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2019.12.05
標本誤差とは?意味や標準誤差との違いと計算方法、データの見方を解説
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調査を行う際、調査対象となる母集団全体を調べることは現実的に難しいため、母集団の一部である標本を抽出して調査を行います。しかし、標本から得られた結果は母集団の真……
公開日:2019.12.05
母集団とは、統計学や市場調査で使用される用語で、特定の調査の対象となる集団全体を指します。この集団から選ばれる一部を標本と呼び、一般に無作為抽出の方法が採用されています。無作為抽出を通じて選ばれた標本は、母集団の代表的な特性を映し出し、その分析により全体の性質や傾向を推定することが可能です。
母集団のサイズとその特性(例えば、特定地域の成人男性の年収など)は、統計的な解析を行う基盤を形成します。標本から得られるデータに基づき、統計量、つまり平均値や分散といったパラメーターを計算し、全体のデータ分布を推測します。この手順は、データの信頼性を確保し、分析誤差を最小化する上で極めて重要です。
さらに、統計検定や正規分布などの統計的手法は、統計学の核となる要素です。これらの方法を使用することで、標本から得られた結果が母集団の特性をどれだけ正確に反映しているかを評価できます。統計学の最終的な目標は、観測データに基づき母集団の性質を正確に把握し、有益な洞察を提供することにあります。
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割付とは
「割付」とは、調査やマーケティングリサーチを実施する際に、事前に定めたセグメント毎にサンプルの数を配置する手法を指します。目的に応じて各セグメントから必要な回答数を適切に割り付けることで、データの全体的な構成が均一となり、集計や分析の際にバランスの取れた洞察を得ることが可能です
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