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On July 19, 2024, a world IT outage impacted Microsoft services, affecting companies, airlines, and monetary institutions throughout the world. The outage was traced back to some flawed update of CrowdStrike's cybersecurity software program, which resulted in Microsoft methods crashing and creating disruptions across a variety of sectors.
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層化抽出法において「層の設定」が正確性を大きく左右する重要な工程です。層の基準は、調査目的や母集団の性質に基づいて決定されます。たとえば、消費者調査では性別や年齢、収入などが層の区切りになります。分類が適切であればあるほど、各層内のばらつきが小さくなり、調査結果の分散が抑えられて精度が高まります。逆に、関連性の低い要素で層を分けると、サンプルの有効性が低下する可能性があります。調査設計の段階で、どの基準が分析に有効かを検討し、合理的に層分けすることで、信頼性の高いデータが得られます。 層化抽出法を活用したマーケティング調査の具体事例
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Dame Margaret Hodge, a Labour MP in the UK stated, "It really is unsurprising – still nonetheless surprising – that massively rich worldwide businesses overtly, unashamedly and blatantly refuse to pay for tax within the gains they make from the nations where by they undertake business".[334]
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多段抽出法は、特に大規模で全国規模の調査に適しており、その代表的な活用例が国勢調査です。たとえば、総務省が実施する国勢調査では、まず都道府県や市区町村を第一段階で無作為に選び、次に選ばれた地域内で世帯を選出するという方法が採用されています。教育分野では、全国学力調査で学校単位→学年単位→生徒単位といった多段階の抽出が行われます。また、医療現場では病院単位→診療科単位→患者単位といった形で、複数段階にわたって調査対象を絞っていくことで、効率とコストのバランスを保ちながらデータの網羅性を確保することが可能です。 抽出段階が増えることで発生する誤差とその対策
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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