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多段抽出法では、調査の効率と精度を両立するために、段階的な抽出プロセスが用いられます。たとえば第一段階では、調査対象となる地域や施設などを母集団から無作為に選出します。そして第二段階では、その選ばれた単位内からさらに対象者を無作為抽出します。これを三段階、四段階と繰り返すことも可能ですが、段階が増えるごとに調査設計と誤差管理が難しくなります。各ステージの役割は、調査範囲を絞り込みつつ、バランスよくサンプルを抽出することで全体の代表性を確保することです。こうした構造により、調査コストを抑えながらも、精度の高いデータ収集が可能になります。 第一段階と第二段階での抽出対象の定義と違い
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Microsoft is an outspoken opponent from the cap on H-1B visas, which permits companies within the U.S. to hire specified international staff. Bill Gates statements the cap on H1B visas makes it difficult to employ the service of workers for the business, stating "I might undoubtedly dispose of the H1B cap" in 2005.
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層化抽出法では、層ごとのサンプル数をどのように割り当てるかが極めて重要です。基本的な方法には「比例配分法」と「等数配分法」があります。比例配分法では、各層の母集団に対する割合に応じてサンプル数を割り振り、母集団の構成を忠実に再現します。一方、等数配分法はすべての層から同数のサンプルを抽出し、少数派層の分析において効果を発揮します。また、分析目的によっては、層のばらつきに応じた「最適配分法」も検討されます。配分方法を誤ると偏りが生じるため、調査目的と分析手法に応じて、最適な割り当て方法を選ぶことが重要です。 層化抽出法に潜む課題と実践時に注意すべきポイント
二段抽出法では、第一段階で抽出される「大単位」と、第二段階で抽出される「小単位」では、その性質と目的が異なります。第一段階では、全国の市町村、学校、病院など、広範な調査枠から無作為に対象を選び出します。この段階では、地理的、制度的な均等性が重視されます。次に、第二段階では、その中から個人や世帯、患者といった具体的な回答者を抽出します。この段階では、より精度の高いサンプルが求められ、サブグループごとの抽出戦略も重要です。段階ごとに母集団の定義と抽出基準が変化するため、それぞれの段階での設計が全体の調査品質を大きく左右します。 多段抽出法が効果的な大規模調査や国勢調査の事例
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・日本人全員についての意見をまとめたいが、めんどくさいので東京の人にのみアンケートを配る
Despite CrowdStrike's CEO George Kurtz clarifying that The problem was not a cyberattack, the incident had widespread repercussions, leading to delays in air vacation, financial transactions, and health-related products and services globally. Microsoft stated the fundamental trigger were set but acknowledged ongoing residual impacts on some Microsoft 365 apps and companies.[187][188]