母集団：研究や調査の対象となる全ての要素の集合。無作為抽出はこの母集団からデータを選ぶ手法です。
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リストの完全性：母集団フレーム（調査対象リスト）が欠けていると、抽出にも偏りが生じる。
偏り：選ばれたサンプルが母集団の特性を正しく反映していない状態。無作為抽出を行うことでこの偏りを減少させることができる。
本記事では、無作為抽出法の定義から数学的背景、メリット、具体例までを解説します。
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多段抽出法は、特に大規模で全国規模の調査に適しており、その代表的な活用例が国勢調査です。たとえば、総務省が実施する国勢調査では、まず都道府県や市区町村を第一段階で無作為に選び、次に選ばれた地域内で世帯を選出するという方法が採用されています。教育分野では、全国学力調査で学校単位→学年単位→生徒単位といった多段階の抽出が行われます。また、医療現場では病院単位→診療科単位→患者単位といった形で、複数段階にわたって調査対象を絞っていくことで、効率とコストのバランスを保ちながらデータの網羅性を確保することが可能です。 抽出段階が増えることで発生する誤差とその対策
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