抽出の枠
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/22 09:49 UTC 版)
次に、各要素を識別するための抽出枠（リスト）を設定する。 抽出枠は母集団を代表するものでなければならないが、これには統計学だけでなく個別の分野での判断も重要である。 一例を挙げると、1936年のアメリカ大統領選で、Literary Digestは230万人の調査から、対立候補がF.D.ルーズベルト候補に勝つ（57%対43%）と予想した。しかし、世論調査会社ギャラップははるかに少ない人数の調査からルーズベルトの勝利を予想し、結局こちらが正しかった。Literary Digestの調査では、電話や自動車の保有者リストを用いたことや、1,000万の調査対象に対し230万の有効回答しか得られなかったこと、読者層に保守派が多かったことなどが原因となって、標本のサイズが莫大だったにもかかわらず富裕層に偏ってしまった。同じようなことは、近年のインターネットによる調査でも問題になっている。 具体的には、まず全体を決め、次に以下のような枠組みを決定する。
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