統計：データを集めて分析し、情報を得るための手法や学問。無作為抽出は統計的な分析方法でよく用いられます。
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母集団：調査や実験の対象となる全体の集まり。無作為抽出では、この母集団から無作為にサンプルが選ばれる。
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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
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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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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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