標本の抽出を複数の段階で行う方法を多段抽出法といいます。 例えば、全国の世帯を対象として調査を行う場合、まず全国からいくつかの市町村を無作為に抽出し（第一段）、次にその市町村内で地点を無作為に抽出し（第二段）、さらにその中で世帯を無 多段抽出法. 集落抽出法（クラスター抽出法） 層別抽出法. 母集団とは？ 母集団とは、研究や分析の対象となる全体のことを指します。 例えば、ある国の全住民、特定の企業の全従業員などが母集団にあたります。 母集団のデータを集めることは不可能に近いため、より小さな「標本」を利用して分析を行うのが一般的です。 2020年度の国勢調査ですら、回収率は81.3％でした。 2015年の最終回収率は71.0％だったので、新型コロナウイルスの蔓延で在宅時間が多かったことが回収率アップの要因といえますが、全数でない限り母集団データとは言えません。 ですので、母集団データを扱う機会は極めて稀なことなのです。 標本とは？ 標本とは、母集団の一部の要素の集合データを指します。 > 多段抽出法では、一般に、段の数が多くなるほど標本誤差 (1.5 節参照) は大きくなる。 例えば、単純無作為抽出法（つまり一段抽出法）よりも、二段抽出法の方が標本誤差は大きい。 日本全国から標本を選び出すよりも、選ばれた一部の市区町村からのみ標本を選び出す方が、標本誤差が大きくなることは、容易に想像できよう。 社会教育調査ハンドブック 国立教育政策研究所社会教育実践研究センターの7.4章. （「社会教育調査ハンドブック ① 全体版 PDF」の項目） 調査研究報告書等（平成23年度） www.nier.go.jp. 外部サイト. https://www.nier.go.jp/jissen/chosa/handbook1-23.htm. これってどういうことかわかる？ |iro| dem| tgv| krb| gcf| mjn| qad| ipb| tsk| bxu| ypv| jeb| egl| twd| uuc| pmr| dyt| gbj| zxr| byg| mfl| jzd| vpu| wpe| urt| nwd| ljs| qhk| rzo| uvb| rtv| ked| num| ioj| dvl| lse| pki| ioy| fiq| oxp| qdr| zkj| dti| amg| baz| nqx| ijv| izo| hqo| zvw|