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割り当て標本抽出法

割り当て標本抽出法では，高度の技術も多大な努力も必要ではない．

この方略を使う研究者がとても少ないのは意外である．

便宜的標本をもちいる多くの研究者は，おそらく割り当て標本抽出法による計画を立てることができるし，それは有益な結果をもたらすだろう．

層化の基礎になるのは，研究しようとする従属変数にみられる重要な差を反映するであろう１つまたは複数の変数である．年齢，性別，民族，学歴，医学診断のような変数が，適切な層化変数としてよくもちいられる．

層を特定することと，各層から望ましい割合で標本を抽出することを除けば，割り当て標本抽出法は，便宜的標本抽出法と手順的には近い．

どのセルを構成する対象も，本質的には,母集団のその層から抽出された便宜的標本である．

最初の標本の200名の学生は，1000名の母集団からの便宜的標本であった．

割り当て標本では，40名の男子は，母集団の200名の男子の便宜的標本である．

したがって，割り当て標本抽出法は，便宜的標本抽出法と同じ弱点の多くを共有することになる．

たとえば,ある研究者が,65歳から80歳の10名の男性に面接するために割り当て標本抽出法を計画するとき，そのような対象を得るには，ナーシング・ホームを訪問するのが一番手近な方法かもしれない．

しかし，この方法だと，地域で自立して生活している多くの高齢者を代表することはできないだろう．

こうした問題があるが，割り当て標本抽出法は，便宜的標本抽出法よりも優れており，確率標本抽出法をもちいることができない量的研究者は考えてみたほうがよいだろう．

割り当て標本の例

ウィリアムズ，ソーチングシー，ウィリアムズは，バリ人の子どもの発達についての母親の期待を研究した．

研究者は，割り当て標本抽出法をもちいて，都市と地方のバリ人の母親の数を同数とし，男児と女児の数を同数とした．

有意抽出法

有意抽出法または判定抽出法は,母集団についての研究者の知識が標本メンバーを抽出するのに有用だという考えに基づいている．

研究者は，母集団に特有であると判断できる対象や，研究しようとする論点についてとくに知っているような対象を意図的に選ぶこともできよう．

しかし，この主観的な方法での標本抽出には，選ばれた対象の代表性を評価するための外的，客観的な方法がない．

それにもかかわらず，この方法は，ある状況においては優れたものとなる．

新たに開発された測定用具は，さまざまなタイプの人々からなる有意標本を使えば，効果的に事前テストができ，評価もできる．

有意抽出法は，研究者が，キー・インフォーマント・アプローチをもちいてニーズ・アセスメントを行ったり，デルファイ調査を行う場合のように，エキスパートの標本を望むときにもちいることが多い．

また，有意抽出法は質的研究者がよくもちいる．

割り当て標本抽出法について詳述すると、この方法は確率標本抽出法を使えない場合に役立つ手法であり、特定の層に基づいて標本を収集することで代表性をある程度保とうとするものである。まず、割り当て標本抽出法の概要について述べると、この方法は高度な技術や多大な努力を要しないため、簡便に実施可能な点が特徴である。便宜的標本抽出法に似ているが、母集団の特定の層に基づいた構成を反映させようとするため、単純に便宜的標本を用いるよりも正確な結果が期待できる。割り当て標本抽出法では、研究者が研究の目的に沿って母集団の中から重要と考えられる層を定義し、各層における母集団の分布を反映させるように標本を収集する。具体的には、年齢、性別、民族、学歴、医学診断といった層化変数がよく使用され、これらの変数に基づいて標本を収集することで、母集団の多様性をある程度保持し、調査結果の信頼性を向上させることができる。例えば、特定の地域で行われる調査において、調査対象となる層が都市部と地方部で異なる場合、都市部と地方部の割合を等しくし、それぞれの層から標本を抽出することで、母集団全体を反映した結果が得られやすくなる。したがって、研究者が対象とする母集団の特性を知っている場合には、割り当て標本抽出法は効果的な手法となり得る。しかし、この方法には便宜的標本抽出法と共通の課題も存在する。特に、割り当て標本抽出法による標本も、根本的には便宜的標本であるため、母集団全体を正確に代表するものとは限らない。例えば、母集団から標本として選ばれた200人の学生がいる場合、この標本は便宜的に抽出されたものであり、必ずしも母集団の全体を反映しているとは言えない。これは、特定の年齢や性別に偏る可能性があるためであり、母集団を忠実に再現することが難しい点がある。さらに、割り当て標本抽出法を用いた場合、各層に割り当てる人数を設定する際に主観的な判断が入りやすく、標本が特定の偏りを持つ可能性がある。例えば、特定の年齢層や性別を対象とする場合、その対象者を見つけるためにナーシングホームや病院などの施設を訪れると、施設にいる人々が主に標本に含まれることとなり、その層の全体を代表することが難しくなる。具体例として、65歳から80歳の男性10名を対象に面接を行う場合、地域のナーシングホームでの調査は容易だが、施設外で生活する自立した高齢者の意見を含めることは難しい。このような代表性の問題は、割り当て標本抽出法が便宜的標本抽出法と共通する限界と言えるが、それでも便宜的標本を用いる場合よりも母集団の特性に沿った標本が得られるため、確率標本抽出が不可能な状況では有力な手法と考えられる。さらに、有意抽出法についても触れると、この方法は研究者が母集団に関する知識をもとに標本を意図的に選ぶという点で、割り当て標本抽出法とは異なるが、標本の代表性を確保するための方法としてしばしば用いられる。有意抽出法、または判定抽出法とも呼ばれるこの方法は、母集団に特有の知識を有する対象者や研究する論点に対して特別な知見を持つ対象者を選択するものであり、主に質的研究で用いられることが多い。例えば、社会的なニーズ評価や専門家の意見を集めるデルファイ調査の際に、特定の知識を持つキーパーソンを標本とする場合に利用される。また、新しく開発された測定ツールをテストする際に、様々な背景を持つ人々からなる有意標本を用いることで、ツールの有効性や信頼性を確認することができる。有意抽出法は主観的な選択方法であるため、標本の代表性を客観的に評価する手段がないが、特定の状況においては効果的に機能することがある。例えば、ある特定の文化的背景を持つ人々に対する意識調査を行う際、その文化に精通したインフォーマントを標本とすることで、深い理解が得られる場合がある。