多段抽出では、抽出段階が増えるほど「抽出誤差」や「層間誤差」が蓄積しやすくなります。特に各段階での抽出が完全な無作為でなかったり、情報の欠落や記録の不備がある場合には、結果として得られるデータの代表性や精度に影響が出る可能性があります。対策としては、各段階での厳密な抽出プロトコルの設計や、事前調査による誤差の見積もり、または各層・単位ごとの重み付け調整などが効果的です。さらに、抽出段階ごとの母集団情報を詳細に把握し、シミュレーションによって誤差分布を検証する手法も活用されます。正確なサンプリング計画とデータ管理が、誤差抑制の鍵となります。 多段抽出法に必要な設計と管理の実務的な課題
・副作用も少なくなく、漸増が必要で、誰からも感謝されない薬だが、地味に効いていると思う。とはいえ、本当はサインバルタを使いたいが、薬価から許されていない。（４０歳代病院勤務医、リハビリテーション科）
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Microsoft's emblem Using the tagline "Your opportunity. Our enthusiasm."—beneath the leading corporate title—is predicated with a slogan Microsoft Utilized in 2008. In 2002, the business started off using the symbol in The us and eventually started a tv marketing campaign Using the slogan, adjusted with the former tagline of "Where by Are you interested in to go right now?
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Dame Margaret Hodge, a Labour MP in the UK explained, "It's unsurprising – however however surprising – that massively rich global firms brazenly, unashamedly and blatantly refuse to pay for tax around https://kaieverything.com/ the revenue they make while in the nations around the world in which they undertake small business".[334]
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ランダム抽出：データや標本を無作為に引き抜くことを意味します。選ばれる要素は予測できず、公平性が保たれることが特徴です。
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