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では、なぜ無作為抽出が重要なのでしょうか？それは、バイアス（偏り）を減らすことができるからです。もし特定のグループだけを狙って調査を行ったら、実際の全体の意見やデータとずれてしまうことがあります。無作為抽出を使うことで、より正確な情報を得ることができます。
無作為抽出法の誤用には、重大なリスクが伴います。例えば、母集団が適切に定義されていない場合、サンプルが特定のグループに偏り、代表性を欠いた結果になる恐れがあります。また、抽出手順に恣意性が混入したり、ランダム性が形式的になっていたりすると、無作為性が保証されず、バイアスが生じます。これにより、推定結果が歪み、誤った意思決定につながる危険性もあります。特に政策判断や医療研究など、人々の生活に直結する場面では、調査データの正確性が極めて重要であり、誤用によるリスクは社会的な影響をもたらすことになります。 単純無作為抽出法（ランダムサンプリング）の特徴と活用事例
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[226] Another research, unveiled via the Open up Resource Development Labs, claimed that the Microsoft research had been "just outdated and one particular-sided" and their survey concluded that the TCO of Linux was reduce as a result of Linux administrators controlling far more servers on regular together with other explanations.[227]
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