偏り：特定の傾向や特徴が過剰に表れること。無作為抽出を行う目的は、データに偏りが生じないようにするためです。
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無作為抽出法の定義は、「すべての構成員が等しい確率で選ばれるように抽出される方法」とされます。他の抽出法、たとえば便宜抽出法（アクセスしやすい対象を選ぶ方法）や有意抽出法（調査者の判断で代表的とされるサンプルを選ぶ方法）と比較すると、無作為抽出は選定の過程に調査者の主観が介在しない点が大きな違いです。この違いによって、得られたデータの信頼性や客観性に大きな影響が生じます。無作為抽出は、統計的推測を正確に行う上での前提条件となるため、学術研究や政策決定において重要な位置を占めています。 無作為抽出が重要とされる理由と統計的な意義の説明
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[330] Traditionally, Microsoft has also been accused of overworking staff, in lots of instances, leading to burnout within just just a few decades of becoming a member of the business. The organization is frequently referred to as a "Velvet Sweatshop", a expression which originated in the 1989 Seattle Periods article,[331] and later grew to become utilised to explain the company by a number of Microsoft's individual kaieverything staff.[332] This characterization is derived in the notion that Microsoft delivers nearly anything for its employees inside a handy area, but consequently overworks them to some extent in which It might be lousy for his or her (possibly long-expression) wellbeing.
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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二段抽出法では、第一段階で抽出される「大単位」と、第二段階で抽出される「小単位」では、その性質と目的が異なります。第一段階では、全国の市町村、学校、病院など、広範な調査枠から無作為に対象を選び出します。この段階では、地理的、制度的な均等性が重視されます。次に、第二段階では、その中から個人や世帯、患者といった具体的な回答者を抽出します。この段階では、より精度の高いサンプルが求められ、サブグループごとの抽出戦略も重要です。段階ごとに母集団の定義と抽出基準が変化するため、それぞれの段階での設計が全体の調査品質を大きく左右します。 多段抽出法が効果的な大規模調査や国勢調査の事例
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