サンプリング・バイアスという問題

使用する手法や研究分野にかかわらず、研究者は、研究対象の集団の特徴を反映した代表的なサンプルを使用していることを確認する必要があります。この記事では、サンプリング・バイアスの概念、その種類と適用方法、そしてその影響を軽減するためのベストプラクティスを探ります。

サンプリングバイアスとは何ですか？

サンプリング・バイアスとは、母集団内の特定の個人や集団が他の集団よりもサンプルに含まれる可能性が高く、偏ったサンプルや代表的でないサンプルになってしまう状況を指します。これは、無作為でないサンプリング方法、自己選択バイアス、研究者のバイアスなど、さまざまな理由で起こりうる。

つまり、サンプリングバイアスは、より大きな集団を代表していない可能性のある特定の特性や視点を優先してサンプルを偏らせることにより、研究結果の妥当性や一般化可能性を損なうことがあります。

理想的には、調査参加者全員を無作為に選択する必要があります。しかし、実際には、コストや回答者の都合などの制約により、参加者を無作為に選択することは難しい場合があります。無作為抽出を行わない場合でも、データに潜在するバイアスを認識しておくことは極めて重要です。

サンプリングバイアスの例としては、以下のようなものがあります：

ボランティアの偏り:研究への参加を志願した参加者は、志願しなかった参加者と異なる特徴を持つ可能性があり、非代表的なサンプルとなる。
非ランダムサンプリング:研究者が特定の場所からしか参加者を選ばなかったり、特定の特徴を持つ参加者だけを選んだりすると、偏ったサンプルになることがあります。
生存率の偏り:ある状況下で生き残った人、成功した人だけがサンプルに含まれ、生き残らなかった人、失敗した人が除外されている場合です。
コンビニエンス・サンプリング:このタイプのサンプリングは、たまたま近くにいる人など、アクセスしやすい参加者を選んだり、オンライン調査に回答してくれたりするもので、より大きな集団を代表していない可能性があります。
確証バイアス:研究者は、無意識または意図的に、自分の仮説や研究課題を支持する参加者を選び、偏った結果をもたらすかもしれません。
ホーソンじっけん:参加者は、自分が研究または観察されていることを知ると、行動や反応を変えることがあり、その結果、代表的でない結果が生じることがある。

これらのバイアスを認識していれば、解析の際に考慮してバイアス補正を行い、データが表す母集団をよりよく理解することができます。

サンプリングバイアスの種類

セレクション・バイアスは、サンプルが母集団を代表していない場合に発生します。
測定バイアス: 収集されたデータが不正確または不完全である場合に発生します。
報告書の偏りは、回答者が不正確または不完全な情報を提供した場合に発生します。
非回答バイアス(注1)母集団の一部が調査に回答せず、代表的でないサンプルとなること。

サンプリングバイアスの原因

コンビニエンス・サンプリング: 科学的な方法ではなく、利便性に基づいてサンプルを選択すること。
セルフセレクションバイアス: ボランティアで調査に参加した人のみを対象としており、母集団を代表するものではない可能性があります。
サンプリングフレームの偏り: サンプルを選択するために使用されたサンプリングフレームが母集団を代表していない場合。
生存率バイアス特定の人だけが参加することで、代表的でないサンプルになること。例えば、研究者が生きている人だけを調査した場合、調査が実施される前に亡くなった人からの意見が得られない可能性がある。
知識不足によるサンプリングバイアスの発生: 偏った推定値をもたらす可能性のある変動要因を認識できていない。
サンプル投与時のエラーによるサンプリングバイアス適切または十分に機能するサンプリングフレームを使用しなかったり、調査への参加を拒否したために、サンプルの選択が偏ったものになった場合。

臨床試験におけるサンプリング・バイアス

臨床試験は、新しい治療法や薬の有効性を特定の集団で検証する役割を担っています。臨床試験は医薬品開発プロセスにおいて不可欠なものであり、一般に公開される前に治療法が安全で効果的であるかどうかを判断するものです。しかし、臨床試験には選択バイアスがかかりやすいという欠点もあります。

選択バイアスは、研究に使用されるサンプルが代表する母集団を代表していない場合に発生します。臨床試験の場合、選択バイアスは、参加者が選択的に選ばれるか、自己選択的に選ばれた場合に発生することがあります。

ある製薬会社が、新しいがん治療薬の有効性を検証するために臨床試験を実施するとします。病院や診療所、がんサポートグループなどの広告や、インターネットでの応募を通じて、治験の参加者を募集することにしました。しかし、集めたサンプルは、治験への参加意欲が高い人や、ある種のがん患者さんに偏っている可能性があります。そのため、研究結果をより大きな集団に一般化することが難しくなる可能性があります。

臨床試験における選択バイアスを最小化するために、研究者は厳格な包含・除外基準と無作為抽出プロセスを実施しなければなりません。これにより、研究のために選択された参加者のサンプルがより大きな集団を代表するものとなり、収集されたデータの偏りを最小限に抑えることができます。

サンプリングバイアスに起因する問題

サンプリングバイアスが問題となるのは、標本から計算された統計量が系統的に誤っている可能性があるためです。これは、母集団における対応するパラメータを系統的に過大または過小に推定することにつながります。サンプリングにおいて完全なランダム性を確保することは現実的に不可能であるため、実際にはこのような現象が発生する。

不当表示の程度が小さければ、そのサンプルは無作為サンプルに近い妥当なものとして扱うことができる。また、測定される量に顕著な差がない場合、偏ったサンプルでも合理的な推定値となり得ます。

意図的に偏ったサンプルを使って誤解を招くような結果を出す人もいるかもしれませんが、多くの場合、偏ったサンプルは、真に代表的なサンプルを得ることの難しさを反映しているか、測定や分析のプロセスにおける偏りについて無知であるだけです。

外挿：範囲を超える

統計学では、データの範囲を超えて何かについて結論を出すことを外挿と呼びます。偏ったサンプルから結論を導き出すことは、外挿の一形態です。サンプリング方法は、対象集団のある部分を体系的に除外するため、推論はサンプリングされた部分集団にのみ適用されます。

また、例えば、大学学部生のサンプルに基づく推論を、高齢者や中学2年生程度の教育しか受けていない成人に適用する場合にも、外挿が生じます。外挿は、統計の適用や解釈においてよくある誤りである。良いデータを得ることが困難であったり不可能であったりするため、外挿が最善の方法である場合もありますが、少なくとも一粒の塩、そしてしばしば大量の不確実性を伴って受け止められる必要があります。

科学から疑似科学へ

ウィキペディアで紹介されているバイアスに対する無知がいかに存在しうるかを示す例として、生物学の違いの尺度として比率（別名：fold change）が広く使われていることが挙げられる。ある差の小さな2つの数値で大きな比率を得ることは容易であり、より大きな差の大きな2つの数値で大きな比率を得ることは相対的に困難であるため、比較的大きな数値の測定値を比較すると、大きな有意差が見逃されることがあります。

差（引き算）ではなく、比（割り算）を使うことで、分析結果が科学から疑似科学へと排除されることから、これを「デマケーション・バイアス」と呼ぶ人もいます。

サンプルによっては、偏った統計デザインを使用しているものもあるが、それでもパラメータの推定は可能である。例えば、米国国立保健統計センターは、全国規模の調査の多くで、マイノリティの人々を意図的にオーバーサンプリングし、これらのグループ内での推定に十分な精度を得るようにしている。

これらの調査では、すべての民族にわたって適切な推定値を出すために、サンプルウェイトを使用する必要があります。一定の条件（主に重みが正しく計算され使用されていること）が満たされれば、これらのサンプルは人口パラメータの正確な推定を可能にします。

サンプリングバイアスを軽減するためのベストプラクティス

調査対象者を正確に反映したデータを得るためには、適切なサンプリング方法を選択することが極めて重要です。

ランダムサンプリングテクニック:ランダムサンプリングの手法を用いると、サンプルが母集団を代表している確率が高くなります。この技法は、サンプルが当該母集団を可能な限り代表するものであることを保証するのに役立ち、したがって、バイアスが含まれる可能性が低くなる。
サンプルサイズの算出:サンプルサイズの計算は、統計的に意味のある仮説を検証するのに十分な検出力が得られるように行う必要があります。サンプルサイズが大きければ大きいほど、母集団をよりよく表現することができる。
トレンド分析:代替のデータソースを探し、選択されていない可能性のあるデータで観察された傾向を分析する。
バイアスをチェックする:偏りの発生を監視し、特定のデータポイントの組織的な除外または過剰な除外を確認する必要がある。

サンプルに注目

サンプリングバイアスは、研究を行う上で重要な考慮事項である。使用する方法論や研究分野にかかわらず、研究者は、研究対象の集団の特性を反映した代表的なサンプルを使用していることを確認する必要があります。

調査研究を行う際には、サンプルの選択プロセスや、サンプルからデータを収集するための方法論に細心の注意を払うことが極めて重要である。ランダムサンプリング技術、サンプルサイズの計算、傾向分析、バイアスのチェックなどのベストプラクティスは、研究結果の有効性と信頼性を確保するために使用されるべきであり、その結果、政策と実践に影響を与える可能性が高くなります。

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