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確率抽出：各要素が選ばれる確率を定め、その確率に基づいて無作為にデータを抽出する方法です。全体の状況を正確に反映するために用いられます。

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

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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系統抽出法は、対象者リストがすでに順序付けられており、比較的均質な母集団を対象とする調査に適しています。たとえば、社員名簿、顧客リスト、来店者記録など、既存の順序があるデータベースを使用する場合に特に有効です。また、現場での時間や作業コストを削減したい場合にも向いています。たとえば、店舗で一定の来客ごとに調査票を配布するなど、実務に即した対応が可能です。一方、属性の分布に大きな偏りがある場合や、順序に意味が含まれている場合は、層化抽出や単純無作為抽出の方が適していることもあります。系統抽出法を選択する際は、母集団の性質と調査目的を照らし合わせた上で判断する必要があります。 エクセルなどを用いた等間隔抽出の実践的な方法

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無作為抽出は全数調査より楽というメリットがある反面、一部分だけを調べるので誤差が生じます。

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