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無作為抽出では、調査対象となる母集団（全体のグループ）からランダムにサンプリングを行います。例えば、ある学校の生徒を対象に「好きな食べ物」を調べたいとします。この場合、全校生徒から無作為に選んだ生徒たちに質問することで、学校全体の食べ物の好みを知ることができるのです。

層化抽出法は、あらかじめ母集団を複数の層に分け、それぞれの層ごとに無作為抽出を行うことで、調査全体の精度を向上させる手法です。単純無作為抽出では、すべての対象が同一の確率で選ばれますが、この方法では層内の均一性を前提にすることで、各層の特性をより反映させた標本を構築できます。たとえば、全体における年齢層の分布に偏りがある場合、層化抽出を用いれば、その年齢層ごとの代表性が確保され、分析の信頼性が格段に向上します。このように、層ごとに均等なサンプル抽出が行えることが、単純無作為抽出との最大の違いです。 層の設定基準と分類の方法によって生まれる精度差

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「無作為抽出」という言葉を聞いたことがありますか？これは、調査や実験の方法の一つで、不公平さをなくすための方法です。具体的には、対象となる中から無作為（ランダム）に選ぶことを指します。この方法を使うことで、どの参加者も同じ確率で選ばれるため、結果がより信頼できるものになります。

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確率、データ処理 > 無作為抽出（ランダムサンプリング）の意味と実施する方法

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無作為抽出法は高い信頼性を得られる反面、実施にかかるコストや手間が大きな課題となります。まず、母集団全体の情報を正確に把握し、リスト化する必要がありますが、この作業には膨大な時間とリソースが必要です。また、サンプル抽出時には乱数表や抽出ソフトの利用など、一定の専門的な知識も求められます。さらに、調査対象者へのアプローチや回収にも費用がかさみやすく、特に広範囲の調査では物流・通信費用が大きくなることもあります。これらの要因により、予算や人員に制限のあるプロジェクトでは無作為抽出法の導入が困難なケースもあるため、実施可否の判断は慎重に行う必要があります。 無作為抽出法と無計画抽出法の違いとその危険性

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