層化抽出とは？
そうかちゅうしゅつ
層化抽出とは、母集団をいくつかの層に分けてから各層で無作為抽出を行う標本抽出法で、推定精度を高める効果があります。
層化抽出（層化無作為抽出）とは、調査対象の母集団を共通の特性を持つ複数の「層（ストラタ）」に分割し、各層から独立に無作為抽出を行う方法です。単純な無作為抽出と比べて、母集団の構造をより効率的に反映できます。
手順の概要は以下のとおりです。
- 母集団を年齢・性別・地域など意味ある基準で層分けする
- 各層の大きさに応じて必要なサンプル数を決める（比例配分・最適配分など）
- 各層から独立に無作為抽出する
層化抽出のメリットは、各層の代表性が確保されるため推定の分散を小さくできる点にあります。特に、層内の均一性が高く、層間の差が大きいほど効果的です。
世論調査・国勢調査・マーケティングリサーチ・医学研究など、偏りなくさまざまな集団を代表したいシーンで広く用いられます。一方で、事前に層の情報が必要なため、適切な層の設定が調査の質を左右します。
使い方・例文
全国の有権者を対象とした世論調査で、都道府県別・年代別に層を設けてそれぞれから一定数抽出する方法が層化抽出の典型例です。
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