多段抽出では、抽出段階が増えるほど「抽出誤差」や「層間誤差」が蓄積しやすくなります。特に各段階での抽出が完全な無作為でなかったり、情報の欠落や記録の不備がある場合には、結果として得られるデータの代表性や精度に影響が出る可能性があります。対策としては、各段階での厳密な抽出プロトコルの設計や、事前調査による誤差の見積もり、または各層・単位ごとの重み付け調整などが効果的です。さらに、抽出段階ごとの母集団情報を詳細に把握し、シミュレーションによって誤差分布を検証する手法も活用されます。正確なサンプリング計画とデータ管理が、誤差抑制の鍵となります。 多段抽出法に必要な設計と管理の実務的な課題
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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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Dame Margaret Hodge, a Labour MP in the UK said, "It really is unsurprising – yet nevertheless surprising – that massively wealthy world organizations openly, unashamedly and blatantly refuse to pay tax on the earnings they make during the countries where by they undertake company".[334]
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系統抽出や層別抽出などは派生手法として位置付けられますが、まずは基本の単純無作為抽出を理解しましょう。
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