標本調査【sampling】

概要

標本調査（sampling）とは、統計的な調査を行う際に、対象となる母集団から一定の基準や方法で少数の標本(サンプル)を抽出し、これを対象に調査を実施する方式。社会調査や品質検査などで広く用いられる。

ある母集団に含まれるすべての要素を調査することを「全数調査」（悉皆調査）というが、社会調査の場合は膨大なコストや時間が必要になったり、母集団全体にアクセスすることがそもそも不可能であったりする。商品の品質検査などでは破壊的な検査を全数に行うことはできないという問題もある。

そこで、母集団から一定の方法で要素を抽出して調査を行う標本調査が広く行われている。抽出した要素を「標本」（sample）という。標本に対する調査結果から統計的な推計を行い、母集団全体の状態を推定する。標本による推計値と母集団の本当の値（真の値）とのズレ（乖離）を「標本誤差」という。標本数などから精度の予測は可能だが誤差をゼロにすることはできない。

標本の抽出法

抽出した標本の属性に偏りがあると母集団の状態を正しく推定できないため、なるべく母集団全体を代表する標本の組み合わせを選択する必要がある。適切な抽出方法は母集団の特性により様々で、抽出の枠組みと要素の選出方法を組み合わせて抽出方法を決定する。

抽出の枠組みは母集団を複数の枠に分割してそれぞれの枠から抽出することを指す。特に枠を設けず全体を対象とする「単純抽出」、重なりのない複数のカテゴリーに分けてそれぞれから選出する「層化抽出」（層別抽出）、ある属性が共通している（クラスターを形成している）がそれ以外の属性がバラけている集団から抽出する「集落抽出」（クラスターサンプリング）などがある。

枠（あるいは全体）からの要素の選出方法としては、くじ引きのようにランダムに選ぶ「無作為抽出」、「登録番号の末尾が00で終わる」といったようにある属性の値を規則的に選んでいく「系統抽出」などがある。大規模な調査では、抽出した要素の集合から再び抽出を行う「多段階抽出」（多くの場合は2段階抽出）が行われることもある。

(2024.5.27更新)