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有意抽出法

フリードマン，モンゴメリー，ライス，ファーレルは,ナーシング・ホームへの家族の関与について研究した，

標本抽出計画の第１段階では，ミシガン州南部の208のナーシング・ホームの調査結果をもとに，家族の関与についての方針が異なる24のナーシング・ホームを有意抽出法で選んだ．

第２段階では，ある20か月間にこれらのナーシング・ホームに入居した居住者の家族すべてに，研究参加を募った．

非確率標本抽出の評価

非確率標本抽出は，パイロット（予備的）･スタディ，探索的研究，徹底的な質的研究には有効であることが多いが，ほとんどの量的研究では，非確率標本抽出をもちいることには問題が多い．

非確率標本抽出は，母集団を代表することはめったにない．

母集団のすべての要素に，その標本に含まれるチャンスがなければ，母集団のいくつかの側面が系統的に過少に代表されることだろう．

それでは，なぜ，非確率標本抽出が多くの看護研究でもちいられるのだろうか．

明らかに，この種の標本抽出デザインの長所は，実用的で経済的なところにある．

確率標本抽出には，技術と資源が必要である．

非確率標本抽出をもちいるか，研究プロジェクトすべてを断念する以外に，選択肢がないことが多い．

無作為標本がないためにアイデアを放棄するのは，頑固な研究方法論者でさえためらうだろう．

やむをえず，非確率標本抽出をもちいる量的研究者は，データから導き出される推論と結論について慎重でなければならない．

標本の選択を慎重に行い，結果を控えめに解釈し，新しい標本で研究を反復すれば，研究者は，非確率標本でもかなりうまくいくということがわかるだろう．

便宜的標本を使う場合，標本の代表性を高めるために，さらに次のような手段をとることができる，

重要な外生変数，つまり，従属変数における変動に影響する因子を特定しよう．

たとえば，健康へのストレスの影響についての研究では，裕福な人々よりも貧しい人々のほうが健康でない（そしてよりストレスを受ける）傾向にあるので，家族の所得は１つの重要な外生変数であろう．

次に，標本抽出デザインでこの変動の源をどのようにあつかうかを決めよう。

1つの解決法は，外生変数による変動を除くことである．

ストレスと健康の例では，中流階級の人々に母集団を限定することもできよう．

または，社会経済的に異なる２つの地域から便宜的標本を選ぶこともできよう．

そうすれば，標本は，下層階級と中流階級の対象の双方の体験を反映するだろう．

これは．割り当て標本抽出法を使うやり方である．

いいかえると，母集団が不均質であるとわかっている場合は，それをより均質にするための手段を講じるか（それによって，母集団を再定義する），標本のすべての変動をとらえるための手段を講じるのがよい，

フリードマン、モンゴメリー、ライス、ファーレルによるナーシング・ホームへの家族の関与についての研究は、ナーシング・ホームにおける家族の役割やその影響を理解するための貴重な一歩です。この研究の標本抽出計画は、ミシガン州南部にある208のナーシング・ホームを調査し、家族の関与に関する方針が異なる24のナーシング・ホームを有意抽出法によって選び出すことから始まりました。この24の施設は、家族がナーシング・ホームでのケアにどのように関与しているかの方針や実施の程度が異なっており、多様なデータを収集するために意図的に選ばれたものです。第2段階では、ある20か月の期間にこれらのナーシング・ホームに入居したすべての居住者の家族に研究への参加を呼びかけ、どのように家族がケアの一部として関与するか、そしてそれが居住者の心理的および身体的な健康にどう影響を与えるかを調査しました。有意抽出法が用いられた背景には、各施設が持つ家族関与方針の違いを反映させ、データが特定の特性を持つ母集団全体を代表するものになるよう意図されていたことが挙げられます。このような非確率標本抽出は、確率的な手法で収集するよりも現実的かつ経済的であり、特に予備的な調査や探索的研究で用いられることが多く、ナーシング・ホームのような複雑で多様な施設においては特に実用的です。ただし、非確率標本抽出には限界もあります。母集団全体を代表することが難しいため、抽出された標本の結果をそのまま他の母集団に当てはめることには慎重であるべきとされます。母集団全体のあらゆる要素が標本に含まれる機会を持たないと、特定の特性が過少に代表されるリスクがあるため、研究者はこの点を常に考慮する必要があります。では、なぜ非確率標本抽出が多くの看護研究で用いられるのでしょうか。その理由の一つに、確率標本抽出が技術的にも資源的にも負担が大きいことが挙げられます。確率標本抽出を行うには高度な技術や十分な資金が必要とされ、特に小規模な研究では現実的ではないことが多いです。研究を実施するためには、非確率標本抽出によって研究を進めるほかなく、非確率標本で得たデータからの推論や結論において慎重を期し、限られた代表性の中での発見にとどめることが必要です。非確率標本を用いる量的研究者は、データから導かれる推論を安易に拡張せず、得られた結果を慎重に解釈し、新しい標本で再現性を確認することで、研究の信頼性と妥当性を向上させることができます。便宜的標本を使用する場合、さらに標本の代表性を高めるための工夫が求められます。例えば、重要な外生変数を特定し、それが従属変数にどのような影響を及ぼすかを考慮することが必要です。健康へのストレスの影響を研究する場合、所得が従属変数に関与する重要な外生変数と考えられ、裕福な人々よりも貧しい人々の方が健康状態が劣る傾向があるため、所得による健康格差も考慮する必要があります。外生変数を含めることで、便宜的標本のデータがより包括的かつ実態に即したものとなり、結果に対する解釈の幅が広がります。また、標本抽出デザインにおいて、これらの外生変数による変動をどのように取り扱うかを決めることも重要です。例えば、母集団を中流階級の人々に限定することで、所得によるばらつきを抑え、健康とストレスの関係に焦点を絞ったデータを収集できます。あるいは、異なる社会経済的背景を持つ地域から便宜的標本を選ぶことで、下層階級と中流階級の両方の経験を反映した結果を得ることが可能です。これは、割り当て標本抽出法を使用することで、母集団の不均質さを調整する一つの手法です。標本の代表性を確保するためのこれらの工夫は、研究におけるバイアスを減らし、信頼性の高い結果を導くために重要です。