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母集団の大きさが大きすぎる場合（例えば、日本人全員）、上記の手順で無作為抽出を行うことが難しいです。

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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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。

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層別抽出：特定の属性（性別・年齢層など）で層を分けたうえで無作為抽出すると、推定精度が向上する。

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層化抽出法は高精度な調査結果を得られる一方で、実施にはいくつかの課題も伴います。最大の課題は「層の設定ミス」です。層の基準が適切でない場合、むしろ誤差を増やしてしまうことがあります。また、各層の情報を事前に入手できないと、抽出自体が困難になります。さらに、サンプル割当が不適切だと、少数層の過剰・過少抽出が生じ、代表性が損なわれます。これを防ぐためには、調査設計時に十分な母集団分析を行い、層の構造や分布を正しく把握することが欠かせません。適切なデータベースや予備調査の活用も、有効な対策の一つです。 系統抽出法（等間隔抽出法）の仕組みと効果的な実施方法

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