サンプリングフレームとは何ですか?

研究者は多くの場合、母集団に関する次のような特定の質問に答えたいと考えます。

• ある学校の生徒の平均身長はどれくらいですか?
• ある都市の平均世帯収入はいくらですか?
• ある国の家の平均的な大きさはどれくらいですか?
• 特定の郡の住民の何パーセントが特定の法律を支持していますか?

対象集団は、研究者にとって興味深い要素の完全なセットです。

多くの場合、対象集団内のすべての個人に関するデータを収集するには時間と費用がかかりすぎるため、研究者は代わりに、対象集団の一部にすぎない対象集団のサンプルを採取します。

サンプルを取得する項目のリストは、サンプリング フレームと呼ばれます。理想的には、サンプリング フレームはターゲット母集団と正確に一致しますが、実際にはこれが当てはまることはほとんどありません。

サンプルサンプリングフレーム

研究者が、特定の郡で特定の法律を支持する 18 歳以上の住民の割合を推定したいとします。

対象となる人口には、18 歳以上のすべての都市住民が含まれます。簡単にするために、都市の住民が 100,000 人であると仮定します。

理想的には、対象集団の代表的なサンプルを取得できるように、サンプリング フレームに100,000 人の住民全員が含まれるようにする必要があります。ただし、実際には、次のような理由により、サンプリング フレームは一般にターゲット母集団と完全には一致しません。

• 前回の国勢調査以降に引っ越した住民もいるかもしれません。
• 前回の国勢調査以降に 18 歳になった住民もいるかもしれません。
• 市は各住民に関する完全な情報を把握していない可能性があります。
• 市は一部の住民に連絡する手段を持たない可能性がある。

このため、私たちのサンプリング枠 (情報を入手できる 18 歳以上の居住者のリスト) は、対象とする母集団と完全には一致しない可能性があります。

したがって、調査のために住民のサンプルを無作為に収集する場合、そのサンプルが対象集団を完全に代表している可能性は低くなります。これをサンプリングフレーム誤差といいます。

ターゲット母集団に完全に一致するサンプリングフレームを取得することは通常不可能ですが、研究者は多くの場合、サンプリングフレームをターゲット母集団にできるだけ近づけようとします。

したがって、標本データを使用して対象母集団に関する結論を導き出す場合、その結論が真実であるという合理的な確信を得ることができます。

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