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多段抽出では、抽出段階が増えるほど「抽出誤差」や「層間誤差」が蓄積しやすくなります。特に各段階での抽出が完全な無作為でなかったり、情報の欠落や記録の不備がある場合には、結果として得られるデータの代表性や精度に影響が出る可能性があります。対策としては、各段階での厳密な抽出プロトコルの設計や、事前調査による誤差の見積もり、または各層・単位ごとの重み付け調整などが効果的です。さらに、抽出段階ごとの母集団情報を詳細に把握し、シミュレーションによって誤差分布を検証する手法も活用されます。正確なサンプリング計画とデータ管理が、誤差抑制の鍵となります。 多段抽出法に必要な設計と管理の実務的な課題

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無作為抽出では、調査対象となる母集団（全体のグループ）からランダムにサンプリングを行います。例えば、ある学校の生徒を対象に「好きな食べ物」を調べたいとします。この場合、全校生徒から無作為に選んだ生徒たちに質問することで、学校全体の食べ物の好みを知ることができるのです。

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Windows 8 Start Party in Akihabara, Tokyo, on October twenty five, 2012 In 2004, Microsoft commissioned research corporations to complete impartial reports evaluating the whole price of possession (TCO) of Windows Server 2003 to Linux; the corporations concluded that corporations uncovered Home windows simpler to administrate than Linux, So All those working with Home windows would administrate speedier leading to lower costs for their business (i.e. decreased TCO).[225] This spurred a wave of connected reports; a study from the Yankee Team concluded that upgrading from a single version of Windows Server to a different expenditures a portion of your switching costs from Home windows Server to Linux, Though corporations surveyed noted the elevated protection and trustworthiness of Linux servers and issue about currently being locked into using Microsoft products and solutions.

クラスタリング：地理的・組織的にまとまりがある場合は集落抽出法（クラスタ抽出）が効率的。

To learn more on customizing the not too long ago made use of information listing see: Customise the listing of lately applied information.

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