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層化抽出法は、あらかじめ母集団を複数の層に分け、それぞれの層ごとに無作為抽出を行うことで、調査全体の精度を向上させる手法です。単純無作為抽出では、すべての対象が同一の確率で選ばれますが、この方法では層内の均一性を前提にすることで、各層の特性をより反映させた標本を構築できます。たとえば、全体における年齢層の分布に偏りがある場合、層化抽出を用いれば、その年齢層ごとの代表性が確保され、分析の信頼性が格段に向上します。このように、層ごとに均等なサンプル抽出が行えることが、単純無作為抽出との最大の違いです。 層の設定基準と分類の方法によって生まれる精度差

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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。

確率：ある事象が起こる可能性を示す数値。無作為抽出では、各要素が選ばれる確率が均等であることが求められます。

On July 27, 1994, the Office of Justice's Antitrust Division filed a competitive impression statement Having said that: "Starting in 1988 and continuing right until July 15, 1994, Microsoft induced a lot of OEMs to execute anti-aggressive for every processor licenses. Below a for each-processor license, an OEM pays Microsoft a royalty for every Personal computer it sells made up of a ร้านค้า kaieverything selected microprocessor, whether the OEM sells the computer by using a Microsoft functioning system or possibly a non-Microsoft functioning method.

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