イントロ
標本設計と偏り
計算前に、誰が入り誰が抜けたかを見る
標本調査の偏りは、ある特徴をもつ人が選ばれやすい、答えやすい、特定の答えへ誘導されるときに生じます。人数より先に選び方と測り方を点検します。
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定義
バイアス
- 教科書では
- 調査結果を母集団の真の値から特定の方向へずらしやすい、設計上の系統的な偏りです。
- 言いかえると
- 無作為抽出でも標本ごとに少し違う偶然のずれは生じます。一方、ウェブで希望者だけが回答する、連絡先のない人が抽出枠から抜ける、回答しない人に特徴がある、質問文が賛成を促す、といった仕組みは一方向のずれを生みます。
公式
観測された差を分けて考える
調査値と母数の差は、偶然変動だけで説明できるとは限りません。
差の見取り図
調査値−母数＝偶然のずれ＋系統的な偏り
標本を取り直すと揺れる部分と、設計が同じなら同じ方向に残りやすい部分を分けます。
- 偶然のずれ無作為抽出でも生じる標本ごとの変動
- 系統的な偏り選び方や測り方が生む方向性のあるずれ
使うときのコツ
この式は厳密な分解計算ではなく、原因を点検するための見取り図です。
解くコツ
母集団、抽出枠、参加者、回答者、測定値の各段階で誰が抜けるかをたどります。
手順
調査を読む5つの問い
- 1
母集団は問いに合うよう具体的に定義されているか
- 2
抽出枠は母集団の重要な層を覆っているか
- 3
各対象が選ばれる仕組みは確率的か
- 4
無回答者と回答者の特徴は違いそうか
- 5
質問文・順序・測定方法が回答へ影響していないか
比較
| 偏り | 起こり方 | 改善の方向 |
|---|---|---|
| 抽出枠の不足 | 名簿に一部の層がいない | 対象を覆う枠へ更新 |
| 自己選択 | 関心の強い人だけ参加 | 対象から無作為に依頼 |
| 無回答 | 回答者だけに特徴 | 追跡と回答しやすい設計 |
| 測定・質問 | 誘導文や測定条件が違う | 中立で統一した方法 |
偏り抽出枠の不足
- 起こり方
- 名簿に一部の層がいない
- 改善の方向
- 対象を覆う枠へ更新
偏り自己選択
- 起こり方
- 関心の強い人だけ参加
- 改善の方向
- 対象から無作為に依頼
偏り無回答
- 起こり方
- 回答者だけに特徴
- 改善の方向
- 追跡と回答しやすい設計
偏り測定・質問
- 起こり方
- 誘導文や測定条件が違う
- 改善の方向
- 中立で統一した方法
偏りの名称を当てるだけでなく、どの段階をどう直すかまで一組で考えます。
例
- 場面
- 学校食堂の満足度を、食堂の入口で昼休みに利用者200人へ聞いた。
- 順に考えると
- 母集団を全校生徒とするなら、食堂を利用しない生徒は抽出されません。200人という人数が多くても、利用者だけを選ぶ仕組みは変わりません。全校名簿から無作為に選び、利用状況も質問すれば、非利用者を含む全校の意見へ近づけます。
- ここが結論
- 問題は標本数より、入口に来た利用者だけを対象にした抽出の偏りです。
注意
大標本で偏りが消えるとは限らない
確認
確認テスト
Q1
動画サイト上で「この動画が好きな人は投票してください」と募った結果を、全視聴者の好みとみなせない主な理由はどれですか。
まとめ
まとめ
- 1
偶然のずれと系統的な偏りを区別する
- 2
母集団から回答まで各段階の脱落を見る
- 3
標本数を増やしても設計上の偏りは残り得る
- 4
結果とともに抽出方法・回答率・質問文を読む
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