#120
ユーザー理解・リサーチ
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サンプリングバイアス (Sampling Bias)
別名・表記:Sampling BiasSample Selection Bias
UIXHERO Definition
「選び方の失敗」。偏った方法で人を集めてしまった状態。
概要
選択バイアス（Selection Bias）の一種と捉えられることが多く、特に「母集団からの抽出方法」に由来する偏りを指す。 例えば、「Webアンケート」という手法を選んだ時点で、「ネットを使わない人」が除外されるサンプリングバイアスが発生している。理想は確率サンプリング（Probability Sampling）だが、現実のUXリサーチでは実務的制約が大きい。
UXでの活用
- 多様なチャネルでの募集: リサーチ対象を募集する際、SNSだけでなく、メールマガジン、アプリ内通知、あるいはオフラインのイベントなど、複数のチャネルを組み合わせることで、特定の属性への偏りを減らす。
- リクルーティング条件の明確化: 「週に1回以上利用する人」など、条件（スクリーニング基準）を明確にし、意図しないバイアスの混入を防ぐ。
💡 使いどころ
アンケートやユーザビリティテストの計画段階。無作為抽出（ランダムサンプリング）ができているかを確認する時。
⚠️ 注意点・誤用
「完全にランダムなサンプリング」は現実には非常に難しい（コストがかかる）。バイアスがあることを前提に、「このデータにはこういう偏りがあるかもしれない」と解釈時に補正することが重要。
具体例
- 固定電話を持っている世帯だけに世論調査をする（若年層の声が反映されにくい）
- 平日の昼間に街頭インタビューをする（働いている人の声が反映されにくい）
出典・参考文献:
- Heckman, J. J. (1979). Sample selection bias as a specification error. Econometrica, 47(1), 153–161.
- Groves, R. M., Fowler Jr, F. J., Couper, M. P., Lepkowski, J. M., Singer, E., & Tourangeau, R. (2009). Survey methodology (2nd ed.). Wiley.
- Bethlehem, J. (2010). Selection bias in web surveys. International Statistical Review, 78(2), 161–188.
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