無作為抽出法は、すべての対象が等しい確率で選ばれることを特徴とし、調査や研究における偏りを最小限に抑える有効な手段です。この手法の最も大きなメリットは、得られたサンプルが母集団全体を公平に反映する可能性が高い点です。統計的推測の精度が向上し、結果の信頼性も高まります。一方で、全体の名簿やデータベースが必要であったり、実際の抽出作業に時間やコストがかかるというデメリットも存在します。この記事では、無作為抽出法の長所と短所を整理しつつ、有意抽出法や無計画抽出法など他の抽出法との比較を通じて、目的や状況に応じた適切な抽出方法の選定を考察します。 無作為抽出法の利点：バイアス排除と代表性の確保
・処方に慣れているので使用している。（４０歳代病院勤務医、一般内科）
また、きちんと「ランダムに」抽出するのが難しい、という問題点があります。
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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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→人口の多い都道府県の人は、人口の少ない都道府県の人よりも選ばれにくいので、厳密には完全なランダムサンプリングではない。
無作為サンプル：無作為抽出された標本のことを指します。研究や調査において、代表性のあるデータを収集するために使用されます。
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