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多段抽出法では、調査の効率と精度を両立するために、段階的な抽出プロセスが用いられます。たとえば第一段階では、調査対象となる地域や施設などを母集団から無作為に選出します。そして第二段階では、その選ばれた単位内からさらに対象者を無作為抽出します。これを三段階、四段階と繰り返すことも可能ですが、段階が増えるごとに調査設計と誤差管理が難しくなります。各ステージの役割は、調査範囲を絞り込みつつ、バランスよくサンプルを抽出することで全体の代表性を確保することです。こうした構造により、調査コストを抑えながらも、精度の高いデータ収集が可能になります。 第一段階と第二段階での抽出対象の定義と違い
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母集団の大きさが大きすぎる場合（例えば、日本人全員）、上記の手順で無作為抽出を行うことが難しいです。
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無作為抽出が重要視される理由は、統計的な推測の信頼性を担保できるからです。母集団全体の中から公平にサンプルを選ぶことで、得られるデータが偏らず、結果を母集団全体へと一般化しやすくなります。これにより、平均値や比率、相関関係などの推計値が、実際の母集団の特徴に近づくことが期待されます。特に社会調査や医療研究などでは、統計的な検定や推定を行うための前提として、ランダムサンプリングの導入が不可欠です。無作為性の担保により、バイアスの発生を抑え、誤差の最小化を図ることができる点が、調査の信頼性を大きく高めるのです。 無作為抽出が利用される代表的な調査や研究の例
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非確率サンプリング：選ばれるサンプルの確率が不明なサンプリング手法。無作為抽出とは異なり、偏りが生じやすい。
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On a Friday afternoon in January 2024, Microsoft disclosed that a Russian point out-sponsored group hacked into its company units. The group, accessed "an exceptionally little percentage" of Microsoft corporate e mail accounts, which also integrated users of its senior leadership staff and workers in its cybersecurity and lawful teams.