層化無作為抽出法

層化無作為抽出法（層化ランダムサンプリング）とは、母集団を「層」と呼ばれる小さく明確なサブグループに分割することで、母集団を代表するサンプルを抽出する統計的手法です。これらの層は、年齢、所得水準、性別、学歴など、構成員が共有する特性や属性に基づいて形成されます。母集団をこのように整理することで、研究者は最終的なサンプルが母集団全体の多様性を正確に反映することを保証できます。

この手法を実行するには、まず母集団を特定の層に分割します。分割後、各サブグループから無作為にサンプルを抽出します。このプロセスは、各層から抽出されるサンプル数が母集団全体における実際の割合と一致するように行う「比例配分法」や、サンプルサイズが母集団の分布を反映しない「不比例配分法」で行うことができます。このアプローチは、単純無作為抽出法を用いた場合に生じる可能性のあるバイアスやサンプリング誤差を排除するのに役立ちます。

例えば、ポートフォリオマネージャーが債券インデックスを複製するために層化無作為抽出法を用いる場合があります。格付けや償還日といった共通の特性に基づいて債券をグループ化することで、マネージャーはインデックスの構成を反映したサンプルを選択できます。これにより、構築されたポートフォリオは市場全体の主要な特徴を捉えることができ、単に資産を無作為に選択するよりも正確な表現が可能となります。