母集団と標本（population and sample）
□「たとえば日本の有権者全体のなかから1000人の人々を選び支持政党を尋ねる場合、日本の有権者全体が母集団であり、1000人の実際にインタビューされた人々が標本である。研究対象の単位は個人ではなく、学校、国家、新聞記事、TVコマーシャル、ウェッブ・ページといったものでもよい」（太郎丸［2012：1170］）
◆目標母集団と調査母集団
□「母集団から標本を抽出する際に、母集団の一部しか標本抽出の対象とならないことがある。この場合、本来の研究対象を目標母集団、実際に標本抽出の対象となった母集団の部分集合を、調査簿集団といったりする。たとえば、第二次世界大戦中に日本で発行されたあらゆる雑誌に掲載された女性の写真が研究したい対象の全体、すなわち母集団であったとしても、実際にはそのうちの一部は現存していなかったり、現存していたとしても、その完璧なリストが存在しなかったりすれば、すべての女性写真を標本抽出の対象とすることはできない。そのような場合、女性写真が多く掲載された発行部数の多いいくつかの雑誌に掲載された写真のなかから標本を抽出することになるかもしれない。この場合、あらゆる雑誌に掲載された女性写真のすべてが目標母集団で、実際に選ばれたいくつかの雑誌に掲載された女性写真のすべてが調査母集団となる。この調査母集団の実際のリストを標本枠 sampling frame または標本台帳という」（太郎丸［2012：1170］）
◆計画標本と有効標本
□「［…］標本を抽出したものの、実際には有効なデータを得られない場合がある。その場合、抽出された標本を計画標本、計画標本のうち実際に有効なデータを得られたものを有効標本という」（太郎丸［2012：1170］）
◆調査計画
□「元来知りたかったのは、目標母集団についてであるが、実際には、目標母集団→調査母集団→計画標本→有効標本、というプロセスで研究対象は絞り込まれていく。有効標本が目標母集団とよく似ていることが望ましいが、実際には、上述のプロセスのそれぞれの段階で過誤や誤差が生じる可能性がある。そのため、それらの過誤や誤差が総合的にできるだけ小さくなるよう調査計画をよく練ることが必要である」（太郎丸［2012：1170］）
◆全数調査と標本調査（census ; full survey / sample survey）
□「調査では問題関心の対象たる集団、母集団を明確に定める必要がある。母集団の全要素を調査することを全数調査というが、実施コストが大きく質の管理が難しい。母集団の一部を標本、標本によって調査することを標本調査という。標本の情報から母集団の性質を測定することを目的とし、確率標本抽出によって統計的推測が可能になる」（轟［2012：803］）
◆標本抽出（sampling）
□「調査対象からその部分を取り出すこと。調査対象を母集団といい、その部分を標本という。標本抽出の目的は、調査の正確さと詳細さの確保、時間的および金銭的費用の削減、調査の母集団への影響の軽減にある。よい標本とは、偏りがない標本であり、当該母集団についての代表性つまり縮図である程度の精度によって判断される。抽出法には、確率標本抽出と非確率標本抽出がある。前者は無作為標本抽出によって、その代表性と精度が確率論的に決定される。確率標本抽出が有効でない場合、便宜標本抽出、有意標本抽出、割当標本抽出などの非確率標本抽出が用いられるが、代表性と精度は確率論的は保証されない」（高田［2012：1074］）
→★スノーボール抽出
・無作為標本抽出（random sampling）
□「母集団から標本に選ばれる確率が、すべての母集団の要素について等しくなるような標本抽出の方法。統計的確率分布にもとづくすべての統計的検定や推定の前提となる標本抽出の方法で、確率標本抽出と同義である。標本抽出は、母集団の多様性が標本のそれと一致するように代表性が保証される必要がある。調査項目について、標本の集計された特徴が、母集団と一致していることを代表性があるといい、その程度を標本精度という。また、標本が母集団を代表していないことを偏りがあるといい、その程度を標本誤差という。無作為抽出は、標本の偏りを避け代表性を保証し、その精度と誤差を確率論的に推定できるようにする。標本の数を標本規模といい、これが大きくなるほど、標本誤差は小さくなるが、標本の一単位増加当たりの誤差の限界的減少率は、標本が大きくなるほど小さくなる。無作為とは、調査者による標本抽出の恣意性を排除するということであり、乱数表やくじ引きなど、母集団のすべての要素が等確率で標本となることを保証するような方法で抽出するということを意味する。このような手続きによって抽出された標本を EPSEN（equal probability of selection method）標本という」（高田［2012：1238］）
・多段抽出（multistage sampling）
□「標本抽出をする際、要素が所属する集団を選び、その後、集団から要素を選ぶというように、段階的に、標本を抽出する方法。最終的な要素に2段階を要する場合、2段抽出という。この場合、要素が所属する集団を選び、次に、集団のなかから要素を選ぶ。大規模調査では、母集団の要素すべてに番号を付けたり、また、スタート番号や抽出感官を数える作業量は膨大である。さらに、抽出対象が広範な地域に散らばっている場合、調査は非効率的になる。このような場合、多段抽出による標本抽出の方法をとる」（高田［2012：854］）
□「［…］多段抽出は、段が増えると、標本の精度は低くなる。抽出段階ごとに標本誤差が増えるからである。3段階の場合、標本誤差は3つになる。つまり、段階を多くとると、標本の代表性が失われる可能性が高くなる。標本規模が一定の場合、上位の段階の抽出数を増やすと、下位のそれを減らさなければならず、上位の代表性と下位のそれはトレードオフの関係になる」（高田［2012：854］）
・確率比例抽出（probability proportionate sampling）
□「母集団の要素が所属する集団の大きさに確率的に比例して、要素が選ばれるような標本抽出の方法。多段抽出において、上位の集団の規模が異なる場合に用いられる方法で、下位の要素の数に応じて、上位の集団の選ばれる確率が比例するように抽出する方法。この場合、下位は一定数の要素を選ぶ。これにより、最終的な要素の選ばれる確率は同じになる」（高田［2012：117］）