無回答バイアス

統計的には「欠測データの非ランダム性」が本質で、「Missing Not At Random（MNAR）」に分類される欠測データ問題の一種であり、無回答者と回答者に系統的な違いが存在する場合、標本が母集団を適切に代表しなくなり、推論の正確性が損なわれる。

たとえば、所得調査において高所得者層が回答を避ける傾向があれば、得られた平均値は実際より低くなる。このように、「回答しなかったこと」そのものが情報を含んでいる場合に無回答バイアスが生じる。

提唱者

引用：https://www.biografiasyvidas.com/biografia/l/lazarsfeld.htm

無回答バイアスの理論的整理は、20世紀中頃にポール・ラザースフェルド（Paul F. Lazarsfeld）やハーバート・ハイマン（Herbert Hyman）ら社会調査の先駆者によって議論され始めた。

デザイン活用における利用方法と具体例

無回答バイアスは、UXデザインやプロダクト調査においても極めて重要な概念である。

フォームやアンケートにおいて「誰が答えていないか」を意識せずに意思決定を行うと、誤った方向にデザインが最適化されてしまうリスクがある。

特に、離脱率が高いUI、ログインしていないユーザーが回答対象外になる設計、長文設問が原因で途中離脱する構造などが、無回答バイアスを生む要因である。

利用例：

使えるシーン①：アプリのフィードバック機能

問題：課金ユーザーしかフィードバックフォームを開けない構造になっており、無料ユーザーの離脱理由が一切わからない。
対応：ログイン有無に関わらず、利用終了時にポップアップで1問だけの簡易アンケートを提示する。

使えるシーン②：Webアンケートの設問構成

問題：ページ遷移型の10問アンケートで、後半にある重要設問への回答率が40%に満たない。
対応：優先度の高い設問を冒頭に配置し、離脱の影響を最小化するデザインとする。

デザインへの利用方法と具体例

無回答バイアスは、ユーザーの離脱や無反応の原因分析と密接である。たとえば長すぎるアンケートや煩雑な入力項目は、一定層の回答離脱を引き起こす。UI/UXとしては「途中保存」「スキップ可能」「プログレッシブフォーム」の導入が有効である。

利用シーンと例

コンテンツUX：長文のフィードバックフォームで中間離脱率が高い。→ 質問数を3問以内に絞り、重要度順に表示することで回答完了率を30％向上させた事例がある。