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バイアス：結果や分析が特定の方向に歪められること。無作為抽出はこのバイアスを防ぐための重要な手段です。
無作為抽出法は、あらゆる分野で活用されています。たとえば、国勢調査では居住地の地域単位から無作為に世帯を抽出し、人口構成や世帯構造の実態を把握します。マーケティングでは、商品の購買傾向を分析するために、消費者を無作為に抽出してアンケートを実施することがあります。また、医学分野でも、特定の治療法の効果を検証する臨床試験において、患者を無作為にグループ分けし、比較実験を行う手法が一般的です。これらの調査・研究では、無作為抽出によってサンプルの代表性を確保し、信頼できる結論を導き出しています。 無作為性を担保するために必要な前提条件の解説
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無作為抽出が重要視される理由は、統計的な推測の信頼性を担保できるからです。母集団全体の中から公平にサンプルを選ぶことで、得られるデータが偏らず、結果を母集団全体へと一般化しやすくなります。これにより、平均値や比率、相関関係などの推計値が、実際の母集団の特徴に近づくことが期待されます。特に社会調査や医療研究などでは、統計的な検定や推定を行うための前提として、ランダムサンプリングの導入が不可欠です。無作為性の担保により、バイアスの発生を抑え、誤差の最小化を図ることができる点が、調査の信頼性を大きく高めるのです。 無作為抽出が利用される代表的な調査や研究の例
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In 2011, Greenpeace released a report ranking the top ten huge brands in cloud computing on the sources of energy for their knowledge facilities. At some time, details facilities consumed around two% of all world-wide electrical power, and this amount was projected to improve. Phil Radford of Greenpeace explained, "We are concerned that this new explosion in electrical energy use could lock us into outdated, polluting Power resources rather than the thoroughly clean Vitality available today",[278] and named on "Amazon, Microsoft along with other leaders of สินค้าราคาถูก kaieverything the information-technological know-how industry will have to embrace clear Electricity to energy their cloud-based mostly info facilities".
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