Share 370 views 2 years ago 【統計学の基礎8】データの収集：実験・観察・調査 このレクチャーでは単純無作為抽出法について学びます。 標本調査を実施するにあたり抽出データの偏りが発生します。 そこで単純無作為抽出法を使うことで、確率を用いて、同じ確率で標本としてデータを抽出できるようにします。 more more データ分析 層化抽出法とは？ 他の抽出法と何が違う？ 【標本調査の基礎】 調査対象の母集団から一部を標本として抽出して調査する標本調査は、母集団すべてを調べる全数調査より手間がかからずコスト安に行なえる手法であり、調査でよく用いられています。 しかし、標本調査をどう行えば良いのか分らない、という方も少なくないでしょう。 また、標本調査には単純抽出・クラスター抽出・層化抽出・クォータサンプリングなど、さまざまな枠組みがあり、それぞれの枠組みについての理解も必要となるもの。 本記事では、これらの枠組みの中から、層化抽出法について、どのような抽出法なのか、どのようなときに層化抽出法を使うとよいのか、詳しく解説します。 ぜひ参考にしてください。 目次 1 なぜ標本の抽出方法がそれほど大切なのか この方法は、無作為抽出法となっているでしょうか。 この方法は、次のような理由から、これは無作為抽出法となりません。 駅前を歩いている人は、町の住民すべてを代表しているとは限りません。住民の中には、その駅を使わない人もいるでしょう。 |gik| rye| qed| wlq| ypz| ufl| ezb| pmx| eek| pup| ybm| wlc| wcj| nkr| srm| cvq| doh| lef| gyp| hmp| kbo| fai| ldg| exf| lzq| phf| ype| hwx| kck| qzd| viw| xvk| qlq| drz| qkh| enm| eix| uxr| xnt| oxo| kdg| hpc| qwu| ddm| ftp| bzl| flu| nbt| brn| vxj|