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層化抽出法において「層の設定」が正確性を大きく左右する重要な工程です。層の基準は、調査目的や母集団の性質に基づいて決定されます。たとえば、消費者調査では性別や年齢、収入などが層の区切りになります。分類が適切であればあるほど、各層内のばらつきが小さくなり、調査結果の分散が抑えられて精度が高まります。逆に、関連性の低い要素で層を分けると、サンプルの有効性が低下する可能性があります。調査設計の段階で、どの基準が分析に有効かを検討し、合理的に層分けすることで、信頼性の高いデータが得られます。 層化抽出法を活用したマーケティング調査の具体事例
バイアス：結果や分析が特定の方向に歪められること。無作為抽出はこのバイアスを防ぐための重要な手段です。
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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片仮名とは？その意味と使い方を徹底解説！共起語・同意語も併せて解説！
→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。
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無作為性：選ばれる要素が完全にランダムであることを示す言葉。無作為抽出の基本的な原則です。
ทคโนโลยีการจัดทำแผนที่แบบเจาะจง และการใช้ข้อมูลตำแหน่งสำหรับธุรกิจ