無作為抽出法とは？種類と違いを整理【DS検定リテラシー】

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まず結論

無作為抽出法とは、母集団から「偏りなく」データを取り出すための方法です。
DS検定では「どの抽出方法かを見抜けるか」「方法の違いを切り分けられるか」が問われます。

たとえば、全国の中学生の体力を調べたいとします。

取り出し方が違うだけで、データの偏りや精度が変わります。

無作為抽出法は、
「どうやって公平に取り出すか」の設計ルールです。

代表的な無作為抽出法は次の4つです。

最初の1人をランダムに選び、その後は一定間隔で抽出する方法。
例：5000人から10人おきに選ぶ。

→ 「間隔」がキーワード。

グループを段階的に絞り込み、最終的に個人を抽出する方法。
例：都道府県 → 市区町村 → 学校 → 生徒

→ 「段階的に絞る」がポイント。

母集団をいくつかの集団に分け、選ばれた集団を丸ごと調査する方法。
例：学校をランダムに選び、その学校の全員を調査。

→ 「選んだグループは全員調査」が特徴。

あらかじめ母集団を層（グループ）に分け、各層から人数を決めて抽出する方法。
例：男女比6:4なら、6人と4人をそれぞれ抽出。

→ 「比率を保つ」が重要。

名簿が整っているとき。
ただし周期性があるデータでは偏る可能性あり。

全国調査など、大規模でコストを抑えたいとき。

移動コストを抑えたいとき。
ただし集団内が似ていると偏りやすい。

男女比・年代比などを正確に反映させたいとき。

DS検定ではここを混同させてきます。

方法	何をする？
層別抽出	各グループから「一部」抽出
集落抽出	選んだグループを「丸ごと」調査

選択肢で
「グループを選び、その中の全員を調査」
と書いてあれば → 集落抽出。

「男女比を保って抽出」
とあれば → 層別抽出。

「何段階あるか」に惑わされないことが重要です。

DS検定では
「グループから一部か？全員か？」
ここを切り分けられるかが勝負です。