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無作為抽出法の誤用には、重大なリスクが伴います。例えば、母集団が適切に定義されていない場合、サンプルが特定のグループに偏り、代表性を欠いた結果になる恐れがあります。また、抽出手順に恣意性が混入したり、ランダム性が形式的になっていたりすると、無作為性が保証されず、バイアスが生じます。これにより、推定結果が歪み、誤った意思決定につながる危険性もあります。特に政策判断や医療研究など、人々の生活に直結する場面では、調査データの正確性が極めて重要であり、誤用によるリスクは社会的な影響をもたらすことになります。 単純無作為抽出法（ランダムサンプリング）の特徴と活用事例

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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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調査の精度と効率性を高めるには、目的に応じた抽出法の選定が欠かせません。たとえば、国全体の傾向を把握するような大規模調査では、代表性が重要となるため、無作為抽出が最も適しています。一方、特定グループの行動や意識を詳細に把握したい場合には、有意抽出や層化抽出が有効です。時間や予算が限られているときには、簡便な方法として系統抽出やクラスター抽出が採用されることもあります。調査の対象、規模、目的、リソース、求める精度などを多角的に評価し、それぞれの抽出法の長所と短所を踏まえて最適な手法を選ぶことが、質の高い調査を実現するカギとなります。

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