研究対象者はどのように定義するのですか？ 調査研究は、特定のグループが結論を出し、その結果に基づいて意思決定を行う必要があります。 この関心のあるグループをサンプルと呼びます。 回答者を選ぶ方法は、サンプリングと呼ばれています。
研究母集団とは？
調査母集団とは、調査や統計的推論のために考慮される集団のことである。 研究対象は人間だけに限定されるものではありません。 それは、共通点を持つ側面の集合体です。 物であったり、動物であったり、測定値であったりと、一群の中に多くの特徴を持たせています。
例えば、30歳から35歳の人がある種類の薬を飲んで、ある症状が回復するまでの平均時間に興味があるとします。 その場合、調査対象者は30歳から35歳までのすべての人となります。
ある都市の野良犬に特定の病気が蔓延していることを調べる医学的な研究です。 ここでは、その都市に属する野良犬を調査母集団とする。 この母集団またはサンプルは、あなたが結論を出したいと思っている母集団全体を表しています。
研究対象者をどのように設定するか？
サンプリングは、特定のグループから選ばれた幅広い人々から意見を収集し、グループ全体について一般的に知るための強力な手法です。
調査研究を効果的に行うためには、真に母集団全体を代表する調査対象者を選択することが必要である。 研究を始める前に、対象者を特定し、合意しておく必要があります。 事前にサンプルを指名して把握しておくことで、研究に役立たないと判断されたフィードバックはほぼ排除することができます。
製品やサービスの効果を把握することを目的とした調査の場合、調査対象者は、その製品・サービスを利用したことのある顧客、またはそのニーズに最も適した顧客、そしてこれから利用する顧客であるべきです。
ターゲット市場の全人口からデータを収集するのは、コストと時間がかかります。 調査対象者を正確にサンプリングすることで、結果の傾向からターゲット市場の実像を構築することができます。
調査母集団から正確なサンプルを選択する
適切なサンプルの決定は、いくつかの重要な要因に左右されます。
- まず、推定したい母集団のパラメータを決めます。
- サンプルからの推定値が正確であることを期待しないでください。 サンプルの結果に基づいて仮定する場合は、常に誤差を想定してください。
- サンプリングのコストを理解することで、どの程度の精度で見積もりを行う必要があるのかを判断することができます。
- 測定したい母集団がどの程度変動しているかを知る。 調査母集団が大きければ、大きなサンプルが必要であると考える必要はない。
- 母集団の回答率を考慮してください。 オンライン調査の場合、20％の回答率は「良い」とされています。
調査母集団におけるサンプリング特性
- サンプリングは、対象者全員を調査せずにデータを収集する仕組みです。
- 研究対象者は、研究のために考慮する人々の全体の単位です。 サンプルとは、この集団の中から母集団を代表する部分集合のことです。
- サンプリングは、世論調査会社が調査を実施しすぎるのを防ぐため、調査疲れを軽減し、回答率を向上させるために使用されます。
- また、グループ全体を測定するよりもはるかに安価で、時間の節約にもなります。
- 異なるグループの回答率パターンを追跡することで、どの程度の回答者を選択すべきかを決定することができます。
- 選択された部分だけでなく、対象者全体に適用される研究である。
調査対象者のサンプリング手法
様々な要因で調査対象者全員を調査することができないことを理解した上で、調査研究に最も適したサンプル抽出方法を採用する必要があります。
一般論として、確率的サンプリングと 非確率的サンプリングの2つの方法論が適用できる。
サンプリング手法。確率的サンプリング
この方法は、確率論に基づいて母集団からサンプル対象を選択するために使用されます。 すべての人がサンプルに含まれ、選ばれる確率は等しくなります。 この種のサンプルには偏りがない。 集団の中のすべての人に、研究に参加する機会があるのです。
確率的サンプリングは、4つのタイプに分類される。
- 単純無作為抽出（Simple Random Sampling）。単純無作為抽出は、サンプルを選択する最も簡単な方法です。 ここで、各メンバーがサンプルに含まれる確率は均等である。 このサンプルはランダムに選ばれており、各メンバーは全く同じ確率で選ばれています。
- クラスター・サンプリングクラスター・サンプリングは、回答者をクラスターにグループ分けする方法である。 これらのグループは、年齢、性別、場所、人口統計学的なパラメーターに基づいて定義することができます。
- 系統的サンプリング。系統的サンプリングでは、母集団から等間隔で個体を選びます。 スタート地点が決められ、あらかじめ決められたサンプル間隔で回答者が選ばれます。
- 層別サンプリング。層別無作為抽出は、回答者を明確な、しかし事前に定義されたパラメータに分割するプロセスである。 この方法では、回答者は重複することなく、集団全体を代表していることになります。
サンプリング手法非確率的サンプリング
非確率サンプリング法は、サンプルの選択に関して研究者の好みを使用します。 このサンプリング方法は、主に研究者がこのサンプルにアクセスする能力に由来している。 この場合、母集団のメンバーはサンプルに含まれる機会が同じではありません。
非確率サンプリングは、さらに4つのタイプに分類されます。
- コンビニエンス・サンプリング（Convenience Sampling）。コンビニエンス・サンプリングは、その名の通り、研究者が回答者に接触する際の利便性を表しています。 研究者はサンプルを選択する権限を持っておらず、近接性という理由だけで行われ、代表性はない。
- 意図的サンプリング、批判的サンプリング、判断的サンプリング。このタイプのサンプリングでは、研究者は研究の性質と対象読者の理解に基づいてサンプルを判断し、作成します。 研究基準と最終目的を満たした人だけが選ばれる。
- 雪玉のサンプリング雪玉のスピードが上がると、周りに雪が積もっていく。 同様に、スノーボールサンプリングでは、回答者は、参加終了後に参考文献の提供や調査対象サンプルの募集を行うことになります。
- クオータサンプリング。クオータサンプリングは、調査者が層に基づいてサンプルを選択する特権を持つ方法である。 この方式では、2人の人間が2つの異なる条件で存在することはできません。
調査母集団におけるサンプリングの利点と欠点
ほとんどの場合、調査対象者全体のうち、あらかじめ設定されたサンプルからのみ認識を得ることができる。 これには、それなりのメリットとデメリットがあります。 その一部をご紹介します。
メリット
- 高精度 – 誤差の発生確率が低い（サンプリングが良好な場合）
- もともと経済的に実現可能で、高い信頼性を持つ
- 異なる調査に対する高い適合率 母集団全体を調査するのに比べ、より短い時間で調査が可能 リソースの配置を削減できる
- データ集約的で包括的な特性は、より大きな母集団に適用されるwideIdealは、研究対象が膨大な場合。
デメリット
- サンプル数不足
- バイアスの可能性
- 精度の問題（サンプリングが悪い場合）
- 典型的なサンプルの入手の困難さ
- 質の高いソースの欠如
- 失敗する可能性があること。
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