私たちは、人々が好きな有名人について読んで、それについて気分を良くすることができるスペースを作りたかったのです.私たちは、人々が有名人についてポジティブな方法でゴシップできる場所を作りたかった.
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Video: 卒業までの3つの取組！【特別支援学級】
私たちは、人々が好きな有名人について読んで、それについて気分を良くすることができるスペースを作りたかったのです.私たちは、人々が有名人についてポジティブな方法でゴシップできる場所を作りたかった.
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偏り 英語, 2022-02-19, 卒業までの3つの取組！【特別支援学級】, ◆Twitter → https://twitter.com/teachertokushi
現 特別支援学級担任・元 特別支援学校非常勤講師 が伝える】
発達が気になる子どもの保護者向けに、子どもへの支援方法方や発達障害についてのノウハウ動画を配信しています。
発達障害の知識をはじめ、特別支援学級や、特別支援学校、特別支援教室、また福祉事業所について、保護者の方に知っておいてほしい知識などについても配信しています。
※ あくまで特別支援学級担任の立場からの意見ですので、意見に偏りがあるかもしれません。すこしでも日々の育児や特別支援教育に関わる皆さまに役立てば！と思って、配信いたしております。
こちらのチャンネルは…
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標本の偏り[編集]
母集団の一部の要素が他よりも標本として選ばれやすい場合に、標本に偏りがあるという。偏った標本は一般に誤った推定量を与える。推定する量が高い、または低いような要素が標本に多く含まれていれば結果は本当の値とは違ってしまう。
有名な例に1936年のアメリカ大統領選の予想がある。Literary Digest誌は200万人の調査から、対立候補がF.D.ルーズベルト候補に勝つ（57%対43%）と予想したが、世論調査会社のギャラップ社は30万人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は、標本のサイズが莫大だったにもかかわらず、電話や自動車の保有者リストを元に標本を抽出したために、これらを購入できる富裕層に偏ってしまったのである。
この種の偏りは通常、統計学的なノイズよりも悪いものと考えられる。ノイズの問題は標本を大きくすることで軽くすることができるが、偏った標本ではそのように簡単に解決できない。メタアナリシス（複数の統計調査結果をまとめてさらに解析すること）はうまく用いれば、単独ではノイズを含む調査からよりよいデータを引き出すことができるが、偏りのある調査ばかり用いてメタアナリシスをしても偏りは減らせない。このような偏りを減らすには、適切な標本抽出の手法を、個別分野の知識に基づいて利用する必要がある。
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