非確率標本抽出【統計解析講義応用】

非確率標本抽出【統計解析講義応用】 | 統計解析 - ChatGPT・Python・エクセルを使った講義で最速マスター

セミナー詳細                    解析ご相談                    LINEでお友達

非確率標本抽出|【統計学・統計解析講義応用】

非確率標本抽出【統計解析講義応用】


目次  非確率標本抽出【統計解析講義応用】

 

 

非確率標本抽出

 

非確率標本抽出(nonprobability sampling ; 有意抽出)は,正確で代表的な標本を選び出すということでは確率標本抽出に劣る.

 

それにもかかわらず,看護や他の専門分野での研究の標本の大半は非確率標本である.

 

非確率標本抽出法には主として,便宜的標本抽出法,割り当て標本抽出法,そして有意抽出法という3つの方法がある.

 

便宜的標本抽出法

 

便宜的標本抽出法(convenience sampling ; 簡易標本抽出法)は,研究参加者として,もっとも得やすい人々をもちいる.

 

クラスの看護学生に質問紙法を配布する教員は,便宜的標本,または偶発的標本(accidental sample)をもちいる.

 

あるナースが,地域の病院で双子を出産する女性について観察研究を行う場合も,便宜的標本によっている.

 

便宜的標本抽出法の問題は,重要な変数に関して,研究可能な対象が,関心ある母集団を必ずしも代表していないことである.

 

便宜的標本は,研究者が知っている個人から構成されるとはかぎらない.街角で立ち止まらせた人に面接をすることも,便宜的標本抽出法である.

 

ある特徴をもつ人々を募っている研究者が,新聞に広告を出したり,クリニックやスーパーマーケットに掲示を出したり,インターネットのチャットにメッセージを出すことがある.

 

選んだ人々が,路上をたまたま歩いていた人であるとか,掲示をみて自分からすすんで応じた人なので,このような方法も偏りが問題となる.

 

雪玉式標本抽出法(snowball sampling)〔ネットワーク・サンプリング(network sampling),連鎖標本抽出法(chain sampling)〕も,便宜的標本抽出法の変形である.

 

この方法では,はじめの標本メンバーに,その適性基準に合うほかの人々を見つけて紹介するよう求める.

 

この標本抽出の方法は,見つけにくい特性をもつ人々を研究の母集団とする場合にもちいることが多い(例:病院を怖がっている人々).

 

雪玉式は,少数で適性のある研究参加者から始め,それから,それらの参加者からの紹介に基づいて,望ましい標本の大きさ(標本サイズ)が得られるまで続ける.

 

便宜的標本抽出法は,もっとも弱点の大きい標本抽出法であるが,多くの専門分野でもっともよく使われている方法でもある.

 

不均質な母集団では,他の標本抽出法のいずれよりも,標本抽出の偏りの危険が大きくなる.

 

便宜的標本の例

 

ボードとライアンーウェンガーは,小児集中治療室の体験がもたらす親への長期的影響,家族の適応への長期的影響について,前向きに検証した.

 

研究者は,便宜的標本抽出法をもちいて,3つのグループの親を募集した.

 

つまり,小児集中治療室に入院している子どもの親,一般病棟に入院している子どもの親,入院していない病児の親であった.

 

 

割り当て標本抽出法(クォータ・サンプリング,比例割り当て法)

 

割り当て標本(quota sample)は,研究者が母集団の層を特定し,それぞれの層から必要とされる参加者の人数を決めてつくるものである.

 

母集団の特性についての情報をもちいることで,研究者は,できるかぎり母集団に生じる割合と同じように,標本を配分できる.

 

AIDS患者と働くことに対する看護学生の態度を研究することに関心があるとしよう.

 

対象母集団は,1000名の学生がいる学士課程をもつ1つの看護学校である.

 

200名の学生の標本を望んでいる.もっとも簡単な手順は,教室で質問紙を配布したり,図轡館の出入り囗で学生を立ち止まらせて,便宜的標本をもちいることであろう.

 

しかし,男子学生と女子学生でも,それぞれAIDSに見舞われた人と働くことについて異なる態度をもっていると考えたとしよう.

 

便宜的標本では,男女の比率が偏るかもしれない.

 

便宜的標本は,女性を過剰に代表し,男性を過少に代表しているかもしれない.

 

しかし,標本が2つの層から正しい数の事例を含むように,研究参加者を選ぶことができる.

 

偏りのある標本の研究での主要な問いの1つは,「AIDS患者だけをケアする病棟で,あなたは働きたいですか」というものだったとしよう.

 

この問いに,「はい」と答えた学生の母集団での割合は、研究者がこの数値を知ることはないだろうし,説明のために示したにすぎない.

 

母集団では,女子学生のほうが男子学生より, AIDS患者の病棟で働きたいと考えているものが多いが,便宜的標本では,まさに男子学生が少ない比率で代表された.

 

結果として,母集団と標本では,アウトカム変数の数値に不一致が生じている.

 

つまり,便宜的標本で得た結果によれば, 11.0%の学生がAIDS病棟で働きたいと思っていることになるが,母集団ではそれより3%多く, 14.0%の学生がAIDS病棟で働きたいと思っている.

 

一方,割り当て標本は14.5%で,母集団の視点をかなりよく反映している.

 

実際の研究状況では,便宜的標本抽出法で生じる歪みは,この架空の例の場合よりは小さいであろうが,もっと大きくなることもあるだろう.

 

 

非確率標本抽出【統計解析講義応用】


セミナー詳細                    解析ご相談                    LINEでお友達

非確率標本抽出【統計解析講義応用】

非確率標本抽出【統計解析講義応用】