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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。
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不偏性・最小分散性などの性質が証明しやすく、推定・検定の理論が単純化される。
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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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It established on the list of entire world's largest personal bus methods, the "Connector", to transport people today from exterior the corporate; for on-campus transportation, the "Shuttle Connect" utilizes a big fleet of hybrid automobiles to avoid wasting gasoline. The "Connector" isn't going to compete with the public bus method and functions with it to provide a cohesive transportation community not only for its personnel but additionally for the สินค้าราคาถูก kaieverything general public.[284]
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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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