標本抽出・バイアス・調査設計をどう確認するか。

標本抽出の設計：対象集団との関係を確かめる

母集団について推定するには、対象者の選び方、回答しなかった人、推定に置いた仮定を明示します。確率標本による設計ベースの推定では、抽出確率が分かることが重要です。

・単純無作為抽出：大きさnの標本のすべての組み合わせが同じ確率で選ばれる設計です。各個体の選択確率が等しいことだけでは定義として十分ではありません。

・層化抽出：母集団を層に分け、各層で定めた確率設計で抽出します。層の大きさや抽出割合に応じた重み付けが必要な場合があります。

無作為抽出でも非回答が偏れば推定に影響します。非確率標本から推論する場合は、モデルや補正に必要な仮定を別途説明します。

回収率と自己選択がもたらす「バイアス（系統誤差）」

自己選択型Webアンケートでは、回答するかどうかを本人が決めます。関心が強い人ほど回答しやすければ、回答者と対象集団の分布に差が出る可能性があります。ただし、必ず特定の方向に偏るとは限らず、調査の仕組みや補正可能な情報を確認します。抽出された人が回答しない非回答も別の偏りを生み得ます。

標本サイズ（N）と偏りの本質的な違い

標本数を増やすと、同じ抽出設計と前提の下で偶然のばらつきは小さくできます。しかし、特定の層が標本に入りにくい仕組みが残るなら、数だけを増やしてもその選択偏りは自動的には消えません。大きな標本の小さな標準誤差は、代表性の保証ではありません。一方、非確率標本でも適切な補正やモデルを置ける場合があります。そのときは必要な仮定と限界を明示します。