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標本抽出の要点

・標本抽出は,母集団の一部を選び出す過程である．母集団とは，事例の全集合である.

・要素とは，収集された情報についての基本単位であり，通常，看護研究では人問である.

・母集団の特性を特定する基準は，適性基準（または包含基準）である.

・研究者は，ふつう対象母集団から標本抽出するが,研究結果を一般化したいと望む標的母集団を特定すべきである.

・量的研究で，標本を評価する際に主に考えるべきことは代表性であり，つまり，標本がどの程度，母集団に類似し，偏りを避けているかということである．標本抽出の偏りとは，母集団のある部分を系統的に過度に代表したり過小に代表することをいう．

・非確率標本抽出では，要素を作為的方法で選ぶ．その主な種類は，便宜的標本抽出法，割り当て標本抽出法，有意抽出法である．非確率標本抽出デザインは便利で経済的である．偏りが生じる可能性があることが，主な短所である.

・便宜的標本抽出法（または偶発的標本抽出法）は，もっとも容易に入手しやすい，またはもっとも便利な集団を標本としてもちいる．雪玉式標本抽出法は，研究参加者となる可能性のある人を，すでに標本になっている人に紹介してもらうという，一種の便宜的標本抽出法である.

・割り当て標本抽出法は，母集団をいくつかの均質な層（下位母集団）に分け，標本に下位集団が代表されるようにする．各層における対象は，便宜的標本抽出法で選ぶ.

・有意抽出法（または判定抽出法）では，研究者が母集団についての自らの知識に基づいて，標本に含むべき参加者を意図的に選ぶ.

・確率標本抽出デザインは，母集団から要素を無作為に抽出し，非確率標本抽出よりも代表的な標本をつくることができ，標本誤差の大きさを推定できる.
・単純無作為抽出法は，すべての要素を列挙した標本抽出枠から，要素を無作為に抽出する．層化無作為抽出法は，母集団を均質な下位集団に分け，そこから要素を無作為に抽出する.

・集群抽出法（クラスター抽出法）（または多段抽出法）は，単純無作為抽出法か層化無作為抽出法のいずれかをもちいて，より大きい単位からより小さい単位へと，連続的に無作為に標本を抽出する.

・系統抽出法は，リストから一定の間隔で事例を抽出する．母集団を望ましい標本の大きさで割ることによって，研究者は，選んだ要素間の標準距離となる標本抽出間隔を決める.

・量的研究では，研究者は，理想的には検出力分析をもちいて，必要な標本の大きさを推定したほうがよい．標本が大きいほど，母集団をよく代表したものになる傾向にあり，小さいよりも好ましい．

はじめての臨床実習における看護学生の経験について研究したいとしよう．

その場合、最大多様性抽出，重要例の標本抽出，典型例の標本抽出,均質標本抽出をもちいて標本を抽出する必要性は何かを検討する必要がある。．

標本抽出は、調査や研究において母集団全体の一部を取り出し、分析を通じて全体を理解しようとする手法であり、その過程は非常に重要です。母集団とは、調査対象となるすべての事例や個体の集合を指し、母集団を明確にすることで、研究の範囲や結果の適用範囲が決まります。看護研究では、患者や健康に関わる人々などが対象となることが多く、その情報を収集する際の基本単位を「要素」と呼びます。要素は通常、人間や個人であり、研究目的に応じて異なる場合もありますが、収集するデータの根本的な単位として重要な役割を果たします。母集団の特性を決定づけるためには、包含基準や適性基準を設ける必要があります。これにより、どのような条件を満たす対象が研究に参加する資格を持つかが明確化されます。適性基準を設定することで、研究の信頼性や妥当性が保たれ、結果の解釈や他の集団への適用がしやすくなります。多くの場合、研究者は対象母集団から標本を抽出しますが、その結果を一般化したい標的母集団も事前に特定することが重要です。対象母集団とは、実際に標本を抽出することが可能な範囲の集団であり、例えば特定の地域に住む人々や特定の施設に通う患者などが該当します。一方で、標的母集団は、研究結果を適用したいと考える理想的な集団のことで、実際には標本抽出が難しい場合もありますが、この概念を明確にすることで研究結果の有効範囲を理解しやすくなります。標本を評価する際、量的研究では特に代表性が重要視されます。代表性とは、標本が母集団の特性をどれだけ反映しているか、偏りがどれだけ少ないかを示す概念です。偏りが少ない標本は、母集団の特性を正確に反映しているため、研究結果を母集団全体に対して一般化しやすくなります。標本抽出の偏りとは、母集団の特定の部分が過剰に、または過少に代表されてしまうことで生じる問題であり、これを避けるために慎重な設計が必要です。偏りの原因としては、標本抽出方法の不適切さや、母集団の特性の偏在性などが挙げられます。標本抽出の方法には大きく分けて、確率標本抽出と非確率標本抽出があります。非確率標本抽出では、標本が作為的に選ばれるため、研究者の判断に依存する部分が大きく、その結果として偏りが生じやすい傾向があります。非確率標本抽出の種類としては、便宜的標本抽出法、割り当て標本抽出法、および有意抽出法が挙げられます。便宜的標本抽出法、別名偶発的標本抽出法は、最も容易に入手可能な対象を標本として使用する方法で、例えば、身近にいる人やアクセスが簡単な患者を対象とする場合に用いられます。この方法は便利でコストがかからないためよく用いられますが、母集団全体を反映する代表性が不足する可能性が高いため、研究結果を一般化する際には慎重な判断が必要です。雪玉式標本抽出法も便宜的標本抽出法の一種であり、既に標本として参加している人に、他の参加者を紹介してもらう方法です。例えば、特定の疾病や症状に関心のある人々にインタビューを行う際、知人や同僚の紹介を通じて、参加者を広げていく場合に有効です。また、割り当て標本抽出法は、母集団をいくつかの均質な層（下位母集団）に分け、各層から代表的な標本を選び出す方法です。例えば、男女別や年齢層別に分けた上で、それぞれの層から便宜的に選ぶことが一般的です。有意抽出法、または判定抽出法は、研究者が母集団についての知識を基にして、標本に含むべき要素を意図的に選択する方法です。例えば、特定の症状を持つ患者や特定の経歴を持つ看護師を対象にしたい場合に適していますが、研究者の判断に偏りが入る可能性があります。一方、確率標本抽出では、母集団から要素が無作為に選ばれるため、代表性が高く、標本誤差の推定も可能です。確率標本抽出の具体例として、単純無作為抽出法や層化無作為抽出法があります。単純無作為抽出法は、母集団のすべての要素を一覧にして、無作為に選ぶ方法であり、全要素が同等の抽出確率を持ちます。層化無作為抽出法は、母集団を均質な下位集団に分けた上で、各集団から無作為に要素を抽出する方法です。例えば、看護学生の臨床経験を研究する場合、年次や経験年数に基づいて層化することが考えられます。集群抽出法（クラスター抽出法）も確率標本抽出の一種であり、例えば地域ごとに無作為抽出を行い、次にその地域の中でさらに無作為抽出を行うといった、多段階的な方法を用います。系統抽出法は、リストから一定の間隔で要素を抽出する方法で、例えば100人のリストから10人の標本を抽出する場合、ランダムな開始点から一定間隔ごとに要素を選び出します。量的研究では、統計的な検出力分析に基づいて理想的な標本の大きさを推定することが推奨されており、特に標本が大きいほど、母集団をよく代表する標本となるため、偏りを避けるために有用です。標本の大きさを決定する際には、研究の目的や母集団の異質性、必要な信頼水準や統計的検出力などを考慮します。例えば、看護学生が初めて臨床実習を経験する際にどのような体験をしているかを研究したい場合、標本抽出の方法として最大多様性抽出、重要例の標本抽出、典型例の標本抽出、均質標本抽出などを検討することが考えられます。最大多様性抽出は、異なる背景や特性を持つ対象を広く含めることで、さまざまな経験を収集する方法であり、臨床実習における多様な視点を得るために有用です。重要例の標本抽出は、特に意義のある事例や特徴を持つ対象を選ぶ方法であり、例えば特定の課題を克服した学生や優れた成果を出した学生を対象とすることが考えられます。典型例の標本抽出は、母集団の典型的な特性を持つ対象を選ぶ方法で、一般的な看護学生の経験を把握したい場合に適しています。最後に、均質標本抽出は、特定の層や特徴を持つ集団から均質な標本を選び出す方法で、例えば同じ学年や実習経験が似た学生のみを対象とする場合に適用できます。以上のように、標本抽出は研究の信頼性や一般化可能性に大きな影響を与えるため、母集団の特性や研究目的に応じて適切な方法を選定し、可能な限り偏りを避ける工夫