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単純無作為抽出法は、特に母集団が均質で、リストアップ可能な調査対象がある場合に適しています。たとえば、従業員満足度調査や、大学内での学生アンケート、製品購入後の顧客フォローアップなどが該当します。これらは母集団の情報が事前に揃っているため、等確率でサンプルを抽出するのが容易です。また、臨床試験などの医療研究でも、対象者を無作為にグループ分けする際に活用され、結果のバイアスを最小化するのに有効です。ただし、母集団に明らかなグループ差がある場合には、単純無作為抽出では精度が落ちるため、層化抽出法との併用が必要になることもあります。 ランダムサンプリングを支援するツールやソフトの紹介
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無作為抽出法は、あらゆる分野で活用されています。たとえば、国勢調査では居住地の地域単位から無作為に世帯を抽出し、人口構成や世帯構造の実態を把握します。マーケティングでは、商品の購買傾向を分析するために、消費者を無作為に抽出してアンケートを実施することがあります。また、医学分野でも、特定の治療法の効果を検証する臨床試験において、患者を無作為にグループ分けし、比較実験を行う手法が一般的です。これらの調査・研究では、無作為抽出によってサンプルの代表性を確保し、信頼できる結論を導き出しています。 無作為性を担保するために必要な前提条件の解説
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多段抽出法は、特に大規模で全国規模の調査に適しており、その代表的な活用例が国勢調査です。たとえば、総務省が実施する国勢調査では、まず都道府県や市区町村を第一段階で無作為に選び、次に選ばれた地域内で世帯を選出するという方法が採用されています。教育分野では、全国学力調査で学校単位→学年単位→生徒単位といった多段階の抽出が行われます。また、医療現場では病院単位→診療科単位→患者単位といった形で、複数段階にわたって調査対象を絞っていくことで、効率とコストのバランスを保ちながらデータの網羅性を確保することが可能です。 抽出段階が増えることで発生する誤差とその対策
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確率サンプリング：各サンプルが選ばれる確率が既知であるサンプリング手法。無作為抽出はこの一つの形態。
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