集群抽出法

集群抽出法(cluster sampling ； クラスター抽出法）では，連続的に単位を無作為抽出する．

最初の単位は，大きな集団または集群（クラスター）である．

看護学生の標本を抽出するには，まず，看護学校を無作為抽出し，それから，選んだ学校から学生の標本を抽出する．

一般的な母集団から標本を抽出する通常の手順では，行政単位に基づいて，州，市，国勢調査単位，世帯というように，連続して標本を抽出する．

集群抽出法では，このような連続的な段階を経ることから，この方法を多段抽出法(multistage sampling)ということも多い．

こうしてできたデザインを，通常，その段階の数で表現する（例：３段集群抽出法）．

集群は，単純無作為抽出法または層化無作為抽出法によって抽出する．

たとえば，看護学校の集群を抽出する場合，プログラムの種類に基づいて層化することが望ましいだろう．

１つの集群内からの最終的な抽出もまた，単純無作為抽出法または層化無作為抽出法で行う．

ある程度の事例数で,集群抽出法は,単純無作為抽出法または層化無作為抽出法よりも，正確さに欠ける傾向にある．

この短所にもかかわらず，集群抽出法は，他の種の確率標本抽出よりも経済的，実際的であり，母集団が大きく広範囲に分散している場合はとくにあてはまる．

集群/多段抽出法の例

トゥリンコフ，ツォウ，ストア，ソーケンは，２段集群標本によるデータをもちいて，ナースの薬物乱用について研究した．

第１段階では,複雑な層化手順によって米国の10州を選び，第２段階では，単純無作為標本抽出によって，各州から全部で3600名の登録ナースを選んだ．