【統計検定2級⑥】推測のためのデータ収集法
読者のみなさん、こんばんは。
本日も統計検定2級に向けた知識対策をやっていきます。前回の⑤は結構ボリューミーでしたが、今回はそこまで分量はないので、ご安心して取り組みましょう。
今回のテーマは「推測のためのデータ収集法」つまり、推測統計のためのデータってどう集めるの？っていう話。
目次はこちらです。
・観察研究、実験研究、調査の設計、母集団、標本、全数調査、標本調査、ランダムネス、無作為抽出
観察研究:なにも介入させず、そのまま対象の経過のデータを記録すること。
実験研究:なにかを介入させて、その結果を記録すること。
調査の設計:どのようにデータを収集するか
ランダムネス、無作為抽出(+α)(下記の標本抽出法と同じ記事）
・標本サイズ(標本の大きさ)、標本誤差、偏りの源、標本抽出法(系統抽出法、層化抽出法、クラスター抽出法、多段抽出法）
標本抽出法(系統抽出法、層化抽出法、クラスター抽出法、多段抽出法）（上記のランダムネス、無作為抽出のとこと同記事）
どうだったでしょうか。世の中の情報全てをデータに使えればいいのですが、それには時間コスト、費用や学習コストもばかになりません。なので、全体のなかから、一部を取り出すことで、それらを抑えた推測・予測をしていくというのが今回のメインテーマだと思います。色々な抽出法があったと思いますが、結構試験に出てるので、知識がごちゃごちゃにならないように気をつけてください。
それでは、また今度お会いしましょう！！
今回利用した記事
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