最終更新日：2026年6月28日

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DS検定トップ ＞ 無作為抽出法とは？種類と違いを整理【DS検定リテラシー】

まず結論

無作為抽出法とは、調査者の都合や主観で対象を選ばず、確率的な手続で母集団から標本を選ぶ方法です。 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。

無作為抽出をしても、偶然による標本誤差がなくなるわけではありません。狙いは「必ず偏りのない標本を作る」ことではなく、選び方に意図的な偏りが入りにくく、抽出確率を説明できる状態にすることです。

直感的な説明

たとえば、全国の中学生の体力を調べたいとします。

  • 1校ずつランダムに選ぶのか
  • 地域ごとに分けてから選ぶのか
  • 男女を分けてから人数を決めて選ぶのか

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。

定義・仕組み

代表的な無作為抽出法は次の5つです。

① 単純無作為抽出法

母集団の各対象が同じ確率で選ばれるように、くじ引きや乱数で抽出する基本的な方法です。 例：住民名簿から乱数を使って100人を選ぶ。

→ 「各対象が同じ確率」「くじ引き・乱数」がキーワード。

② 系統抽出法

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。

③ 多段抽出法

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。

④ 集落抽出法（クラスタ抽出）

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。

⑤ 層別抽出法

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。

どんな場面で使う？

単純無作為抽出法

母集団の一覧があり、各対象を同じ確率で公平に選びたいとき。母集団が大きい場合は、完全な名簿の準備や広範囲の調査が負担になります。

系統抽出法

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。

多段抽出法

全国調査など、大規模でコストを抑えたいとき。

集落抽出法

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。

層別抽出法

男女比・年代比などを正確に反映させたいとき。

よくある誤解・混同

層別抽出法と集落抽出法の違い

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。

多段抽出と集落抽出の違い

  • 多段抽出：段階的に絞る
  • 集落抽出：最後は丸ごと

「何段階あるか」に惑わされないことが重要です。

無作為抽出なら必ず母集団を正確に代表する

これは誤りです。無作為抽出でも、偶然による標本の偏りや無回答による偏りは起こります。

無作為抽出は偏りを自動的にゼロにする方法ではなく、標本誤差を確率的に評価できる抽出設計です。

まとめ（試験直前用）

  • 単純無作為抽出 → 各対象を同じ確率で選ぶ
  • 系統抽出 → 一定間隔
  • 多段抽出 → 段階的に絞る
  • 集落抽出 → グループ丸ごと
  • 層別抽出 → 比率を保つ

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。

参考情報

対応スキル項目（データサイエンス力シート）

  • データ収集
  • 標本設計
  • ★ 母集団と標本の違いを理解している

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