サンプル抽出法と標本割り当て
サンプル抽出法は母集団から標本を抽出する方法です。よく用いられる方法に単純抽出法と層化抽出法があります。層化抽出法は、同数割り当て、比例割り当て、ネイマン割り当ての3つの方法があります。
サンプル抽出法 sampling
サンプルを通して母集団の姿を正確にとらえるためには、サンプルは母集団を代表している必要があります。そのようなサンプルを選ぶ方法が標本抽出法です。標本抽出の方法は単純無作為抽出法と層化抽出法がよく用いられます。
① 単純無作為抽出法
単純無作為抽出法は、調査対象者を母集団からくじ引きで当てるようにランダムに抽出する方法です。
② 層化抽出法
母集団をいくつかのグループに分割し、各グループからサンプルを抽出する方法を層化抽出法といいます。
ある市の20才～69才の人はインターネットをどの程度利用しているかを推計することにします。
インターネットの利用率は年代によって異なります。サンプルを無作為に抽出した場合、若い人が多く抽出されればこの市のインターネット利用率は高めに、年配者が多く抽出されれば低めになるでしょう。
そこで抽出に先立ち、市民を年代別に分け、それぞれの年代からサンプルを抽出する方法を層化抽出法といいます。
標本割り当て
層化抽出法で、各層のサンプルサイズ(サンプル数)を決めることを標本割り当てといいます。標本割り当てでよく使われる方法は「同数割り当て」、「比例割り当て」、「ネイマン割り当て」の3つです。
母集団の各層（診療科）の大きさに関わらず、各層のサンプル数を同数とする方法です。
母集団の層別の構成比に合わせて、各層のサンプル数を設定する方法です。
【 計算例 】
アレルギー内科 8.3％ × 360 ＝ 30
母集団の各層について推定したい項目（処方患者数など）の標準偏差が予測できる場合、各層の標準偏差の大きさに応じてサンプル数を設定する方法です。
【 計算例 】
アレルギー内科
29.3％ × 360 ＝ 105
アレルギーを専門としている医師が多い診療科は、抗アレルギー薬の処方量のバラツキ（標準偏差）が大きくなることが知られています。バラツキが大きいと予測される層はサンプルサイズを多く設定することにより、調査の精度を高めることができます。
ネイマン割り当ては、バラツキが大きいと予想される診療科を多めに設定し、調査の精度を高める方法です。
各層の標本割り当て数の構成比が母集団の構成比と異なる場合、集計は母集団補正集計を適用します。
