This inquiry is an element of broader initiatives by the U.S. governing administration to curb the power of significant tech firms, especially underneath FTC chair Lina Khan. Worries have been elevated about Microsoft's licensing techniques probably locking prospects into its companies and its AI investments maybe sidestepping regulatory oversight.[354]
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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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系統抽出法は、対象者リストがすでに順序付けられており、比較的均質な母集団を対象とする調査に適しています。たとえば、社員名簿、顧客リスト、来店者記録など、既存の順序があるデータベースを使用する場合に特に有効です。また、現場での時間や作業コストを削減したい場合にも向いています。たとえば、店舗で一定の来客ごとに調査票を配布するなど、実務に即した対応が可能です。一方、属性の分布に大きな偏りがある場合や、順序に意味が含まれている場合は、層化抽出や単純無作為抽出の方が適していることもあります。系統抽出法を選択する際は、母集団の性質と調査目的を照らし合わせた上で判断する必要があります。 エクセルなどを用いた等間隔抽出の実践的な方法
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調査の精度と効率性を高めるには、目的に応じた抽出法の選定が欠かせません。たとえば、国全体の傾向を把握するような大規模調査では、代表性が重要となるため、無作為抽出が最も適しています。一方、特定グループの行動や意識を詳細に把握したい場合には、有意抽出や層化抽出が有効です。時間や予算が限られているときには、簡便な方法として系統抽出やクラスター抽出が採用されることもあります。調査の対象、規模、目的、リソース、求める精度などを多角的に評価し、それぞれの抽出法の長所と短所を踏まえて最適な手法を選ぶことが、質の高い調査を実現するカギとなります。
系統抽出法を使用する際には、いくつかの注意点を事前に把握しておく必要があります。まず、母集団が系統的な順序になっている場合、そのパターンが抽出間隔と重なるとバイアスが生じる可能性があります。たとえば、曜日順や地域順に並んでいるデータに対し、等間隔で抽出を行うと、特定の属性が過剰にサンプルに含まれることがあります。これを防ぐためには、事前に母集団の並び順をシャッフルするか、順序性のない属性で抽出するなどの対策が必要です。また、スタートポイントを必ず無作為に設定することも大前提です。これらの注意点を踏まえることで、系統抽出法の利便性と信頼性を両立できます。 多段抽出法（二段抽出法）の構造と複雑な調査への応用