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無作為性を担保するためには、まず母集団が明確に定義されている必要があります。調査対象者の全リストが存在し、そこから均等な確率で選出できる状態でなければなりません。また、抽出方法が機械的かつランダムに行われることも必須です。たとえば、乱数表やコンピューターによるランダム関数などが使用されます。さらに、抽出の過程で調査者の恣意的な判断が入らないよう、プロトコルやアルゴリズムの明確化も必要です。これらの前提条件を満たすことで、無作為性を損なうことなく、統計的に有効なサンプルを得ることができます。 無作為抽出法を誤用するとどのようなリスクがあるか

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クラスタリング：地理的・組織的にまとまりがある場合は集落抽出法（クラスタ抽出）が効率的。

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無作為抽出法と有意抽出法は、それぞれ異なる特徴と利点を持つため、調査の目的や状況に応じて適切に使い分ける必要があります。無作為抽出は、対象者すべてに等しい選定機会を与えるため、結果の客観性と信頼性が高くなります。一方、有意抽出法では、調査者が「典型的な例」や「特定の条件に当てはまる対象」を意図的に選び、専門的な知見や特定のグループに対する深い洞察を得ることが可能です。たとえば、新製品のコアユーザーに焦点を当てた調査や、特定疾病の患者のみを対象とした医療調査では有意抽出が適します。重要なのは、調査目的に照らして信頼性と効率性のバランスを見極めることです。 実際の調査目的に応じた最適な抽出法の選定ポイント

無作為抽出とは？その仕組みと応用をわかりやすく解説！共起語・同意語も併せて解説！