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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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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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無作為抽出は全数調査より楽というメリットがある反面、一部分だけを調べるので誤差が生じます。
標本：母集団から選ばれたデータのこと。無作為抽出によって得られた標本を用いて、母集団の性質を推測する。
統計学：データを収集・分析・解釈する学問。無作為抽出は統計学において重要な手法であり、偏りをなくすために用いられる。
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