統計検定2級 用語解説
無作為抽出とは
母集団から標本を確率的な手続きで選ぶ方法。選び方の偏りを抑えるために使う。
まず押さえる結論
無作為抽出は、統計検定2級の「第2章 データ収集と確率」で確認しておきたい用語です。 定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
- 母集団と標本の取り違え。標本は母集団の一部であり、抽出方法に偏りがあると推測も偏る。
- 独立と排反の混同。独立は一方の発生が他方の確率を変えないこと、排反は同時に起こらないこと。
- 条件付き確率で分母に置く事象の取り違え。何が既に起きた条件なのかを先に確認する。
関連する確認問題
第2章 データ収集と確率 / データ収集
標本調査で、母集団から標本を確率的な手続きで選び、選び方の偏りを抑える方法はどれか。
無作為抽出は、母集団から標本を確率的な手続きで選ぶ方法で、標本の選び方に生じる偏りを抑えるために使われる。全数調査は母集団全体を調べる方法、層別は集団を層に分けて扱う考え方、標準化は値を平均や標準偏差に基づいて変換する処理である。
第2章 データ収集と確率 / データ収集
標本調査で、母集団の一部が選ばれにくい仕組みになっているときに特に問題となるものはどれか。
標本の選ばれ方が母集団を適切に代表していないと、推定にバイアスが生じる。無作為抽出はこの偏りを抑えるために重要である。標準化、期待値、自由度はそれぞれ別の統計概念であり、標本選択の偏りそのものではない。
第2章 データ収集と確率 / データ収集
母集団と標本の関係として、最も適切なものはどれか。
母集団は調査や推定の対象となる全体であり、標本はそこから取り出された一部である。母集団は通常標本より大きく、常に標本より小さいわけではない。標本は無作為抽出を用いる標本調査で使う語であり、全数調査だけの語ではない。標本誤差やバイアスを考える際もこの区別が前提となり、母集団と標本は回帰係数の別名でもない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 無作為抽出を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、無作為抽出に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる