多くの場合、リサーチャーは対象母集団で実際に起こっていることと一致しない結果を得ることに苦労しています。これには多くの理由がありますが、自己選択バイアスは最も重要なもののひとつです。
選択バイアスとは、実験がうまくいかなかったために、対象母集団が正しく代表されなかったり、過小に代表されたりすることを意味します。
このバイアスは、プログラムや製品を調査する際に問題となります。自己選択は、市場調査やプログラムの評価を困難にします。
このブログでは、自己選択バイアスの定義と、バイアスを低減するためにどのような方法を取るべきかについて説明し、また、このバイアスの例もいくつか挙げていきます。
自己選択バイアスとは？
自己選択バイアスは、人々が自らグループへの参加を選択した場合に発生します。非確率サンプリングが使用される場合、偏ったサンプルの原因となります。グループの人々の特性が、グループへの参加を選択する要因となり、グループ内で奇妙なことや悪いことが起こる状況を説明する際に、この用語がよく使用されます。
これは、アンケートに回答した人々のグループが、回答しなかったグループとは異なる回答をした場合の非回答バイアスと似ています。
それでは、このバイアスを低減する方法について説明します。また、その例もいくつか挙げていきます。詳細はこちらをご覧ください。
自己選択バイアスを低減する方法
自己選択バイアスを排除する最も明白な方法は、人々にアンケートへの参加を自ら選ばせないことです。サンプルを得るには、確率抽出バイアス 手法が理想的です。
確率抽出法
確率抽出法とは、確率論に基づいて系統的な調査対象母集団を選択する方法です。ここでは、リサーチャーが推定したい特性を持つ母集団全体から小規模なグループを選びます。
確率抽出 はランダム化の原則に基づいています。つまり、調査対象集団のすべてのメンバーが、サンプル集団に含まれる可能性が等しくあるということです。
例えば、母集団の規模が500人であれば、母集団のすべての人が調査サンプルに含まれる可能性は500分の1です。
この方法の基本的な考え方は、全体を代表するランダムなサンプルを抽出できれば、推定値は正確になるというものです。サンプル母集団が十分に大きい場合、統計的手法を用いてサンプルを基に母集団全体を推定することができます。
以下に、確率抽出法の例をいくつか示します：
- 単純無作為抽出：米国コミュニティ調査では、無作為に人々を選び、米国での生活に関する情報を収集しています。
米国国勢調査局は、国内の無作為に選んだ人々から詳細な情報を収集します。そして、この情報を基に全人口を推定します。
- 系統抽出：系統抽出は、リサーチャーがランダムな出発点と固定間隔を使用して調査対象母集団のメンバーを見つける確率抽出の一種です。今、何が起こっているのか見てみましょう。系統抽出の例
例えば、あなたが興味を持っている人が800人いるとします。 6人目をランダムに開始点として選び、10人をランダムにサンプリングします。 つまり、調査対象は10人ごとに連続して構成されることになります。
- 層化抽出：層化抽出が機能するのは、層化という考え方があるからです。調査対象集団を性別、年齢、収入レベル、その他の類似要因に基づいて小集団（「層」と呼ばれます）に分割することを「層化」といいます。各層は、その規模に基づいて重み付けされます。次に、各層にランダムな開始位置を与えることでサンプルが抽出されます。
- クラスター抽出：クラスター抽出は、偶然性に基づいて母集団から調査サンプルを選択する方法です。この場合、リサーチャーは母集団を近隣や都市などの既存のグループに分割します。これは多段階抽出とも呼ばれます。
調査サンプルをクラスター化するには、リサーチャーはサンプルを自然に発生する異なる特性を持つサブグループに分割します。次に、サンプルとして使用するクラスターをランダムに選択し、必要な情報を取得します。
さらに詳しく：選択バイアス
自己選択バイアスの例
以下の例は、自己選択バイアスが起こりやすい状況のいくつかを示しています：
例1
ある教師が、テストで良い成績を修める方法に関する新しいコースが、学生の成績向上に役立つかどうかを知りたいとします。そこで、教室の外に受講登録用紙を置き、学生自身に受講するかどうかを決めさせます。
学校に真面目に取り組んでいる生徒ほど登録する可能性が高いため、自己選択バイアスが生じている可能性が高いです。つまり、このコースを受講する生徒のサンプルは、受講可能なグループ全体を代表しているとは言えないでしょう。
例2
地方自治体が、英語を話さない人々が移動しやすくなるよう、道路標識を英語以外の言語でも表示すべきかどうかを尋ねるアンケートを配布したとします。
英語が読める住民だけがアンケートに回答する可能性が高いため、自己選択バイアスが生じていると考えられます。つまり、アンケートに回答した人々の意見は、おそらくその町に住むすべての人々の意見とは異なるでしょう。
例3
ある特定の種類の鹿の平均的な体高を生物学者が調べたい場合、開けた草地に鹿の餌を置き、それを食べにきた鹿の写真を撮るかもしれません。
この場合、その種類の鹿の餌を好む鹿や、広々とした場所にいることに慣れている鹿だけが草地に入り、サンプルデータに含まれる可能性が高いため、自己選択バイアスが起こる可能性が高いです。
そのため、このサンプルの鹿の平均身長が、すべての鹿の平均身長と同じになる可能性は低いでしょう。
さらに詳しく： 理論的研究
結論
自己選択バイアスについて学び、この調査バイアスを低減する方法について学びました。また、いくつかの例も挙げました。自己選択バイアスは調査において大きな問題です。非確率抽出が使用されると、偏りのあるサンプルが作成されます。確率抽出法について説明し、このバイアスを防ぐのに役立つことを説明しました。
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