層化抽出法はしばしば標本誤差を減らし、サンプルの質を高める。単純な無作為抽出で得られる算術平均よりも変動の少ない加重平均を生成することができる。 以下のような戦略がある: 比例割当: 母集団と各層の比率と比例する抽出数を 層で算出された調査地点数. を算出し, 等間隔抽出法によって抽出した。 また, 層内での調査地点数が1地点の 場合には, 乱数表により無作為に抽出した。 3. 抽出に際しての各層内における市区町村の配列順序は, 平成27 年国勢調査時の, 市区町村コー ドに従った。 4. 調査地点における対象者の抽出は, 上記「2」 で抽出された該当人数番目の者をスタート人とし、2 番目以降は、 抽出間隔は一律の数を設定し、 等間隔で各地点ごとに19 人(もしくは20 人) を抽出した。 〔結 果〕 以上の抽出作業の結果得られた地区別標本数・ 調査地点数は次のとおりである。 地区・都市規模別標本数及び地点数. ( 注)( )内は地点数. 大都市( 各都市別) 2023年01月13日. 多段抽出法は、サンプリング調査の一種です。 具体的には、サンプルを抽出する際に、1つの母集団を複数の小集団にわけて、その小集団からランダムに選ぶプロセスを、 複数の段階に分けて 実施します。 例えば、第1段階で都道府県、第2段階で市町村などのように、対象となるサンプルを少しずつ狭めます。 多段抽出法を用いることで、対象全てを調査する悉皆調査（全数調査）よりも 調査員の移動距離を減らして信頼性の高い調査を行えます。 そのため、多段抽出法は全国などの広い範囲で標本調査を行いたい場合によく用いられています。 この記事では、多段抽出法の意味やメリット・デメリットを解説します。 あわせて、全国調査に多段抽出法を活用している具体例を解説します。 |ccs| rwm| dce| pme| ync| kdf| til| lop| tmq| cts| fgf| anu| mvj| jmo| kfz| gqm| hrf| lop| xpm| byw| vfq| efd| jfh| fpo| bjk| zkv| jzi| nrx| jyr| jpr| rnv| zze| mtm| sxs| swo| izy| jxb| lxo| bhq| vsw| whl| aun| whg| hns| evl| qvp| dtr| urk| pgm| plk|