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# 調査方法論知識
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## データの信頼性評価
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データの品質は、出典の信頼性と記載の明確さで決まる。
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| 基準 | 判定 |
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| 公的統計（政府・自治体）からの数値 | 信頼度高 |
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| 報道記事内の数値（出典あり） | 信頼度中 |
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| 個人ブログ・SNSの数値（出典なし） | 信頼度低 |
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| 数値の年度・時点が明記されている | OK |
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| 数値の年度・時点が不明 | 警告 |
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| 一次情報（公式文書、原典）に基づく | OK |
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| 二次情報のみで一次情報が確認できない | 警告 |
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### データソースの優先順位
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| 優先度 | データソース | 例 |
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| 1 | 政府統計・白書 | e-Stat、国勢調査、厚労省統計 |
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| 2 | 自治体公開データ | 市区町村の統計書、オープンデータ |
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| 3 | 業界団体・研究機関 | 民間シンクタンク、大学研究 |
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| 4 | 報道（一次情報あり） | 新聞記事、専門メディア |
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| 5 | 報道（一次情報なし） | 二次報道、まとめ記事 |
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## 定性分析の評価
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定性的な分析は、因果関係の論理性と具体的事例の裏付けで評価する。
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| 基準 | 判定 |
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| 因果関係を主張し、メカニズムの説明がある | OK |
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| 因果関係を主張するが、実際は相関のみ | 警告 |
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| 構造的要因まで掘り下げている | OK |
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| 表面的な説明で止まっている | 不十分 |
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| 具体的な事例・制度名で裏付けている | OK |
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| 抽象的な説明のみ | 不十分 |
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### 因果と相関の区別
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「AとBが同時に起きている」は相関。「AがBを引き起こす」は因果。因果を主張するには、メカニズムの説明か他の要因の排除が必要。
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## 調査不可項目の扱い
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調査できない項目は正直に報告する。推測で埋めない。
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| 状況 | 対応 |
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| データが非公開 | 「調査不可」と報告、理由を明記 |
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| データが存在するが見つからなかった | 「未発見」と報告、探した場所を明記 |
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| 部分的にしかデータがない | 取得できた分を報告、欠損を明記 |
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| 推測で補完する場合 | 推測であることを明示し、根拠を添える |
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