暗記事項のメモ。クラスター抽出法が一番覚えるの早かったです。
抽出方法
単純無作為抽出法
全ての個体が等しい確率で抽出される方法。
最も簡単な抽出法だが、規模が大きくなるとコストが必要になり現実的ではなくなる。
層化抽出法
母集団を層と呼ばれる集団に分割する。（この時各層内をなるべく均一にする）
各層から別々に抽出することで層内の推定精度を上げることを目的とする方法。
男女比等母集団と標本の比率を同じにすることが出来る。
- 推定精度を上げることが可能
- 母集団の特性を知っている必要がある。
例：男女比7：3の学校から層化抽出を行う時、（10人選ぶ時）男子の層から7人女子の層から3人を無作為に抽出。
クラスター抽出法
母集団を複数のクラスターに分割する。クラスターを無作為で抽出し、選ばれたクラスター内の要素全てを調べる方法。
- 単純無作為抽出と比較してコストが抑えられる。
- クラスターが母集団の性質を反映していない場合精度が落ちる。
例：県内の学校を無作為で選び、選ばれた学校の全生徒を調べる。
多段抽出法
母集団をいくつかのグループに分割し無作為にグループを選ぶ。（1段目）
選ばれたグループからさらに無作為で選ぶ(2段目)方法。
- 単純無作為抽出と比較してコストが抑えられる。
- 段数が多くなるほど母集団の性質が反映されにくく推定精度が低くなる。
例：都道府県を無作為抽出。市区町村を無作為抽出。人を決められた人数無作為抽出。
系統抽出法
母集団の要素に通し番号をつける。初めの1つを無作為に選びその後は 一定の間隔 で抽出する方法。
- 抽出が簡単で間違いが少ない。母集団全体から満遍なく抽出できる。
- 母集団全体に周期性がある時精度が悪くなる。
例：整理番号から一つ無作為で選び、その番号から5番おきに選んでいく。
その他
- 層化抽出法と多段抽出法の組み合わせた層化多段抽出法がある
フィッシャーの三原則
無作為化
処理を無作為に割り付ける。制御できない要因影響(系統誤差)を偶然誤差に添加できる。
繰り返し
同じ処理を複数回行うこと。偶然誤差の大きさを評価する事ができる。
局所管理
ブロックに分けて実験すること。系統誤差を小さくすることが出来る。
