調査研究におけるサンプリングの重要性
研究を進めるためには具体的な計画が不可欠です。研究の対象、測定・評価方法、評価期間など決めなければならないことは多々あります。研究計画は慎重に検討しておく必要があります。同様に重要なのは、研究における調査対象の抽出（ サンプリング ）です。大方の調査では、限られた調査対象から得られる回答（データ）をもとに全体を推定します。調査の対象となる特性を持つ全体を母集団、母集団の性質を忠実に反映するように母集団から抽出される部分を標本（サンプル）と呼びます。サンプル数が多いほど、母集団の性質をより確実に反映する確率が高くなりますが、調査結果の信頼性を高めるにはサンプルの数とともにランダム性も大事な要素であると覚えておきましょう。以下に、サンプリングについてまとめてみます。 サンプリングの方法－確率抽出法と非確率抽出法 ひとつの例として以下のような調査を考えてみます。 炭坑での労働が健康におよぼす悪影響を調べたいとします。炭坑労働者全員を調べることは実質的に不可能なため、調査対象を絞ってデータ収集することが必要となります。この調査では、ある地域の炭坑労働者を調査対象としてサンプルに設定します。 このように母集団（炭鉱労働者）からサンプル（調査対象）を選ぶ方法としては、確率抽出法と非確率抽出法の２つに大きく分けられます。 1. 確率標本抽出法 母集団から標本を適当に選んだのでは、その調査結果の評価が難しくなります。また、一定の偏りが生じるような抽出法は避けるべきです。そこで、母集団を構成している全て（成員）が一定の確率で（必ずしも同じ確率でなくてもよい）調査対象となるように選ぶ抽出法が確立標本抽出法です。これにはいくつかの手法がありますが、最も広く利用されるのは母集団のどの構成要素にも等しい抽出確率を付与する単純無差別抽出法です。他に、層別抽出法（層化抽出法）、クラスター抽出法（集落抽出法）、系統抽出法などがあります。上述の地域を限定して炭鉱者のサンプルを選出した例は、クラスター抽出法です。 2. 非確率抽出法 確率標本抽出法とは異なり、確率的でない基準に基づき調査対象を選ぶ方法です。サンプルに選ばれる確率が不均等なので、標本誤差（サンプルを無作為抽出して調査した結果にともなう誤差）を統計的に推定することはできません。研究者が、調査研究の目的等に応じて選択的にサンプルを選びたい場合にこの方法が採用されます。非確率抽出法には、機縁法・縁故法、応募法、インターセプト法、割り当て法、有意抽出法などがあります。 質的調査、量的調査とサンプリング サンプリングをした対象者からデータが得られたら、次は分析です。それには、言葉による説明などを行う質的調査と、情報を数量化して捉える量的調査の２つがあり、双方の特性を理解した上で、どちらが自分の研究に適しているか総合的に判断する必要があります。…