層化抽出法(英: Stratified Sampling)は、母集団を性別・年代・地域などの「層」に分けたうえで、各層から無作為に標本を抽出する方法です。単純無作為抽出に比べて、母集団の多様性を反映しやすく、推定の精度を高められるのが特徴です。 この記事では、層化抽出法の基本原理、数学的な定式化、活用シーン、メリット・注意点を確認します。 ▼おすすめ書籍▼ dodgson.hatenablog.com 1. 層化抽出法の基本原理 母集団の分割(層化)調査対象の属性(性別、年齢、地域、学歴など)に応じて母集団を互いに重複しない層に分けます。 各層内で無作為抽出各層から、層の大きさや目的に応じた標…