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無作為抽出法とは、調査対象となる母集団から偏りなくランダムにサンプルを選び出す手法の総称です。この方法は、統計学的に信頼できるデータを収集するための基本となる技術であり、科学的な調査・研究や市場調査、社会調査などで広く利用されています。無作為抽出の最大の利点は、対象母集団全体の特性を代表する標本を確保しやすい点にあります。調査におけるバイアスの排除や、母集団全体に対する一般化の妥当性を高める効果もあります。一方で、母集団のリストアップや抽出作業には時間や手間がかかることがあるため、実施時には適切な計画と準備が不可欠です。 無作為抽出法の定義と他の抽出法との根本的な違い

層化抽出法では、層ごとのサンプル数をどのように割り当てるかが極めて重要です。基本的な方法には「比例配分法」と「等数配分法」があります。比例配分法では、各層の母集団に対する割合に応じてサンプル数を割り振り、母集団の構成を忠実に再現します。一方、等数配分法はすべての層から同数のサンプルを抽出し、少数派層の分析において効果を発揮します。また、分析目的によっては、層のばらつきに応じた「最適配分法」も検討されます。配分方法を誤ると偏りが生じるため、調査目的と分析手法に応じて、最適な割り当て方法を選ぶことが重要です。 層化抽出法に潜む課題と実践時に注意すべきポイント

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