バイアスの落とし穴:サンプルと母集団の真実【ChatGPT統計解析】

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バイアスの落とし穴:サンプルと母集団の真実【ChatGPT統計解析】

バイアスの落とし穴:サンプルと母集団の真実【ChatGPT統計解析】
バイアスとは、サンプリングされた集団の観測値と本来の母集団の値との差を指す。例えば世論調査では、日本人全体の政党支持率を把握するためにサンプリングされたが、固定電話を使っている人々に限られることで若者世帯や一人暮らし世帯の声を反映できず、本来の値からのずれが生じる。これをバイアスと呼ぶ。サンプル抽出時の障害により、母集団とサンプルがずれることで生じる。


目次  バイアスの落とし穴:サンプルと母集団の真実【ChatGPT統計解析】

 

バイアスとは

 

実際の調査値とのズレ

 

バイアスのまったくないサンプリング調査は難しい

 

サンプリングした集団で観測された値と、サンプリング元の母集団が本来持っている値との差をバイアスと言います。

 

例えば世論調査で政党支持率を調査するとき、日本人全体での支持率を知りたかったとします。

 

しかし、日本人全員の支持政党を調査するのは難しいため、回答者をサンプリングし、一部のサンプリング集団で支持政党を調査します。

 

このとき、完全にランダムにサンプリングしようとすると、住民基本台帳などを利用してランダムに回答者を選択しなくてはなりません。

 

毎回それを行うのは大変なので、大抵の場合は固定電話の電話番号をランダムに生成し、電話をかけることでランダムサンプリングの代用をしています。

 

 

しかし、この方法だと、回答者が固定電話を持っている人に限られるため、日本人全体の集団からは少し偏った集団になります。

 

若者世帯や一人暮らし世帯は固定電話を持っていないことも多く、そういった世帯の声を反映しない政党支持率になります。

 

本来調査したかった値と少しずれた値になり、このズレのことをバイアスと言います。

 

バイアスが生まれる理由は、サンプル抽出時のさまざまな障害により、本来調査したかった対象(母集団)とサンプル(標本)がずれてしまうことによります。

 

 

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