パートタイムをしていない

注2) 世帯年収は選択肢で聴取しているが、結果を解釈しやすいよう各選択肢の中央値を加重値として便宜的に代入し、表中の括弧内の平均値を算出した。例えば、200万~300万円未満を選択した回答者には、250(万円)を加重値として代入している。

  従来型調査とインターネット調査の違い② ―運動・スポーツ実施率は異なるのか―

  図4に、LD2016とWEB2017各調査の年1回以上運動・スポーツ実施率を全体、性別に示した。

  LD2016は、全体では72.4%であり、性別にみると男性75.9%、女性69.1%であった。WEB2017は全体60.9%、男性63.4%、女性58.4%であった。LD2016、WEB2017ともに男性の実施率が高い。

  LD2016とWEB2017で年1回以上運動・スポーツ実施率を比較すると、全体、男性、女性いずれもWEB2017よりもLD2016の実施率が高い。その差は全体で11.5ポイント、男性12.5ポイント、女性10.7ポイントであった。男女ともに10ポイント程度の差が開いているが、どちらかの性で大きく差がついているということはない。

図4 LD2016とWEB2017の年1回以上運動・スポーツ実施率の比較(全体、性別)

  図4 LD2016とWEB2017の年1回以上運動・スポーツ実施率の比較(全体、性別)

  また、図5にLD2016とWEB2017各調査の年1回以上運動・スポーツ実施率を年代別に示した。

  LD2016は18・19歳が83.8%と最も高く、20~40歳代は75%前後、50歳以上の年代では66~72%の実施率である。18・19歳から20歳代にかけて実施率が大きく下がり、年代が高いほど実施率が低い特徴がある。

  WEB2017も、LD2016と同様に18・19歳が74.3%と最も高いが、20歳代62.3%、30歳代55.9%と減少し、40歳代が53.3%と最も低い。50歳以上の年代では、50歳代57.8%、60歳代65.7%、70歳以上70.2%と年代が高いほど実施率も高く、全体としてはU字のような形を描く。

  LD2016とWEB2017で年1回以上運動・スポーツ実施率を比較すると、70歳以上を除くすべての年代で、WEB2017よりもLD2016の実施率が高い。18・19歳から40歳代では年代が高いほど差が大きく、30歳代は20.3ポイント、40歳代は21.6ポイントと20ポイント以上の差である。50歳以上の年代ではその差が縮小し、70歳以上はWEB2017の実施率がLD2016を2.1ポイント上回る。

【図5】LD2016とWEB2017の年1回以上運動・スポーツ実施率の比較(年代別)

  図5 LD2016とWEB2017の年1回以上運動・スポーツ実施率の比較(年代別)

  このように、性別よりも年代別にみると、LD2016とWEB2017それぞれの回答者の運動・スポーツ実施率の違いがより鮮明に表れた。特に、全体的にLD2016の方がWEB2017よりも実施率が高かった中で60歳代や70歳以上ではその差が小さく、特徴的な結果であった。高齢者はインターネット利用者の割合が他の年代と比べて低い 10) ため、高齢者でインターネットを利用し、かつインターネット調査会社にモニタ登録している人たちは、従来型調査で回答するような高齢者とは異なる特徴があると考えられる。インターネット調査会社にモニタ登録している高齢者は時代の流れや社会の動きに敏感でアクティブな高齢者が多く、運動・スポーツも積極的に行う人が多いのかもしれない。

  4. まとめ

  LD2016は夏季、WEB2017は冬季に調査を実施したため、調査時期の違いが結果に影響した可能性は否定できない。しかし、従来型調査とWEB調査で性、年代、地域、都市規模別の各層のサンプル数がほぼ完全に一致した回収を行っても、それぞれの調査に回答した人々の属性(職業、世帯年収、最終学歴、婚姻状況)や運動・スポーツ実施率には違いがあることがわかった。

  社会調査は、政策の方向性を決めるエビデンスとなるものであり、特に公的機関(官公庁や自治体)が行う社会調査は、様々な人々によって様々な使われ方をしている。一般的には、信頼性の高い社会調査として認識されており、適切な調査方法によるデータ収集が必要である。そのため、各調査方法の特徴やメリット・デメリットの理解は、調査実施主体が社会調査を実施する上で最も重要なポイントといえる。その上で調査目的や調査対象と照らし合わせ、予算、調査期間といった実務面も考慮しながら総合的に調査方法を選択するのが妥当だろう。

  また、調査後は、実際に得られた回答者の特徴を踏まえた結果の解釈が望まれる。例えば、調査方法の特徴から、ある属性の回答者が多く集まっていないかという視点でデータをチェックすることは重要である。特に、経年で実施している調査の方法を変更した場合は注意が必要であり、数値の変化が調査方法の切り替えによる影響なのか、純粋に時間の推移によるものなのかという点まで想像することが求められる。

注1) 「体力・スポーツに関する世論調査」および「東京オリンピック・パラリンピックに関する世論調査」は内閣府(ただし2013年のみ文部科学省)が調査実施主体となり実施された調査であり、いずれも20歳以上を対象に個別面接法により回収されたデータである。
注2) 
インターネット調査に関して、大隅 11) は「未だ明確な定義があるわけではないと筆者は考えるが、一般的には,電子メール調査(e-mail survey)やWeb調査(Web-based survey)と呼称される調査法を言う」と述べ、大隅 11) や吉村 12) はパネル型、リソース型、オープン型の3つのタイプに分類している。本コラムではこのうち、リソース型(WWW上での広告・告知によって調査協力の意思のあるものを募って登録し(リソース化)、その中から実査の対象を選ぶ)を想定している。
 

笹川スポーツ財団 スポーツ政策研究所 研究員 藤岡 成美

  【引用・参考文献】

  • 1) 文部科学省(2017)第2期スポーツ基本計画(本文).
  • http://www.mext.go.jp/prev_sports/comp/a_menu/sports/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2017/03/23/1383656_002.pdf (2018.9.3閲覧)
  • 2) 萩原牧子(2009)インターネットモニター調査はどのように偏っているのか―従来型調査手法に代替する調査手法の模索―. Works Review, Vol.4, pp.8-19.
  • 3) 篠木幹子(2010)社会調査の回収率の変化. 社会と調査, No.5, pp.5-15.
  • 4) 寉田知久(2008)面接調査の現状と課題. 行動計量学, No.35 Vol.1, pp.5-16.
  • 5) 本多則惠(2005)社会調査へのインターネット調査の導入をめぐる論点-比較実験調査の結果から-. 労働統計調査月報, No.57 Vol.2, pp.12-20.
  • 6) P. Tucker, J. Gilliland(2007)The effect of season and weather on physical activity: A systematic review. Public Health, Vol.121, pp.909-922.
  • 7) 歸山亜紀(2014)予備調査としてのモニター型インターネット調査の可能性の検討―確率標本・個別面接法調査データとの比較分析―. 金沢大学学位論文(博士).
  • 8) 本多則惠・本川明(2005)インターネット調査は社会調査に利用できるか―実験調査による検証結果―. 独立行政法人 労働政策研究・研修機構 労働政策研究報告書, No.17.
  • 9) 本多則惠(2009)第2章 各調査回答者の属性分布―就業構造基本調査(東京都・平成 14 年度)との比較― . 信頼できるインターネット調査法の確立に向けて SSJ Data Archive Research Paper Series, No.42, pp.15-32.
  • 10) 総務省(2017)平成29年版 情報通信白書.
  • 11) 大隅昇(2002)インターネット調査の適用可能性と限界-データ科学の視点からの考察-. 行動計量学, No.29 Vol.1, pp.20-44.
  • 12) 吉村宰(2003)Web調査の現状と課題 -調査誤差の分類と対処の観点から. 長崎大学学術成果リポジトリ, 日本行動計量学会第 31 回大会チュートリアルセミナー, pp.1-28.

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