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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無作為抽出法とは、調査対象となる母集団から偏りなくランダムにサンプルを選び出す手法の総称です。この方法は、統計学的に信頼できるデータを収集するための基本となる技術であり、科学的な調査・研究や市場調査、社会調査などで広く利用されています。無作為抽出の最大の利点は、対象母集団全体の特性を代表する標本を確保しやすい点にあります。調査におけるバイアスの排除や、母集団全体に対する一般化の妥当性を高める効果もあります。一方で、母集団のリストアップや抽出作業には時間や手間がかかることがあるため、実施時には適切な計画と準備が不可欠です。 無作為抽出法の定義と他の抽出法との根本的な違い

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二段抽出法では、第一段階で抽出される「大単位」と、第二段階で抽出される「小単位」では、その性質と目的が異なります。第一段階では、全国の市町村、学校、病院など、広範な調査枠から無作為に対象を選び出します。この段階では、地理的、制度的な均等性が重視されます。次に、第二段階では、その中から個人や世帯、患者といった具体的な回答者を抽出します。この段階では、より精度の高いサンプルが求められ、サブグループごとの抽出戦略も重要です。段階ごとに母集団の定義と抽出基準が変化するため、それぞれの段階での設計が全体の調査品質を大きく左右します。 多段抽出法が効果的な大規模調査や国勢調査の事例

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サンプリング：無作為抽出の手法。データを収集する際に、全体の中から無作為に選ばれた一部分を取り出すことを指します。

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