雪玉式標本抽出法:信頼で広がるデータ収集術【ChatGPT統計解析】

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雪玉式標本抽出法:信頼で広がるデータ収集術【ChatGPT統計解析】

雪玉式標本抽出法:信頼で広がるデータ収集術【ChatGPT統計解析】
雪玉式標本抽出法は、既存の参加者が他の参加者を紹介することで行われ、指名式標本抽出法とも呼ばれる。特に接触が難しい対象者へのアクセスに有用で、費用対効果が高く、スクリーニング時間も短縮されるため実用的である。紹介を通じて早期に信頼関係を構築しやすく、研究対象の特性を持つ人々を見つけやすい。また、悪夢を見る人の研究では初期の参加者から適した人物を紹介してもらえる。紹介者により、標本の多様な側面を持つ人々も見つけやすいが、知人ネットワークに限定される点や紹介者の信頼度が標本の質に影響する可能性がある。例として、メドウズらは地方に住む中年女性の健康診断情報の取得に関する調査で便宜的標本抽出法に続いて雪玉式標本抽出法を用い、24名の女性に面接を実施した。

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目次  雪玉式標本抽出法:信頼で広がるデータ収集術【ChatGPT統計解析】

 

 

雪玉式標本抽出法

 

質的研究者は,情報提供者に他の研究参加者を紹介してもらうという雪玉式標本抽出法を使うこともある.

 

この方法は,すでに標本になっている人の指名に頼る方法なので,指名式標本抽出法ともいう.

 

研究者は,見つけだすのがむずかしい人々との接触を得るのにこの方法を使うこともある.

 

雪玉式標本抽出法には便宜的標本抽出法をはるかに上回る利がある.

 

まず,これは,費用効果がよく,実際的である.研究者は,たとえば,その人々が研究に合うかどうかを決めるスクリーニングにあまり時間をかけない.

 

さらに,紹介者を通せば,研究者は新しい参加者とさらに早く信頼関係を築けるかもしれない.

 

最後に,研究者は,新しく参加者に備えていてほしい特性をさらに容易に特定できる.

 

たとえば,悪夢を見ている人々についての研究では,初期の回答者に,同じような問題をもち,かつ明確に表現できる人を知っているかと尋ねることができるだろう.

 

また,年齢,人種,社会経済的状況などがさまざまな人々のように,標本の他の側面をもさらに備えた人々を紹介してくれるよう頼むこともできるだろう.

 

この方法の弱点は,のちの標本が,知り合いという小さいネットワークに限られるだろうことである.

 

さらに,紹介する標本メンバーが研究者を信用したかどうか,本当に協力したかったかどうかが,紹介された者の質に影響するだろう.

 

 

雪玉式標本抽出法の例

 

メドウズ,サーストン,ベレンソンは,地方に住む中年女性が健康診断について得る情報を研究した.

 

はじめに便宜的標本抽出法によって,次に雪玉式標本抽出法によって,研究参加者を募集した.

 

24名の中年女性の標本に面接した.

 

 

雪玉式標本抽出法(スノーボール・サンプリング)は、主に質的研究で活用される標本抽出方法であり、研究者が既存の参加者から新しい参加者を紹介してもらうことによって標本を広げていく手法である。日本語では「指名式標本抽出法」とも呼ばれ、特定の集団や個人へのアクセスが難しい場合に非常に有効である。この方法は、研究者が自ら対象者を探すことが困難なときに、初期参加者からの推薦を利用してネットワークを構築し、少しずつ新しい対象者を集めることができるため、特定のコミュニティや集団に対する調査が可能になるという利点がある。たとえば、地下組織に属する人々や移民集団、あるいは精神的なサポートを必要とする個人など、一般的な方法ではアクセスが難しい人々との接触が必要な研究で広く用いられる。また、すでに信頼関係を持っている参加者からの紹介で新たな参加者を見つけるため、参加者間の信頼感がスムーズに伝達され、研究者が新しい対象者と早期に信頼関係を築きやすくなるという特徴も持つ。このため、雪玉式標本抽出法は、社会科学や医学研究の分野で用いられることが多く、特に質的データを重視する研究で有効とされている。雪玉式標本抽出法にはいくつかの具体的な利点がある。まず、費用対効果が非常に高く、特定の集団を効果的に調査できることが挙げられる。通常、標本集団のスクリーニングには多くの時間とコストがかかるが、雪玉式標本抽出法では既存の参加者が他の参加者を紹介するため、研究者が適切な対象者かどうかを慎重に見極めるための時間を節約できる。また、少人数から始めて対象者を増やしていくため、大規模な調査の準備が不要で、コストを抑えながら質の高いデータを収集できる。この方法はまた、研究者が新しい参加者とすぐに信頼関係を構築しやすいという利点もある。一般的な調査方法では、最初に対象者との信頼関係を築くために時間がかかることが多いが、雪玉式標本抽出法の場合は、紹介者を通して自然に信頼感が伝わるため、参加者が協力的な態度をとりやすく、データ収集がスムーズに進む可能性が高い。さらに、雪玉式標本抽出法を利用すると、研究者は新しい参加者に求める特性をより容易に特定できる。たとえば、悪夢についての研究を行う場合、初期の回答者に、同じ問題を抱え、かつ自分の体験を明確に表現できる人物を紹介してもらうことができる。このようにして、特定の特性を持つ参加者を効率的に見つけることが可能である。また、年齢や人種、社会経済的背景が異なる人々を標本に含める必要がある場合も、初期の参加者から多様な背景を持つ人物を紹介してもらうことで、多様性を確保しやすくなる。たとえば、健康診断に関する情報を収集する研究では、年齢や性別、社会階層の異なる人々を対象にすることでより包括的なデータを得ることができるが、雪玉式標本抽出法を使えば、そのような多様な背景を持つ参加者を自然に集めやすくなる。このようなメリットがある一方で、雪玉式標本抽出法にはいくつかのデメリットも存在する。まず、後から得られる標本が、知人や友人といった小規模なネットワーク内に限られる可能性があるという点が挙げられる。紹介を受ける形で参加者を増やすため、どうしても同じコミュニティやグループ内での紹介が多くなり、標本が偏る可能性がある。特に、特定の属性を持つ小さな集団の研究であればあるほど、この偏りが大きくなるため、得られるデータがそのコミュニティ全体を代表していない可能性がある。また、紹介を受けた参加者が本当に研究に協力したいかどうかも問題となりうる。紹介者の信頼感が薄い場合や、研究者の意図が十分に伝わっていない場合、新しい参加者が自発的に協力する意欲を持っていないことがあり、その場合、収集するデータの質に影響が出ることもある。加えて、紹介によって標本を拡大していく手法であるため、標本の規模や特性がある程度制約され、研究の客観性や普遍性が低くなる可能性もある。さらに、雪玉式標本抽出法は、研究者が対象者の選定に関与できる範囲が狭まるため、標本の一貫性や均質性が確保しにくくなるという点も問題となる可能性がある。たとえば、悪夢を研究する場合、最初に紹介された人が特定の種類の悪夢を見ていると、その人のネットワークから紹介される次の参加者も似たような体験をしていることが多く、特定の種類の悪夢に偏ったデータが集まりやすくなる。これにより、研究結果の一般化が難しくなり、特定の集団における特異な特徴のみを反映してしまうリスクが生じる。また、紹介を受ける形で標本を拡大するため、最終的にはその集団の内部の視点に依存しやすく、外部からの視点を取り入れにくいという点も挙げられる。これにより、得られるデータが一面的になりやすく、調査結果が偏ったり、不完全なものとなる恐れがある。雪玉式標本抽出法はそのようなリスクを踏まえ、研究目的に応じて慎重に選択されるべき方法である。質的研究においては、研究の信頼性や妥当性を確保するために、他の標本抽出法と組み合わせることも有効であるとされる。雪玉式標本抽出法の具体的な利用例として、メドウズ、サーストン、ベレンソンによる研究が挙げられる。彼らは地方に住む中年女性が健康診断に関する情報をどのように得ているかを調査する際に、まず便宜的標本抽出法で初期の参加者を確保し、続いて雪玉式標本抽出法を活用して標本を広げていった。この方法により、地域特有の情報収集の実態を明らかにし、24名の中年女性に対して面接を行った結果、地方在住者の健康情報へのアクセス状況やその影響について詳細な知見を得ることができた。このように雪玉式標本抽出法は特定の集団に属する人々へのアクセスに効果的であり、対象者が限られる状況下での質的データ収集において有用な手法であるといえる。

 

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