サンプリングフレーム。定義、例、使い方

なぜ、ある研究が対象者を取りこぼすのか、不思議に思ったことはないだろうか。サンプリングは楽しそうに聞こえますが、一つひとつの工程が研究結果に直接影響する、大変な作業です。

サンプリングフレームとは、対象となる母集団を特定するための研究者のリストまたは装置です。それは、研究者が母集団からサンプルを選択するために使用できる構成要素のグループです。

リソースやアクセスに制限があるため、研究者が対象となるすべての人口層からデータを収集することができない場合があります。このような懸念があるため、サンプルフレームを確立する必要があります。サンプルフレームを定義する方法と、いつ、どのように使用するかを学びます。

サンプリングフレームとは？

サンプリングフレーム（「サンプルフレーム」または「サーベイフレーム」とも呼ばれる）は、まさにユニットの実際の集合体である。現在、この中からサンプルを採取しています。基本的な無作為標本は、その中のすべてのユニットが等しい確率で抽選され、標本に出現することになります。理想的なシナリオは、サンプルフレームが人々のサンプルと一致することです。

サンプル参加者をあらかじめ決められた方法で抽出するための完全なリストまたはコレクション。リストは何らかの方法で整理されます。つまり、集団の各メンバーは、個々のアイデンティティと接触メカニズムを持っていることになる。これにより、セグメンテーションの特徴に関する既知の情報を分類し、コード化することができます。

サンプルを集めるということは、サンプルを採取する対象集団の全個体の供給またはリストがあることと、サンプルを選択するプロセスがあることを示します。対象となるグループ内のすべての個人に到達するために必要な情報を持っているリソースは、ソースとして適格である。

調査研究の最初のステップは、調査したいすべてのモジュール（ケースとも呼ばれる）を定義することです。人、組織、既存のレコードのすべてがユニットとみなされるかもしれません。研究対象となる集団は、さまざまな単位で構成されています。母集団を記述する際には、できるだけ詳細に記述することが肝要である。

良いサンプリング枠の特徴

リストを選ぶときは積極的にサンプルフレームが要件に対して十分な大きさであることを確認してください。例えば、生活環境に関する調査のための適切なサンプルフレームは、以下のようなものであろう。

ターゲット層の皆さん。
ターゲットグループに属さない人を全員排除する。
特定の人々に到達するために使用される可能性のある、事実情報を含むファイル。

その他考慮すべき点

各メンバーは固有のIDを持っています。これは、短い番号コード（例：1～3000）かもしれません。
フレームに重複がないことを確認します。
リストはよく整理されている必要があります。アルファベット順に並べると、より見やすくなります
情報は最新のものでなければならない。これは定期的に調べる必要があるかもしれません（例：住所や連絡先の変更など）。

サンプリング枠の例

問題は、集団の中のすべての個人を研究することは、必ずしも現実的でない、あるいは実行不可能であるということです。

例えば、アメリカの銀行員が車の所有についてどのような意見を持っているのか知りたいと思ったとします。米国内のすべての銀行からデータを集めるのは、時間と費用がかかりすぎるのです。こんなとき、母集団のサンプルを調査することができます。

サンプルを選ぶプロセスは意図的であるべきで、研究の目的に応じて様々なサンプリング戦略を活用することができます。

サンプルを選択する前に、まずサンプリングフレーム（対象集団の全ユニットのリスト）を構築するとよいでしょう。研究結果は、サンプルフレームで特定された母集団にのみ利益をもたらすことができます。

ここでも、ニュージャージー州の人口からデジタル・プログラムの見込み客数を割り出すための調査を考えてみましょう。調査チームは、地元の電話帳から無作為に1,000の番号を選び、毎日午前9時から午後6時まで200回電話をかけ、特定の質問をした。

サンプルフレームは、以下の条件をすべて満たすニュージャージー州の住民で構成されています。

携帯電話を所有している。
この番号はディレクトリに登録されています。
月曜日から金曜日の午前9時から午後6時までの間、自宅にいる。
電話調査への参加を拒否しているユーザーではないこと。

この場合、サンプルフレームは母集団と区別される。例えば、電話を持っていない（最貧困層）、未登録番号を持っている、電話をかけた時に家にいなかった（被雇用者）、電話調査に参加したくない（多忙で活発な人など）グループを過小評価することになるのです。このようなサンプルフレームと対象母集団との間の格差は、アンケート調査やその他のランダムサンプリング手続きにおいて最も一般的な限界である。

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