無作為抽出法は、すべての対象が等しい確率で選ばれることを特徴とし、調査や研究における偏りを最小限に抑える有効な手段です。この手法の最も大きなメリットは、得られたサンプルが母集団全体を公平に反映する可能性が高い点です。統計的推測の精度が向上し、結果の信頼性も高まります。一方で、全体の名簿やデータベースが必要であったり、実際の抽出作業に時間やコストがかかるというデメリットも存在します。この記事では、無作為抽出法の長所と短所を整理しつつ、有意抽出法や無計画抽出法など他の抽出法との比較を通じて、目的や状況に応じた適切な抽出方法の選定を考察します。 無作為抽出法の利点：バイアス排除と代表性の確保
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無作為抽出法とは、母集団のすべての要素に同じ選ばれる確率を与え、ランダムに標本を抽出する方法です。
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無作為選出：特定の基準に従わずに無作為に選ばれることを指します。公平な選出を行うため、様々な場面で活用されています。
・ＳＳＲＩが効かないときにやむを得ず使用するが、実際のところあまり効いたような気がしない。（４０歳代病院勤務医、精神科）
多段抽出法は、特に大規模で全国規模の調査に適しており、その代表的な活用例が国勢調査です。たとえば、総務省が実施する国勢調査では、まず都道府県や市区町村を第一段階で無作為に選び、次に選ばれた地域内で世帯を選出するという方法が採用されています。教育分野では、全国学力調査で学校単位→学年単位→生徒単位といった多段階の抽出が行われます。また、医療現場では病院単位→診療科単位→患者単位といった形で、複数段階にわたって調査対象を絞っていくことで、効率とコストのバランスを保ちながらデータの網羅性を確保することが可能です。 抽出段階が増えることで発生する誤差とその対策
無作為抽出は全数調査より楽というメリットがある反面、一部分だけを調べるので誤差が生じます。
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確率サンプリング：各サンプルが選ばれる確率が既知であるサンプリング手法。無作為抽出はこの一つの形態。
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