例えば、自動車の運転体験に関する研究を行う場合、参加者が全員バイクユーザーばかりでは、どうしても狙った研究結果が得られない。 このように、参加者の選択が不十分な状態で調査を実施した場合に生じる誤差を サンプリング・バイアスといい、参加者を常に無作為に、異なる文脈から選択することで防ぐことができるのです。
サンプリングバイアスとは？
調査におけるサンプリング・バイアスまたは偏ったサンプルは、意図した母集団のメンバーが誤って選択された場合に発生します – 彼らが選択される確率が低いか高いかのいずれかです。
サンプリング・バイアスの最も一般的でわかりやすい例は、大統領選挙の投票者である。 中流階級のブルーカラー有権者1000人に世論調査をすると、全体像を描くのに十分な多様性がないため、サンプルに大きな偏りが生じてしまうのです。 正確な結論を導き出すために必要な複数のデモグラフィックが省かれているのです。
サンプリングバイアスの原因と種類
サンプリングの偏りには、研究者が気をつけなければならない原因がたくさんあります。 ここでは、その代表的なものを紹介します。
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アンダーカバーとサンプリング・バイアス。
アンダーカバーは、研究者がサンプルを正確に表現できないため、サンプリングバイアスの最大の原因の1つとなっています。 このようなカバー率の低さの主な原因は、母集団を十分に代表していないことや、コンビニエンス・サンプリングによって簡単に入手できる回答者のみから回答を収集していることにあります。 インターネットによる全国調査は、高齢者やインターネットへのアクセスが限られている、あるいはできない人を対象としているため、このアンダーカバーのリスクカテゴリーに該当します。
母集団を公平に表現することで、正確な調査結果を得ることができます。 しかし、それは、さまざまな層を取りこぼさないよう、特別な努力をする必要があることを意味します。
アンダーカバー・バイアスの例。
ある都市で新しい交通法の効果を把握したい研究者が、ショッピングモール内でコンビニエンス・サンプリングによる調査を実施した。 この調査は、以下のグループからアンダーカバーされる可能性が高い。
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- ショッピングモールに行くのが苦手な人
- ショッピングモールまでの交通手段がない方
- 他のショッピングモールを利用したい方
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任意回答バイアス。
任意回答バイアスは自己選択バイアスとも呼ばれ、特定の特性を持つ回答者が、他の回答者よりも進んで調査に参加することを指します。 これは、彼らが研究参加をコントロールできる場合に起こります。 ここでは、回答者は中立ではなく、ほとんどが一つのトピックに共感して傾倒する傾向があります。
自己選択により、研究に望ましくない結果が生じ、研究の合理性に影響を与える。 また、自分の意見が重要であるにもかかわらず、その話題から遠ざかりたいと思う人の気持ちから、自発的な回答バイアスが発生します。 したがって、この調査の結果は、そのテーマについて強い意見を持っている人だけを表し、それ以外の人は省き、サンプルを過剰に表現していることになります。
自己選択・自発的バイアスの例。
テレビ・ラジオのコールインは、話題に関心のある回答者だけがダイヤルを回して調査に参加する、ボランタリーバイアスの最たる例である。
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生存率の偏り。
生存者バイアスもまた、標本バイアスの一種であり、研究者は選択基準を通過した標本のみに集中し、通過できなかった標本は無視するというものである。 生存バイアスの問題は、結果が非常に楽観的であるため、研究者に全体像を与えないことである。 基準に達しなかった変数の意見は無視されるため、結果が一方的になってしまう。 見通しが悪いと、論理的な間違いが起こり、最終的な結果が歪んでしまうのです。
生存率バイアスの例。
ある業界の業績を調べても、失敗して今は存在しなくなった組織は考慮されないかもしれません。 この結果は、生存者バイアスによってプラスに見えるかもしれませんが、産業全体を正確に表しているわけではありません。
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非回答バイアスがある。
研究への参加を拒否し、研究から脱落する回答者は、非回答バイアスを引き起こす。 無回答は、調査対象者の一部が調査に参加しないことを選択したために起こるものです。 参加バイアスは、複数の理由によって起こり、研究に大きな偏りを生じさせます。 研究の長さや質問の構成が原因で、脱落を選択する人も多い。
非回答バイアスの例。
サンプルに機密情報を要求することは、非回答バイアスの主な原因の1つです。 家族、収入、性的嗜好、薬物使用など、個人的な事柄について答えることに抵抗がある回答者が多いため、回答に偏りが生じる可能性があります。
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リコールバイアス。
リコールバイアスは、回答者が物事を正しく覚えていないときに起こるものです。 想起バイアスを軽減することはあまりできませんが、データ収集における一般的なエラーとして考えるしかありません。 人間の記憶は不完全であり、デフォルトで選択的な記憶を持っているため、リコールバイアスは調査において非常に一般的である。 物覚えの良し悪しではありません。 リコールバイアスを避けるには、回答者の記憶が鮮明なうちにインタビューするのが一番です。
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観測者の偏り。
観察者バイアスは、研究者自身が意識的に、あるいは大部分は無意識的に、研究の期待に影響を与える場合に発生します。 特定の統計グループだけを調べてチェリーピックをしたり、インタビューの際に参加者に影響を与えたりすることで発生します。 優れた調査デザインは、このバイアスを軽減し、研究者が完全にコントロールすることができます。
サンプリングバイアスを回避する方法
サンプリングバイアスを完全に回避することは無理でも、ある程度コントロールすることは可能です。 サンプリングバイアスを回避するためのヒントをご紹介します。
- 母集団とサンプリングフレームを定義する
- 対象者とサンプリングフレームが一致していることを確認する。
- アンケートの長さを短くする、または妥当な長さにする
- アンケートに簡単にアクセスできるようにする
- フォローアップ
- コンビニエンス・サンプリングは最適な選択肢ではない
- アンケートの目標を設定する
- 回答者に平等に参加する機会を与える
層別無作為抽出の重要性
層化ランダムサンプリングを実施することは、研究の偏りレベルを下げるための素晴らしい方法です。 研究者が母集団を正確に調べ、正確に代表するサンプルを作成する機会を与えてくれるのです。
例えば、母集団が男性50％、女性50％で5,000人いるとして、調査を実施するために100人が必要な場合、母集団の割合を正確に表すために、男性50人と女性50人を選ぶ必要があります。 層別サンプリングは、サンプリング・ミックスを意識することで、研究者が最初にバイアスを回避するのに役立ちます。
QuestionPro Audience – サンプリングバイアスのパートナーです。
サンプリング・バイアスを回避する良い方法の1つは、研究のために選択できる参加者のプールを多く持つことです。 より多くの中から選択することで、研究者は母集団に応じた正確なサンプリングの機会を得ることができます。QuestionPro Audienceは、世界中の何百万人ものダブルオプトのオンライン調査回答者から、どのような種類の調査にも対応できるような回答者を集めています。正確な情報を取得し、調査研究を成功させるために、サンプリングパートナーを賢く選択しましょう。
