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多言語の人口統計学辞書 日本語 ed. 1994
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標本抽出手続き1は、すべての個人(110-2)を調査しなくてもすむように、母集団に関する情報をその一部分だけから得るために用いられる。調査対象となった母集団の一部分は標本(サンプル)2と呼ばれる。母集団は調査対象である要素3の集合体である。抽出単位4は母集団の一要素でも要素の集合でもありうるが、標本を選択するために用いられる。人口学的標本において、要素は個人(110-2)、家族(115-1)、世帯(110-3)であることが多く、抽出単位は個人、世帯、住宅ブロック、行政単位、地域のいずれでもかまわない。標本は標本設計5に従って選択された多数の抽出単位からなる。
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要素が偶然的過程によって選択された標本は、無作為標本1ないし確率標本1と呼ばれる。標本抽出単位の完全なリストが利用可能な場合、これは抽出枠3と呼ばれる。単純無作為抽出4では、ある割合の抽出単位が抽出枠から無作為に2選択される。この割合は抽出率5と呼ばれる。系統抽出標本6は抽出単位が連続的に番号を付けられている枠から系統的に抽出される7。標本はn番目、(n+s)番目、(n+2s)番目、・・・といった単位をとることによって選択される。この場合nはsより大きくなく、無作為に選択される。集落抽出法8では、母集団の要素が個別に抽出されるのではなく、集落9と呼ばれる集団単位で抽出される。
- 2. 無作為なrandom(形);無作為randomness(名);無作為化するrandomize(動)。
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層別(化)無作為抽出法1では、調査対象の特性に関して母集団全体よりもある意味で同質的(134-4)ないくつかの層2に母集団が分割され、各層から単純無作為標本(161-4)が抽出される。異なる層において異なる抽出率(161-5)を用いることができる。多段抽出法3は標本の選択がいくつかの段階で行われるような方法である。第一次単位4の標本がまず選択され、次にこれらの単位のそれぞれが母集団(101-3)とみなされて、そこから第二次単位6の第二次標本5が選択され、さらにこの過程が繰り返されることがある。良い標本抽出枠がない場合には地図上で区切られた地域の標本が選択されるが、この手続きは地域抽出法7と呼ばれる。
- 2. 層化するstratify(動):層に分割する;層化stratification(名)。
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確率標本抽出(161-1)では無作為的変動は別として、代表標本1、すなわち調査対象の母集団のすべての特性を忠実に反映する標本を得るために、確率論的方法が用いられる。一方、割当抽出法2では、一部の特性に関して母集団を代表するように標本が意図的に選択され、各面接調査員(204-2)には調査の標本に異なる種類の抽出単位が含まれるように割当3が行われる。面接調査員は割当の範囲内で抽出単位を自由に選択できる。
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母集団母数(パラメーター)1は母集団を特徴づける数値である。統計的推定2とはそのような母数を標本から推定する手続をいう。このような推定値は標本誤差3の影響を受け、標本誤差の大きさの程度は一般的に標準誤差4によって与えられる。時に信頼区間5という用語が用いられ、あらかじめ定められた確率の下で推定値がその中に落ちると期待される範囲を示す。二つの数値の差が偶然によって生ずる確率が、有意水準7と呼ばれる所与の数値より小さい場合、その差は有意差6と呼ばれる。たとえば、偶然によって生じる確率が0.05未満の場合、その差は5%水準で有意であるという。標本誤差に加えて、観測誤差8あるいは回答誤差8も推定値に影響を与える。これらの誤差には通常、面接誤差9が含まれるが、それは基礎データが収集される際に面接調査員によってもたらされる系統的誤差である。
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