Microsoft is regularly accused of utilizing anticompetitive strategies and abusing its monopolistic electrical power. Individuals that use their services and products generally wind up turning out to be dependent on them, a procedure is known as seller lock-in.

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・安価で有効性が高い。副作用はあまりない印象。（７０歳代病院勤務医、総合診療科）

クラスタリング：地理的・組織的にまとまりがある場合は集落抽出法（クラスタ抽出）が効率的。

層化抽出法では、層ごとのサンプル数をどのように割り当てるかが極めて重要です。基本的な方法には「比例配分法」と「等数配分法」があります。比例配分法では、各層の母集団に対する割合に応じてサンプル数を割り振り、母集団の構成を忠実に再現します。一方、等数配分法はすべての層から同数のサンプルを抽出し、少数派層の分析において効果を発揮します。また、分析目的によっては、層のばらつきに応じた「最適配分法」も検討されます。配分方法を誤ると偏りが生じるため、調査目的と分析手法に応じて、最適な割り当て方法を選ぶことが重要です。 層化抽出法に潜む課題と実践時に注意すべきポイント

In 2011, Greenpeace launched a report ranking the highest 10 significant makes in cloud computing on the resources of electrical power for his or her information facilities. At enough time, data facilities consumed as much as two% of all world-wide electric power, and this quantity was projected to increase. Phil Radford of Greenpeace stated, "We've been involved that this new explosion in energy use could lock us into outdated, kaieverything polluting Power resources as an alternative to the clear energy currently available",[278] and named on "Amazon, Microsoft as well as other leaders of the data-technological innovation market will have to embrace thoroughly clean Electrical power to electricity their cloud-based details centers".

In impact, the royalty payment to Microsoft when no Microsoft solution is getting used acts as a penalty, or tax, to the OEM's use of a competing PC running system. Considering the fact that 1988, Microsoft's use of for every processor licenses has increased."[33]

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無作為抽出法と有意抽出法は、それぞれ異なる特徴と利点を持つため、調査の目的や状況に応じて適切に使い分ける必要があります。無作為抽出は、対象者すべてに等しい選定機会を与えるため、結果の客観性と信頼性が高くなります。一方、有意抽出法では、調査者が「典型的な例」や「特定の条件に当てはまる対象」を意図的に選び、専門的な知見や特定のグループに対する深い洞察を得ることが可能です。たとえば、新製品のコアユーザーに焦点を当てた調査や、特定疾病の患者のみを対象とした医療調査では有意抽出が適します。重要なのは、調査目的に照らして信頼性と効率性のバランスを見極めることです。 実際の調査目的に応じた最適な抽出法の選定ポイント

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