標本調査法

層化抽出、集落抽出、系統抽出、ネイマン配分など、統計検定準1級レベルの標本調査法を学習します。

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解説
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系統抽出における抽出間隔とサンプル選択

系統抽出は実査において最も実用的な抽出方法の一つです。一定間隔での抽出により、母集団全体から均等に分散したサンプルを取得できます。

問題設定の整理
  • 母集団サイズ:N = 2400
  • 目標標本サイズ:n = 150
  • ランダムスタート:8番目
  • 求める値:抽出間隔k、5番目の要素番号

Step 1: 抽出間隔の計算

系統抽出の抽出間隔kは:

$$k = \frac{N}{n} = \frac{2400}{150} = 16$$

したがって、抽出間隔k = 16です。

Step 2: 系統抽出の仕組み

系統抽出では以下の手順で標本を選択します:

  1. 抽出間隔k = N/nを計算
  2. 1からkまでの範囲でランダムスタートrを選択
  3. r, r+k, r+2k, r+3k, ... の要素を抽出

今回の場合:ランダムスタートr = 8

Step 3: 抽出される要素番号の計算

一般的に、i番目に抽出される要素の番号は:

$$x_i = r + (i-1) \times k$$

各要素の番号:

$$x_1 = 8 + (1-1) \times 16 = 8$$
$$x_2 = 8 + (2-1) \times 16 = 8 + 16 = 24$$
$$x_3 = 8 + (3-1) \times 16 = 8 + 32 = 40$$
$$x_4 = 8 + (4-1) \times 16 = 8 + 48 = 56$$
$$x_5 = 8 + (5-1) \times 16 = 8 + 64 = 72$$

したがって、5番目に選ばれる要素番号は72です。

系統抽出の特徴

項目内容利点・特徴
実施の簡便性機械的抽出ヒューマンエラー防止
分散性均等分散代表性の向上
管理効率予測可能調査計画の立案が容易
費用効率低コスト複雑な抽出設計不要

系統抽出の効率性と注意点

Step 4: 母集団の順序性の影響

系統抽出の効率は母集団リストの順序に依存します:

  • ランダム順序:単純無作為抽出と同等の効率
  • 単調増減:効率向上(層化効果)
  • 周期的変動:効率悪化の可能性
  • 地理的順序:空間的代表性向上

周期性問題の例

母集団に周期性がある場合の注意:

状況周期抽出間隔問題
住宅調査10戸(角地効果)10角地のみ選択
時系列データ7日(曜日)7同一曜日のみ
製造業調査8時間(シフト)8同一シフトのみ

Step 5: 端数処理の対応

N/nが整数でない場合の処理方法:

$$\frac{N}{n} = \frac{2400}{150} = 16.0 \text{(整数)}$$

今回は整数なので問題ありませんが、一般的な処理方法:

  • 切り下げ:k = ⌊N/n⌋ → 標本サイズ増加
  • 切り上げ:k = ⌈N/n⌉ → 標本サイズ減少
  • 調整:母集団サイズを微調整

実際の標本サイズの確認

最後に抽出される要素番号:

$$x_{150} = 8 + (150-1) \times 16 = 8 + 2384 = 2392$$

2392 ≤ 2400なので、150個すべての標本を取得可能です。

系統抽出の分散特性

Step 6: 分散の理論的性質

母集団が順序付けられている場合の分散:

$$\text{Var}_{sys} \leq \text{Var}_{srs}$$

特に、線形トレンドがある場合:

$$\text{Var}_{sys} \approx \frac{\text{Var}_{srs}}{3}$$

大幅な効率向上が期待できます。

系統抽出 vs 他の抽出法

抽出法実施の簡便性統計的効率適用場面
単純無作為基準理論研究
系統抽出同等以上実地調査
層化抽出精度重視
集落抽出費用制約

実務における応用と注意点

Step 7: 実際の調査での適用

  • 電話調査:電話番号の系統抽出
  • 住民調査:住民基本台帳からの抽出
  • 企業調査:企業名簿からの抽出
  • 出口調査:投票所での定間隔抽出

Step 8: 品質管理のポイント

  • ランダムスタート:真の乱数の使用
  • リスト完全性:母集団リストの網羅性確認
  • 順序性検証:リスト順序の偏りチェック
  • 代替手法:周期性発見時の対応策準備

系統抽出の計算確認

今回の例での最終確認:

  • 抽出間隔:k = 16
  • 標本サイズ:150個
  • カバー範囲:1番から2400番まで
  • 5番目要素:72番
問題 1/10