Heading

サンプリングフレームは母集団を代表するものでなければなりませんが、これは統計理論の範囲外の問題であり、研究対象となる特定の主題の専門家の判断が必要となります。 上記のすべてのフレームは、次の選挙で投票する人を除外し、投票しない人を含んでいますし、同一人物の複数の記録を含むフレームもあります。

クラスタベースのフレームは、母集団に関する情報が少ないため、サンプル デザインに制約があり、効率の悪いサンプリング方法を使用しなければならない可能性や、得られたデータを解釈するのが難しくなる可能性があります。 サンプルフレームには、常にいくつかの間違いが含まれていることが予想されます。 場合によっては、これがサンプリング・バイアスにつながることもあります。 このようなバイアスは、現実の世界で完全に回避することはほぼ不可能ですが、最小限に抑え、識別する必要があります。

フレームを定義する際には、現実的、経済的、倫理的、および技術的な問題に対処する必要があります。

フレームを定義する際には、現実的な問題、経済的な問題、倫理的な問題、技術的な問題に対処する必要があります。 また、母集団とフレームが一致しない場合には、困難を極めることになります。 これは、過去のデータから将来を推測する予測の場合に特に問題となります。 実際、1703年にヤコブ・ベルヌーイがゴットフリート・ライプニッツに、過去の死亡率データを使って生きている人間が早死にする確率を予測する可能性を提案したとき、ゴットフリート・ライプニッツはこの問題を認識して次のように答えています。

自然界では、出来事の回帰に由来するパターンが確立されていますが、それは大部分に過ぎません。

– Gottfried Leibniz

Leslie Kishは、サンプリングフレームの4つの基本的な問題を提起しました：

1. Missing elements:
2. Missing elements: 母集団の一部のメンバーがフレームに含まれていない。
3. 外国の要素：母集団の非構成員がフレームに含まれる。
4. 重複エントリ：母集団の構成員がフレームに調査される。
5. Duplicate entries：母集団のメンバーが2回以上調査される。

上記のような問題点は、調査前のテストやパイロットスタディを行うことで明らかになります。