第2章 全数調査と標本調査 ー 経済統計 ー.

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◎標本調査とその問題点 ● 何らかの情報を得たい全体集団(母 集団)から、ランダムに適当な数の標 本(サンプル)を抽出し、それに対す る調査結果から母集団に関する情報を 推定する方法 ● 全数調査(悉皆調査:国勢調査等) と比較して、費用・時間の面で極めて 効率的 ● 標本調査が十分にその機能を果たすためには.
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5 章 標本と統計量の分布 湯浅 直弘. 5-1 母集団と標本 ■ 母集合 今までは確率的なこと これからは,確率や割合がわかっていないとき に, 推定することが目標. 個体:実験や観測を行う 1 つの対象 母集団:個体全部の集合  ・有限な場合:有限母集合 → 1つの箱に入っているねじ.  ・無限な場合:無限母集合.
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第2章 全数調査と標本調査 ー 経済統計 ー

この章の内容 Ⅰ 全数調査と標本調査の特徴 Ⅱ 世帯に関する全数調査 Ⅲ 事業所・企業に関する全数調査 標本調査の特徴 標本抽出法 Ⅰ 全数調査と標本調査の特徴 標本調査の特徴 標本抽出法 標本調査の欠点 全数調査の必要性 Ⅱ 世帯に関する全数調査 国勢調査 Ⅲ 事業所・企業に関する全数調査 事業所・企業統計調査 工業統計調査 商業統計調査 その他の全数調査 経済センサス実施への動き <おもなポイント> 標本調査のメリット・デメリットとして、どういうことがあるのか。 なぜ全数調査をおこなう必要性があるのか 世帯と事業所・企業の全数調査にどのようなものがあるか     など

Ⅰ 全数調査と標本調査の特徴 ˆ 推論 x p 母平均 μ 母比率 p 標本平均 標本比率 母数 θ 標本統計量 t 母集団(個体数N) Ⅰ 全数調査と標本調査の特徴 母集団(個体数N) 母集団 - 知りたい対象の集まり 標本 - 母集団から抜き出されたその一部      ×   ×     ×      ×   ×   ×    × 標本(個体数n)    ×  ×   ×    ×  全数調査 - 母集団の全てについて調査をおこなうこと 標本調査 - 母集団から抜き出された一部について調査をおこなうこと 推論 母平均 μ 母比率 p 標本平均 標本比率 x ˆ p 母数 θ 標本統計量 t

標本調査の例として次のようなものが挙げられる。 労働力調査(完全失業率はこの調査の結果求められる) (この調査は第4章でとりあげる)  ⇒ 全国の15歳以上(約1億1千万人)の母集団から、約10万人を標本として選ぶ調査 内閣支持率調査などの世論調査  ⇒ 全国の有権者(20歳以上の日本国民)(約1億人)の母集団から、約1000人(新聞社のおこなう内閣支持率調査の場合)   その他、視聴率調査、街頭でのアンケート、製品の品質管理のための抜き取り調査など、数多くの標本調査がおこなわれている。

費用・時間の削減 得られる情報の増加、精度の向上 全数調査が不可能な場合にも調査可能 a) 標本調査の利点   標本調査をおこなうメリットとして、次のようなことが挙げられる。 費用・時間の削減 → 調査票を配布回収する調査では、調査票の印刷費、集計にかかる機械処理費用、人件費などと全部を集計しおえるまでの時間がだいぶ削減できる。 得られる情報の増加、精度の向上 → 調査には調査員が使われることが多いが、ベテランの調査員は調査の内容をきちんと説明できるので、答えづらい内容を聞いたり、正しい結果を導いたりすることができる。 全数調査が不可能な場合にも調査可能 → ガラスの耐久性についての品質管理を調査するなどの場合、全数調査をおこなうことは不可能である。

街を歩く人にアンケートをとるなどの方法であり、抜き出された標本が、一定の傾向を持つ(標本の偏りを持つ)可能性がある。 b) 標本抽出法   母集団から標本を抜き出す方法を標本抽出法という。英語ではサンプリング(sampling) であり、マーケティングなどに出てくるこの言葉は、標本抽出法を指している。   標本抽出法は、次の2つに大別できる。 有意抽出法 街を歩く人にアンケートをとるなどの方法であり、抜き出された標本が、一定の傾向を持つ(標本の偏りを持つ)可能性がある。 無作為抽出法 母集団の中から無作為(ランダム)に標本を抜き出す方法。具体的に次のような方法がある。 単純無作為抽出法 - 母集団の中からくじ引きの原理によって標本を抜き出す。 系統抽出法 - 始めに1つ選び、そこから等間隔で選んでいく。電話帳などのリストに有効

非標本誤差 - 調査もれ、無回答、記入ミスなど c) 標本調査の欠点 市町村などの地域区分が困難 → 標本調査の結果と、真の状態との間にはズレがある。このズレのことを誤差というが、標本調査における誤差には次の2つの種類のものが組み合わさったものである。 標本の偏り 非標本誤差 - 調査もれ、無回答、記入ミスなど  ⇒ 全数調査でも起こりうる     統計理論によりコントロール不可能 標本誤差 - 標本の偏りによるもの  ⇒ 標本調査に固有のもの     統計理論によりコントロール可能

2008年9月26日付の朝刊各紙に掲載された麻生内閣支持率を見ると、異なった結果になっている。 <麻生内閣発足直後の支持率の例> 母集団(有権者1億人)   ×  ×    標本1(朝日1014人) 48%      ×   ×     ×      ×   ×   ×    ×  ×    ×    標本2(読売1080人) 49.5%   ×  ×    標本3(毎日786人) 45% 2008年9月26日付の朝刊各紙に掲載された麻生内閣支持率を見ると、異なった結果になっている。 同じ対象に同じ調査をおこなっても、標本によってその結果が異なる。 これが、標本の偏りである。  ×    ×    標本4(日経788人) 53%   ×  ×    標本5(共同1028人) 48%

標本誤差を少なくするための標本抽出の工夫  標本誤差を少なくするための標本抽出の工夫 層化抽出法 - できるだけ同じような性質のグループに分ける。都市なら人口規模、産業構造など、人なら性別、年齢などによっていくつかの層にわける。 多段抽出法 - 市町村を選び、その中から世帯を選ぶなど、何段階かに分ける。 日本の官庁統計では標本誤差を少なくするために無作為抽出法に層化抽出法、多段抽出法を組み合わせた方法を用いている。  (例) 家計調査の場合   1.全国の市町村を168の層に分け、その中から1つ選ぶ。   2.各市町村から調査地区(単位区)を選ぶ。全国で約1400単位区   3.各単位区から6世帯を乱数表によって選ぶ

市町村などの小地域に区分できるデータの収集 標本抽出枠としての全数調査 d) 全数調査の必要性 市町村などの小地域に区分できるデータの収集 標本抽出枠としての全数調査  標本誤差を少なくするために層化抽出法がおこなわれるが、同じような性質となるような層(グループ)を作成するためには、全数調査をおこなう必要がある。

Ⅱ 世帯に関する全数調査

世帯 - 住居と生計を共にしている人々の集まり 世帯 - 住居と生計を共にしている人々の集まり 2世帯住宅 - 居住部分が完全に仕切られていて、専用の出入口、流し、トイレがあること。 学生寮 - アパート形式ならそれぞれが1つの世帯。         - 賄いつきなどであれば、1つの棟ごとに1つの世帯。 ルームシェア - それぞれ1つの世帯。  

a) 国勢調査(指定統計 第1号、総務省統計局)  (Population Census) 目的 - 総人口、人口構成、就業状況、住宅の状況などを把握する 調査対象 - 調査年の10月1日現在で日本に居住する全ての世帯およびそこに住む人 調査の周期 - 5年ごと(西暦の末尾が0と5の年)

<結果の公表> (平成17年調査の場合)

<結果の利用> 直接的な利用 間接的な利用 議員定数、選挙区分の決定 自治体の補助金の配分 高齢者や児童の福祉政策の立案 防災計画の策定  など 間接的な利用 世帯に関する標本調査をおこなう場合のリスト ⇒ 国勢調査によって全国全世帯の人数、性別、年齢、就業状態などを把握することができ、そこから日本全体の縮図となるような標本を選ぶことができる。

<世界の人口調査> 国勢調査は国連(United Nations)の「世界人口・住宅センサス」計画に基づいて実施されている。 この勧告では、10年に1度人口や住居に関する全数調査をおこなうことを勧告している。 日本の場合は、その中間年にも調査を実施し、5年に1度としている。 2000年ラウンドにおける調査事項のリストはこちら (総務省統計局広報サイト「Census Park」 内へのリンク) http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2005/kouhou/ala/a07.htm

<国勢調査をめぐる諸問題> ⇒ 全戸訪問する調査が限界では? 調査環境の悪化 調査員の質に関する問題 プライバシー意識の高まり オートロックマンションなど 調査員の質に関する問題 声が大きい、朝早い時間や夜遅い時間に訪問する など ⇒ 全戸訪問する調査が限界では?  ※代替案 郵送調査、オンライン調査   ⇒ 回収率の低下、標本の偏りの問題

Ⅲ 事業所・企業に関する全数調査 事業所 - 物の生産およびサービスが事業としておこなわれる一定の場所 それぞれ1つの事業所 企業 Ⅲ 事業所・企業に関する全数調査 事業所 - 物の生産およびサービスが事業としておこなわれる一定の場所  (例) 商店、工場、学校、病院 それぞれ1つの事業所 企業

a) 事業所・企業統計調査(指定統計 第2号、総務省統計局) 目的 - 事業の種類、経営組織、従業員数などを調査 調査対象 - 個人経営の農林漁業を除くすべての事業所 調査の周期 - 5年ごと(西暦の末尾が1と6の年) 3年目(末尾4と9の年)に簡易調査をおこなう。

特定の産業については、事業所・企業統計調査の調査事項のみでは不十分 特定の産業の全数を対象とした調査 産業の分類 ⇒ 日本標準産業分類 産業の分類 ⇒ 日本標準産業分類  (似たようなものに、「日本標準職業分類」があるが、これは労働者がどのような業務に従事しているかを分類するものである。)

日本標準産業分類(第12回改定)の一部 (2008年4月より適用)

b) 工業統計(指定統計 第10号、経済産業省) 日本標準産業分類において、「E 製造業」の全事業所を対象とし、毎年調査をおこなう。  (正確には、西暦の末尾が0,3,5,8の年は全事業所、それ以外の年は従業員数4人以上の事業所を調査する) 従業員数、出荷額、原材料費などを調査 c) 商業統計(指定統計 第23号、経済産業省) 日本標準産業分類において、「I 卸売業・小売業」の全事業所を対象とし、5年ごと(西暦の末尾が2と7の年)に調査をおこない、2年目(末尾4と9の年)に簡易調査をおこなう。 従業員数、販売額、仕入額などを調査 d) その他の全数調査 農林業センサス(指定統計 第26号、農林水産省) 漁業センサス(指定統計 第67号、農林水産省)

産業区分ごとに区分された大規模統計調査を統合し、包括的な産業構造統計である「経済センサス」の実施が計画されている。 e) 経済センサス実施への動き 産業区分ごとに区分された大規模統計調査を統合し、包括的な産業構造統計である「経済センサス」の実施が計画されている。  ⇒ 国勢調査と経済センサスの2本柱へ <調査対象>  農林漁業を除く全ての事業所・企業 <実施予定> 平成21(2009)年    事業所・企業の捕捉に重点をおく 平成23(2011)年    事業所・企業の経理項目に重点をおく  以後5年ごとに実施の予定

サービス業基本調査(サービス業を対象とした大規模標本調査) <廃止される統計調査> 事業所・企業統計調査 平成21(2009)年、平成23(2011)年 サービス業基本調査(サービス業を対象とした大規模標本調査) 平成21(2009)年 商業統計調査 工業統計調査 平成22(2010)年  その他、関連するさまざまな調査において、一部の調査事項が削減される予定