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社 会 調 査無作為抽出法と有意抽出法のあ れ こ れ土屋隆裕
横浜市立大学国際総合科学群 教授・データサイエンス推進センター 副センター長「標本の抽出法には様々あるが，それらは無作二つは，母集団の一部を選び出す方法のうち，「代為抽出法と有意抽出法の二つに大別でき表性を持った標本の抽出法」としていずれが有力る」。調査法に関する我が国の書籍では，このようかという観点から比較・検討されていたものです。

な説明が多いようです。なお，有意抽出法を「有為抽出法ではない無作為抽出法とは，役に立たない抽Jensen（1926）は両者を対等に取り上げていますが，Neyman（1934）は有意抽出法の欠点を指摘し，無1）
Neyman
作為抽出法，特にいわゆる「Neyman 割当（allocation）」による層化無作為抽出法の優位性を出法ということになります。皮肉ならともかく，後示しました。決して駅前抽出を含む全ての抽出法

述の英語表記に鑑みれば「有意」抽出法とすべきでの分類法として，無作為抽出法と有意抽出法が考えしょう。無作為抽出法は作為なく主観を入れずにられていたわけではありません。これら二つは，全標本を選ぶ方法であり，有意抽出法はそれ以外の全ての抽出法を分類する器としては小さすぎるのです。

抽出法」とする書籍もあります。
「有為」は国語辞書で「役に立つこと」と説明されているため，「有為」ての方法，つまり作為的にあるいは主観で標本を選

ちなみに筆者は授業では，標本抽出法は確率抽出

ぶ方法という説明は，「無」と「有」が相反し，「作為」法と非確率抽出法とに大別でき，前者はときとしてと「意」が似たようなイメージを持つことから，疑無作為抽出法と呼ばれることもあると説明してい問の余地がないように思われます。

ます。細かい点を抜きにすれば，前者は各対象が標

しかし，改めて用語の定義を様々な文献で見てい本となる確率を計算できる方法，後者は計算できな

くと，先述の分類では矛盾や混乱が生じてしまうのい方法です。いかにすれば非確率抽出法が「有為」です。例えば現行の高等学校の数学 B の教科書でな抽出法となるかが問われている今，考え方の整理は，無作為抽出法を「母集団の各要素を等しい確率とともに改めて用語の定義を再整理してみるのもで抽出する方法」と定義しています。無作為抽出よいのではないでしょうか。

法ではない抽出法を有意抽出法に分類するなら，
規
模比例確率抽出法などの不等確率抽出法は有意抽

注出法ということになってしまいます。

1）オリジナルは Tschuprow(1923) といわれている。

逆に有意抽出法は英語では purposive selectionですが，その方法は例えば Jensen（1926）では，い文献

わば集落抽出を行ったとき，諸特性に関して平均やJensen, A., 1926, Report on the representativemethod in statistics , Bulletin of the International
Statistical Institute, 22 (1): 359-380.

割合が全体とできるだけ等しくなるよう標本を選ぶ方法と説明されています。ここで諸特性とは，性Neyman, J., 1934, On the two different aspectsof the representative methods: The method ofstratiﬁed sampling and the method of purposive
selection , Journal of the Royal StatisticalSociety, 97 (4): 558-606.

別や年齢，年収などと考えればよいでしょう。横浜の駅前で誰でもよいから手当たり次第に標本を選ぶ方法は有意抽出法ではなく，有意抽出法ではない抽出法が無作為抽出法であるならば，駅前抽出は無作為抽出法ということになります。

Tschuprow, A. A., 1923, On the mathematical
expectation of the moments of frequency
distributions in the case of correlated
observations , Metron, 2:461-493, 646-680.

このような矛盾や混乱は，あらゆる抽出法を無作為抽出法と有意抽出法という二つの語を用いて大別するところから生じているようです。元々この社会と調査

NO.20（2018 年 3 月）

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C o l u m n社 会 調 査

社会調査のあれこれ「少年易老學難成」への反論のあ れ こ れ朝野熙彦
学習院マネジメントスクール 顧問

私自身が何をなすでもなく古希を迎えてしまっ

その後 ，ひょっとしたきっかけで大学に移るこたので ，まさに「少年老いやすく」の一人のとになった。授業の担当科目が調査だったので ，見本である。もっとも表題のことわざには多少の自分の専門が変わらないシームレスな転職だった。

異議があるので，このコラムではその点について私テキストについていえば ，大学に移ってから書い見を述べたい。

たのが『入門多変量解析の実際』（講談社）だった。

私は社会人生活の前半は調査の実務家として ，昨年は『ビジネスマンがはじめて学ぶベイズ統計学』

そして後半は調査を教える教員として過ごして（朝倉書店）を執筆した。いずれも私自身が教育をきた。近年では中央大学の博士後期課程で研究受けた経験がない初心者だからこそ書けた ，初心の方法論として「社会調査法」を担当した。これ者による初心者のための入門書であった。

まで約半世紀を調査のおかげで生きてきたこと

さて ，表題のことわざを解題すれば ，「人間はすになる。

ぐに年をとってしまうから ，若いうちからしっか

しかし私自身は ，人から調査の教育を受けた経り勉強しないと学問は成就しない」という教訓だ

験はない。私の学生時代は大学紛争前の牧歌的なろうと思う。それに対して私は「とんでもない」時代であった。学生はごく普通に部活とアルバイト ，と反論したい。学問に完成はないから ，学を成就

人によっては雀荘で日々を送っていた時代である。

するという目標設定がおかしい。もはや教条的な勉強にも就活にも気が乗らず4年の夏休みに入っ啓蒙主義は通用しないのではないか。多くの社会たころ ，ある先生がある調査会社から求人の口が問題には暫定的な解はあっても完璧な正解などなあることを教えてくれた。なんとなく話の流れでい。常に過去の常識を疑うという精神が大事だろう。

その会社を受けてみたのである。

勉強の時期についても反論がある。学生時代の訪問先は猫の手も借りたいほど忙しかったらし

知識を消費するだけで長い社会人人生を過ごしてく ，訪問したら即採用になった。会社ならどこでいけるだろうか。自然 ，
社会 ，
情報環境は変動してもいいという学生と ，人間なら誰でもいいといういくし ，当然ながら新しい課題が発生する。すべ会社との緊張感のない出会いであった。てとまでは言わないが ，むかし習った知識も陳腐

さて ，猫の手代わりに入った調査会社だったが ，化して通用しなくなるかもしれない。

分からないなりに仕事を始めてみると調査は予想要するに「いつから学び始めても良いし学びに外に面白かった。自分自身が調査の初心者であっ終わりはない」と言いたいのである。社会に出てたこと ，社内に指導してくれる先輩がいなかったからはじめて勉強の必要性に気付き ，それから勉

こと ，統計分析でユーザーにとって分かりやすい強に取り組んでなぜ悪いのだろうか。学びは20歳

テキストが無かったこと ，という入社時の状況が前後で終わってしまうものではない。ミッドキャ幸いした。おかげで初心者の悩みを共感することリア層への教育もリカレント教育も当然必要だとができ ，仕事は一人でやらなければならないこと思う。私はこの20年以上 ，働きながら学ぶ社会人を覚え ，自分で統計分析関係の勉強を始める気に学生を相手に授業をしてきた。中には50歳以上のなった。会社員の時代に執筆したのが『行列・ベ方もおられた。今や公共政策においても ，また産クトル入門』（同友館）という本だった。この本は ，業界からも ，現代社会の課題を解決する能力が望

自分自身が仕事に困ってしまったからこそ書けた

まれていると思うし大学教育もそうした期待に応本であった。

えなければならないと思う。

社会と調査

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