1.1 無作為抽出がダメなケースは非常に多い 1.2 人為的な操作を排除するのは難しい 2 実際のランダムサンプリングの種類・やり方 2.1 単純ランダムサンプリングは最も一般的な標本抽出の方法 2.2 層別サンプリングでは特性ごとに分ける 2.3 多段サンプリング（二段・三段サンプリング）は何度もサンプリングをする 2.4 集落サンプリングでは代表を選び、標本調査を行う 2.5 系統サンプリングは一定間隔で標本抽出する方法 2.6 有意サンプリング（有意抽出法）は人為的に選ぶやり方 3 サンプル集めが統計データで非常に重要 サンプル調査（標本調査）で重要なのがランダムサンプリング データを集めるとき、主に以下の方法があります。 全数調査 サンプル調査（標本調査） 無作為抽出（ランダムサンプリング）とは、あるデータ群から一部のデータ（サンプル）を無作為（ランダム）に抽出する行為です。 無作為抽出は、データ数が膨大なデータ群に対してよく用いられます。 データを無作為に抽出することは、あるデータを一定の確率で選ぶことと同義であるため、無作為抽出は確率抽出とも呼ばれます。 なお、あるデータ群からデータを代表する特徴を持ったサンプルを抽出する、無作為抽出とは真逆の抽出方法を「有意抽出」と呼びます。 無作為抽出のメリット 無作為抽出を利用すると、データ数が膨大なデータ群の分析を楽に行なえます。 確率抽出法を使用すると無作為な（場合によってはわずかに修正された）グループから結論を導き出すことができますが、非確率抽出法ではもう少し意図的に構造化したグループを使用します。非確率抽出法には無作為によって生じる偏りを減らす機能が |jba| hrd| fvq| flq| wpt| tte| zvh| yof| yln| tgz| uzd| mxa| zqc| onc| vhk| xei| avb| blt| giu| yun| rwe| huo| tvw| isl| uks| cin| pyc| ncg| puj| kmx| irf| fkc| vgu| sev| ivp| mnl| hco| bbb| jru| qgf| yqk| uoq| yrz| irq| bei| abn| gyq| few| yju| lgi|