《Frontiers in Big Data》：Interviewer effects on underreporting of traditional contraceptive use: evidence from National Family Health Survey-5
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背景：访谈员与受访者之间的社会经济一致性可能在塑造报告生育史的准确性方面发挥关键作用。本研究利用第五轮印度全国家庭健康调查（2019–2021）的生育事件日历数据，调查访谈员特征如何影响传统避孕方法采用的报告。数据与方法：采用避孕日历数据，使用交叉分类多水平模
背景：访谈员与受访者之间的社会经济一致性可能在塑造报告生育史的准确性方面发挥关键作用。本研究利用第五轮印度全国家庭健康调查（2019–2021）的生育事件日历数据，调查访谈员特征如何影响传统避孕方法采用的报告。数据与方法：采用避孕日历数据，使用交叉分类多水平模型评估访谈员对传统避孕方法使用报告的影响。分析对象包括15–49岁在日历月中报告避孕使用的女性，以及采访她们的访谈员。结果：多水平交叉分类模型显示，访谈员特征显著影响在非使用期、分娩或妊娠终止后报告传统避孕使用的情况。由年龄较大（≥30岁；调整后优势比（AOR）=1.40，p<0.01）的访谈员采访的女性，以及那些与访谈员宗教相同（AOR=1.21，p≤0.01）和婚姻状况相同（AOR=1.42，p<0.01）的女性更可能报告传统避孕方法使用。而与访谈员同龄（AOR=0.89，p<0.05）、同邦居住（AOR=0.82，p<0.01）和同种姓（AOR=0.94，p<0.01）的女性则更不可能报告传统避孕方法使用。年龄较大的访谈员（AOR=0.86，p<0.01）、中等教育程度（AOR=0.54，p<0.01）、穆斯林宗教（AOR=0.43，p<0.01）以及缺乏先前调查经验（AOR=0.90，p<0.10）与较低的报告率相关。中等（AOR=1.35，p<0.01）和高（AOR=1.22，p<0.05）水平的先前同一调查计划经验显著改善了报告。不同水平的方差分布表明，访谈员水平（28.50%）、区（18.50%）和初级抽样单元（PSU）（13.46%）水平的变异显著，表明访谈员效应在塑造结果中发挥重要作用。讨论与结论：访谈员特征如教育、年龄和先前调查经验影响传统避孕使用的报告。访谈员与受访者在年龄、婚姻状况、宗教、种姓和居住邦等方面的相似性或差异性也影响避孕日历数据中传统避孕使用报告的准确性和完整性。
**研究背景与问题**
全球约有9200万女性使用传统避孕方法，占所有避孕使用者的9%–10%。在印度，传统避孕方法使用率从NFHS-4（2015–2016）的5.7%翻倍至NFHS-5（2019–2021）的10.2%，且21个邦出现增长。然而，现有证据表明，传统避孕方法在大型调查中常被低报，尤其是在生育事件日历数据中，其低报程度显著高于现代方法（如绝育）。造成低报的原因包括受访者回忆误差、对传统方法认知不一致，以及调查设计相关因素。同时，访谈员特征（如行为、态度、沟通风格）可能影响数据准确性。现有研究指出，访谈员与受访者之间的社会经济一致性（如婚姻状况、生育经历、居住地相似性）可能促进信任与互动，从而改善敏感信息的披露。但关于访谈员特征如何具体影响传统避孕方法报告的研究仍不足。为此，研究人员利用印度第五轮全国家庭健康调查（NFHS-5）的避孕日历数据，系统考察访谈员特征对传统避孕方法报告的影响，重点关注在非使用期、分娩或妊娠终止后这些关键生育转换点上的报告差异。该研究发表于《Frontiers in Big Data》。
**关键技术与方法（不超过250字）**
研究人员采用交叉分类四水平随机截距对数模型（cross-classified multilevel logit model），以分离访谈员、初级抽样单元（PSU）和区（district）三个层次的变异。使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）估计方法进行模型拟合，并通过方差分解计算组内相关系数（ICC）。数据来源为印度NFHS-5，涵盖2019–2021年期间707个区的636,699户家庭、724,115名15–49岁女性，以及2,950名女性访谈员。分析中剔除了绝育和紧急避孕等报告一致性高的方法，并将非使用期、分娩或妊娠终止后选择传统避孕方法作为二分结果变量。控制变量包括受访者年龄、婚姻状况、财富五分位、居住地、种姓和宗教，同时纳入访谈员个人特征（年龄、教育、宗教、种姓、经验、工作量）及访谈员-受访者匹配变量（居住邦、年龄、婚姻状况、宗教、种姓的异同）。
**研究结果**
**3.1 访谈员概况（Profile of the Interviewer, NFHS-5）**
通过描述性统计发现，2,950名访谈员中43%来自城市，61%年龄在21–25岁（平均24.76岁），87%未婚，92%无子女，89%具有高等教育水平。宗教上73%为印度教徒，11%为基督徒；种姓分布中OBC（其他落后阶级）占31%，SC（表列种姓）占25%，ST（表列部落）占23%。仅22%有NFHS（DHS）工作经验，28%参与过其他调查，24%由机构雇佣。
**3.2 访谈员-受访者配对属性（Fieldworker-respondent duo attributes）**
配对分析显示，13.8%的访谈员与受访者居住邦不同，43.9%居住类型不同，12.5%婚姻状况不同。75.1%的访谈员比受访者年轻，70.9%宗教相同，36.7%种姓相同，83.3%母语相同。访谈员完成访谈数量低、中、高各约占33%。
**3.3 访谈员层次方差：交叉分类四水平模型结果（Variance at interviewer level: findings from a cross-classified four-level multilevel model）**
四水平随机截距模型显示，在调整受访者和访谈员背景变量后，访谈员层次解释了28.50%的总变异，区层次解释18.50%，PSU层次解释13.46%。这表明访谈员效应是影响传统避孕方法报告的主要因素。
**3.4 按访谈员特征分层的女性报告传统避孕方法比例（Percentage of women reporting traditional contraceptive use after birth, pregnancy termination, and no method use by interviewer characteristics）**
单变量分析发现，21–25岁及30岁以上访谈员对应的报告率较高；中等教育访谈员记录的报告率最低（19.60%），而高等教育及以上者报告率33%。婚姻状况相同的配对报告率（33%）高于不同者（30%）。访谈员比受访者年轻时代报告率更高。宗教相同时报告率明显更高。
**3.5 多水平交叉分类调整模型（Multilevel cross-classified adjusted model, for reporting of traditional contraceptive use after women have had a birth, pregnancy termination, and no method use）**
调整后的交叉分类模型显示（表4）：
- 访谈员年龄≥30岁显著提高报告率（AOR=1.40，p<0.01），而21–25岁和26–30岁组无显著差异。
- 穆斯林访谈员显著降低报告率（AOR=0.43，p<0.01），OBC种姓访谈员也降低报告率（AOR=0.86，p<0.01）。
- 中等教育访谈员报告率低于初等教育者（AOR=0.54，p<0.01），高等教育者无显著差异。
- 访谈员经验：无其他调查经验者报告率略低（AOR=0.90，p<0.10）；中等访谈数量（AOR=1.35，p<0.01）和高数量（AOR=1.22，p<0.05）显著提高报告率。
- 匹配效应：同邦居住（AOR=0.82，p<0.01）、同年龄组（AOR=0.89，p<0.05）或年龄更大（AOR=0.86，p<0.01）降低报告率；同婚姻状况（AOR=1.42，p<0.01）和同宗教（AOR=1.21，p<0.01）提高报告率；同种姓（AOR=0.94，p<0.05）降低报告率。
**讨论与结论总结**
讨论部分指出，访谈员教育呈现U型关联：初等教育者可能因在农村与受访者建立更强信任而促进披露，中等教育者因社会距离可能抑制报告，高等教育者则保持专业中立。年龄≥30岁的访谈员可能因经验丰富和可信赖感提高报告率。同邦居住导致的负效应可能源于受访者对保密性的担忧，这与Anglewicz等（2019）的研究一致。同婚姻状况的正面效应符合人口学匹配促进合作的结论。穆斯林访谈员的负效应可能与宗教规范有关，但宗教一致性则因信任提升报告率。种姓一致性的负效应可能源于种姓网络内对隐私泄露的担忧。访谈员经验（尤其是同一调查计划的经验）通过更熟练的探询提高报告质量。研究还指出，NFHS-5避孕日历数据可能系统性地低报传统避孕方法，进而影响避孕普及率、未满足需求、方法满意度和继续率等指标的估计。
**研究结论翻译**：
本研究强调了避孕数据收集中一个常被忽视的问题，即NFHS-5避孕日历数据中传统避孕方法的显著低报。理解这些差异需要仔细考虑访谈员在数据收集过程中的作用。研究发现，访谈员特征（包括年龄、教育程度、先前调查经验和工作量）能显著影响数据准确性。此外，访谈员与受访者在居住邦、婚姻状况、年龄、宗教和种姓等方面的相似性和差异性会影响避孕报告的完整性和质量。NFHS-5避孕日历可能低估传统避孕方法的使用，导致对家庭计划生育行为与需求的错误评估。为改善数据质量，应结合情境和人口学因素制定访谈员招募与部署策略，并扩展培训内容，涵盖沟通技巧和建立信任的方法。
