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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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クラスタリング：地理的・組織的にまとまりがある場合は集落抽出法（クラスタ抽出）が効率的。
系統抽出法は、対象者リストがすでに順序付けられており、比較的均質な母集団を対象とする調査に適しています。たとえば、社員名簿、顧客リスト、来店者記録など、既存の順序があるデータベースを使用する場合に特に有効です。また、現場での時間や作業コストを削減したい場合にも向いています。たとえば、店舗で一定の来客ごとに調査票を配布するなど、実務に即した対応が可能です。一方、属性の分布に大きな偏りがある場合や、順序に意味が含まれている場合は、層化抽出や単純無作為抽出の方が適していることもあります。系統抽出法を選択する際は、母集団の性質と調査目的を照らし合わせた上で判断する必要があります。 エクセルなどを用いた等間隔抽出の実践的な方法
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