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質問紙調査の方法



T 標本調査

 質問紙調査を行う際には調査対象を定義することがその第1段階です。調査対象を定義するとは、自分が調査したい目的や方法に応じてどのような人たちを調査の対象にするのかを明確にすることです。例えば、全国の大学生の学力について調査したいのに、ある県の小学生を対象に質問紙を行っても何の意味もないのです。

 調査対象を明確にしたら、次は母集団を決定する必要があります。つまり自分が調査したい対象の範囲を決めるといえるでしょう。先の例でいえば、日本全国の大学生の学力について調査したいわけですから、日本全国の大学生が母集団となります。仮に群馬県の小学生の親への愛情を調べたいのであれば、群馬県内の小学生が母集団となるわけです。

 さて、母集団を決定しても実際に全国の大学生、あるいは群馬県内の小学生全員に対して質問紙調査を行うのはまず不可能といってよいでしょう。そこで必要となるのが標本抽出と呼ばれるものです。


@.全数調査と標本調査

 母集団を直接的に調査することはまず不可能だといいましたが、もし母集団を群馬県立〜高校の生徒(200人)と設定したのであれば、母集団全体に対して調査を行うことも可能です。このように母集団を構成している全員に対して行う調査を全数調査といいます。
 これは松組担任の先生が松組の生徒40人に対してアンケートを行うのと同じです。この場合、知りたいのは松組の生徒40人だけですから、わざわざ標本を抽出して母集団を推定するようなことは必要ないのです。

 とはいっても、やはり現実の調査では標本抽出をして母集団を推定するというのが一般的でしょう。そこで標本抽出の方法について少し説明しておきます。

無作為抽出(ランダムサンプリング)
ある母集団から無作為(ランダム)に標本を抽出する方法です。標本から母集団を推定する、あるいは統計的検定を行える(意味をもつ)のは無作為抽出した場合のみです。
有意抽出
調査者が主観的に母集団から標本を選んで抽出する方法です。この方法を用いた場合、標本が母集団を代表しているという数学的な裏づけがないため、統計的推定・検定をすることはできません。


A.無作為抽出の方法

 無作為抽出を行うためには母集団の構成員リストがなければなりません。これはどういうことかというと、例えば喫茶店にいって飲み物を注文するとしましょう。この時に店員さんが「当店はメニューがありませんのでご了承ください」といわれたら私たちお客側は飲み物を選びたくても選べません。これと同じで母集団にはどのような人がいるかというメニューがなければ選ぶことが出来ないのです。

 話を元に戻しますが、無作為抽出にも単純無作為抽出法、系統抽出法、多段抽出法、層化抽出法などがあります。それぞれの抽出方法については同ページ目次にある標本調査法のページを参考にしてください。


B.有意抽出の方法

 有意抽出法には友人や知り合いの組織などをサンプルにする縁故法やメディアを用いて募集するような募集法と呼ばれるものなどがあるが、有意抽出法の検定についての説明を含めて後ほど詳しく説明します。 


C.サンプル数を決める

 まず"サンプル数"と"サンプルの大きさ"の違いについて説明しておきましょう。例えば10代から30代までの男女で構成された120人の母集団から、男女関係なく10代から10人、20代から10人、30代から10人をサンプリングしたとしましょう。

 この場合、サンプル数は3でそれぞれのサンプルの大きさは10です。10代の標本を1つ目の標本、20代の標本を2つ目の標本、30代の標本を3つ目の標本として考えれば納得できるでしょう。つまり母集団から何回サンプリングを行ったか(標本数)、サンプリングした標本を構成しているのは何人か(標本の大きさ)をしっかり区別する必要があるのです。

 ちなみに、サンプリングの方法はともかくとして今回のサンプリングには問題がある可能性があります。普通なら10代、20代、30代から同じ人数を選んだのだから平等だろうと考えるでしょうか、母集団が下表のような構成になっていたらどうでしょうか。

年代 人数
10代 15
20代 30
30代 45
40代 10
50代 20

 ご覧の通り、10代の人は15人しかいないのに対して30代の人は45人もいます。この場合30代の人は10人より多く選び、逆に10代の人はもっと少なめに選ぶ必要があるわけです。

 さて、サンプリングを行う際には以下のことに注意してサンプル数を決める必要があります。

 とにかく母集団の推定を行うのであれば、しっかりとしたサンプル数を決定しておく必要がありそうですが、とりあえずサンプル数を決めるための数式を紹介しましょう。実際には私が自作したRプログラムがあるのでいちいち計算する必要はありません。むしろサンプル数を決めるのに計算機を打って・・・などということをしていたらいくら時間があっても足りるものではありません。


@標本の平均と分散から母分散を推定します

5
4
3
5
7
6
3
4
2
6
9
4
平均 4.83
分散 3.79

 上のデータから実際に母分散を推定してみましょう。まず

となるのでこれを信頼度95%で推定してみましょう。カイ二乗分布表から自由度12-1=11でα=0.975とα=0.025の値を読み取ると

となっていますから、ここから

となり、結局母分散は2.07〜11.91の間にあることが分かりました。

Aサンプル数を決める

 サンプル数を決めるために

こういう便利な公式がすでにあります。Zは信頼率、dは精度で、σが母分散です。

〜信頼率〜
90%の信頼率⇒Z=1.645 , 95%の信頼率⇒Z=1.96 , 99%の信頼率⇒Z=2.58
〜精 度〜
精度と表現すると分かりにくいかもしれませんが、これは"ズレ"のことですが具体的な例を上げて説明します。
〜母分散〜
これは先ほど求めましたね。母分散はだいたい2から12の間にあるので計算上、母分散は7ということにしておきましょう。

 よってサンプル数は100程度あれば良いということが分かったわけです。この計算を行うためにはこれ@をR貼り付けて使ってください。母分散の計算の手間を省くためにはこれAもよい。

〜これ@の使用例〜

> my.sampling(信頼率,精度,母分散)


〜これAの使用例〜

> bob(自由度,標本分散,α1,α2)
α1とα2はカイ二乗分布表から読み取った値です。



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