As documented by a number of information shops,[333][334] an Irish subsidiary of Microsoft based in the Republic of Eire declared £220 bn in income but compensated no corporation tax with the yr 2020. This is because of the business being tax resident in Bermuda as stated within the accounts for 'Microsoft Spherical Island 1, a subsidiary that collects license expenses from using Microsoft computer software all over the world.
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無作為抽出法の誤用には、重大なリスクが伴います。例えば、母集団が適切に定義されていない場合、サンプルが特定のグループに偏り、代表性を欠いた結果になる恐れがあります。また、抽出手順に恣意性が混入したり、ランダム性が形式的になっていたりすると、無作為性が保証されず、バイアスが生じます。これにより、推定結果が歪み、誤った意思決定につながる危険性もあります。特に政策判断や医療研究など、人々の生活に直結する場面では、調査データの正確性が極めて重要であり、誤用によるリスクは社会的な影響をもたらすことになります。 単純無作為抽出法（ランダムサンプリング）の特徴と活用事例
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・ＳＳＲＩが効かないときにやむを得ず使用するが、実際のところあまり効いたような気がしない。（４０歳代病院勤務医、精神科）
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調査の精度と効率性を高めるには、目的に応じた抽出法の選定が欠かせません。たとえば、国全体の傾向を把握するような大規模調査では、代表性が重要となるため、無作為抽出が最も適しています。一方、特定グループの行動や意識を詳細に把握したい場合には、有意抽出や層化抽出が有効です。時間や予算が限られているときには、簡便な方法として系統抽出やクラスター抽出が採用されることもあります。調査の対象、規模、目的、リソース、求める精度などを多角的に評価し、それぞれの抽出法の長所と短所を踏まえて最適な手法を選ぶことが、質の高い調査を実現するカギとなります。
系統抽出法を使用する際には、いくつかの注意点を事前に把握しておく必要があります。まず、母集団が系統的な順序になっている場合、そのパターンが抽出間隔と重なるとバイアスが生じる可能性があります。たとえば、曜日順や地域順に並んでいるデータに対し、等間隔で抽出を行うと、特定の属性が過剰にサンプルに含まれることがあります。これを防ぐためには、事前に母集団の並び順をシャッフルするか、順序性のない属性で抽出するなどの対策が必要です。また、スタートポイントを必ず無作為に設定することも大前提です。これらの注意点を踏まえることで、系統抽出法の利便性と信頼性を両立できます。 多段抽出法（二段抽出法）の構造と複雑な調査への応用