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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

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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。

・ＳＳＲＩが効かないときにやむを得ず使用するが、実際のところあまり効いたような気がしない。（４０歳代病院勤務医、精神科）

・採用があり少し使い慣れている。重篤な副作用もない。（５０歳代診療所勤務医、総合診療科）

In September 2021, it absolutely was introduced that the business had obtained Takelessons, an on-line platform that connects students and tutors in many topics.

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系統抽出法を使用する際には、いくつかの注意点を事前に把握しておく必要があります。まず、母集団が系統的な順序になっている場合、そのパターンが抽出間隔と重なるとバイアスが生じる可能性があります。たとえば、曜日順や地域順に並んでいるデータに対し、等間隔で抽出を行うと、特定の属性が過剰にサンプルに含まれることがあります。これを防ぐためには、事前に母集団の並び順をシャッフルするか、順序性のない属性で抽出するなどの対策が必要です。また、スタートポイントを必ず無作為に設定することも大前提です。これらの注意点を踏まえることで、系統抽出法の利便性と信頼性を両立できます。 多段抽出法（二段抽出法）の構造と複雑な調査への応用