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多段抽出法では、調査の効率と精度を両立するために、段階的な抽出プロセスが用いられます。たとえば第一段階では、調査対象となる地域や施設などを母集団から無作為に選出します。そして第二段階では、その選ばれた単位内からさらに対象者を無作為抽出します。これを三段階、四段階と繰り返すことも可能ですが、段階が増えるごとに調査設計と誤差管理が難しくなります。各ステージの役割は、調査範囲を絞り込みつつ、バランスよくサンプルを抽出することで全体の代表性を確保することです。こうした構造により、調査コストを抑えながらも、精度の高いデータ収集が可能になります。 第一段階と第二段階での抽出対象の定義と違い
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母集団の大きさが大きすぎる場合(例えば、日本人全員)、上記の手順で無作為抽出を行うことが難しいです。
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無作為抽出法の誤用には、重大なリスクが伴います。例えば、母集団が適切に定義されていない場合、サンプルが特定のグループに偏り、代表性を欠いた結果になる恐れがあります。また、抽出手順に恣意性が混入したり、ランダム性が形式的になっていたりすると、無作為性が保証されず、バイアスが生じます。これにより、推定結果が歪み、誤った意思決定につながる危険性もあります。特に政策判断や医療研究など、人々の生活に直結する場面では、調査データの正確性が極めて重要であり、誤用によるリスクは社会的な影響をもたらすことになります。 単純無作為抽出法(ランダムサンプリング)の特徴と活用事例
無作為選出:特定の基準に従わずに無作為に選ばれることを指します。公平な選出を行うため、様々な場面で活用されています。
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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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