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リストの完全性：母集団フレーム（調査対象リスト）が欠けていると、抽出にも偏りが生じる。
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）は、統計調査や実験において「偏りなく母集団から標本を選ぶ」ための基本的な手法です。
[226] A https://kaieverything.com/ different research, released because of the Open up Source Progress Labs, claimed which the Microsoft research were "simply just outdated and just one-sided" and their survey concluded which the TCO of Linux was decreased as a consequence of Linux directors running far more servers on typical along with other reasons.[227]
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層化抽出法は高精度な調査結果を得られる一方で、実施にはいくつかの課題も伴います。最大の課題は「層の設定ミス」です。層の基準が適切でない場合、むしろ誤差を増やしてしまうことがあります。また、各層の情報を事前に入手できないと、抽出自体が困難になります。さらに、サンプル割当が不適切だと、少数層の過剰・過少抽出が生じ、代表性が損なわれます。これを防ぐためには、調査設計時に十分な母集団分析を行い、層の構造や分布を正しく把握することが欠かせません。適切なデータベースや予備調査の活用も、有効な対策の一つです。 系統抽出法（等間隔抽出法）の仕組みと効果的な実施方法
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