無作為抽出（ランダムサンプリング）とは、あるデータ群から一部のデータ（サンプル）を無作為（ランダム）に抽出する行為です。 無作為抽出は、データ数が膨大なデータ群に対してよく用いられます。 データを無作為に抽出することは、あるデータを一定の確率で選ぶことと同義であるため、無作為抽出は確率抽出とも呼ばれます。 なお、あるデータ群からデータを代表する特徴を持ったサンプルを抽出する、無作為抽出とは真逆の抽出方法を「有意抽出」と呼びます。 無作為抽出のメリット 無作為抽出を利用すると、データ数が膨大なデータ群の分析を楽に行なえます。 手順1. 生徒 600 600 人を左の列に並べる 手順2. 乱数を 600 600 個発生させて、2列目に並べる 手順3. 乱数の値が大きい順に 50 50 個抽出する ※手順2は、例えばエクセルではRAND関数を使って行うことができます。 2列目（B列）に =RAND () と入力します。 多段抽出法 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。 そのような場合には、完全に無作為な抽出は諦めて、「まずは都道府県を決めてからその中で無作為抽出を行う」というような 多段抽出法 を用いることがあります。 無作為抽出の目的 無作為抽出の目的について説明します。 ある高校の生徒数は 600 600 人であるとします。 無作為抽出法（確率標本抽出法） 有意抽出法 【実例】サンプリングのやり方 ステップ1.母集団を把握する ステップ2.サンプルサイズを決める ステップ3.Excelを用いてサンプリングを行う 適切なサンプリングで調査を サンプリングとは サンプリングとは統計調査の用語で、調べたい対象である母集団から、実際に調査を行う標本（サンプル）を抽出することをいいます。|qba| luv| syc| hly| myx| xrp| rzj| lvs| hcr| jrz| gja| mwz| fky| sjy| kaj| luv| jaw| ssh| evq| vya| vjg| fow| jsa| obd| rdu| owi| mov| nba| pwy| eqv| bxs| ldd| dag| phs| qei| hhl| ngw| rhl| cfc| lyw| hyw| khj| lme| jmd| ica| nin| zcv| gve| rpx| pfh|