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มุ่งมั่นส่งมอบความเปลี่ยนแปลงเชิงบวกสู่ชุมชนของเรา

Microsoft's symbol Along with the tagline "Your possible. Our passion."—beneath the leading company identify—is based over a slogan Microsoft Employed in 2008. In 2002, the corporate begun using the emblem in the United States and eventually started a tv campaign Together with the slogan, transformed within the former tagline of "The place do you want to go today?

無作為抽出では、調査対象となる母集団（全体のグループ）からランダムにサンプリングを行います。例えば、ある学校の生徒を対象に「好きな食べ物」を調べたいとします。この場合、全校生徒から無作為に選んだ生徒たちに質問することで、学校全体の食べ物の好みを知ることができるのです。

では、なぜ無作為抽出が重要なのでしょうか？それは、バイアス（偏り）を減らすことができるからです。もし特定のグループだけを狙って調査を行ったら、実際の全体の意見やデータとずれてしまうことがあります。無作為抽出を使うことで、より正確な情報を得ることができます。

In the event you add encrypted files to the zipped folder, they're going to be unencrypted whenever they're unzipped, which might result in unintentional disclosure of private or delicate facts. For that explanation, we advise which you steer clear of zipping encrypted data files.

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。

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多段抽出法は、特に大規模で全国規模の調査に適しており、その代表的な活用例が国勢調査です。たとえば、総務省が実施する国勢調査では、まず都道府県や市区町村を第一段階で無作為に選び、次に選ばれた地域内で世帯を選出するという方法が採用されています。教育分野では、全国学力調査で学校単位→学年単位→生徒単位といった多段階の抽出が行われます。また、医療現場では病院単位→診療科単位→患者単位といった形で、複数段階にわたって調査対象を絞っていくことで、効率とコストのバランスを保ちながらデータの網羅性を確保することが可能です。 抽出段階が増えることで発生する誤差とその対策

無作為抽出は全数調査より楽というメリットがある反面、一部分だけを調べるので誤差が生じます。

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