標本誤差と非標本誤差の全貌解明！【ChatGPT統計解析】
統計には2種類のエラーがあり、それは標本誤差と非標本誤差です。標本誤差は標本抽出に伴う偶然の誤差であり、標本調査では必ず生じます。このため、標本誤差の統計的性質を明示することが重要です。一方、非標本誤差には測定誤差、データの紛失、分析方法の誤り、不適切な設問、母集団を正しく代表しないフレームの設定、回答者の問題（嘘、記憶違いなど）などがあります。これらの非標本誤差は、調査の正確性に影響を与える可能性があり、注意が必要です。特に、近年では調査協力者が減少しており、統計環境の悪化が懸念されています。
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標本誤差と非標本誤差
統計にはエラーがつきものです。
２つのエラーがあります。
標本誤差と非標本誤差です。
以下は，すべて非標本誤差です。
測定誤差，数値のタイプミス，データの紛失，分析のやり方の誤り，質問用紙上の誤解を生む恐れのある不適切な設問，不完全な定義，母集団を正しく代表していないフレームの設定，聞き取り相手側の問題（いやいやながらの記入，無知，嘘つき，喋りすぎ，記憶間違い，忘れっぽい）。
最後の問題は近年，濱砂敬郎九州大学教授が心配される「統計環境の悪化」です。
調査に協力しない人が増えてきました。
標本調査では標本誤差を明示することが大切
これに対し、標本抽出に伴う偶然の誤差が標本誤差です。
測定結果は，ほとんどの場合，母集団すべてを調べた結果とは一致しません。
つまり，少数の標本が母集団の母数（平均や分散）を言い当てることに失敗するという誤りです。
標本調査では標本誤差はつきものです。
限られた標本からの推定には必ず誤差が伴います。
どの程度，推定結果が母平均や母比率を言い当てているかを誰でも知りたいところです。
逆に言えば，推定結果の誤りの可能性を知りたいのです。
標本調査では標本誤差の統計的性質を明示することが大切です。
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