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【サンプル数の決め方】アンケート初心者向けにわかりやすく解説!


はじめて、アンケートを実施するにあたり、「サンプル数(アンケート回答者数)は、どのくらい必要なのだろうか」と疑問に思っている方が多いと思います。

ここでは、アンケート初心者向けに、サンプル数を決定するための参考情報をご紹介します。


「サンプル数」と「サンプルサイズ」の違いについて

本題に入る前に、アンケートを実施する際によく耳にする、「サンプル数」と「サンプルサイズ」という言葉の意味について、簡単に解説します。とても良く似た響きですが、まったく違う意味を持っています。

サンプル数(the number of samples)=標本数・群数
サンプルサイズ(samplesize)=データの個数・標本の大きさ(通常「n」で表します)

つまり、サンプル数は「何回標本の抽出をおこなったのか」サンプルサイズは「1回の標本抽出において、いくつの個体を調べたのか」、ということになります。

<例1>
全国47都道府県の、小学生の平均読書時間を調査。無作為に各都道府県から1,000人を選んで、平均読書時間を算出するとします。

その際の、サンプル数とサンプルサイズは、
サンプル数:47
サンプルサイズ:1,000
となります。

<例2>
ある特定地点の交通量を、4日間にわたり調査。各日で測定したカ所の数が異なるとします。
・1日目:100ヵ所の交通量を測定
・2日目:300ヵ所の交通量を測定
・3日目:100ヵ所の交通量を測定
・4日目:150ヵ所の交通量を測定

その際の、サンプル数とサンプルサイズは、
・サンプル数:4
・サンプルサイズ:100、300、100、150
となります。

例にするととても分かりやすいですね。事前に理解していると、アンケート調査をよりスムーズに進められますので、しっかり覚えておきましょう。

誤差を理解する

サンプル数を決定する際に重要なポイントとしては、「誤差」です。

この誤差をどのくらいに設定するかが、ポイントとなります。

例えば、「来店客に満足度アンケートを行う場合、来店者全員にアンケートが取れれば、誤差は全くありませんが、回答してくれる人・回答してくれない人が存在するため、顧客の意見として誤差を少なくすることが、顧客のお店評価を知ることとなります。」

より多くのお客様の声をアンケートとして回収できれば、誤差も少なく、アンケート結果の精度があがります。

ここでは、ひとつの目安として、「誤差5%」程度で行うネットリサーチをご紹介します。

ネットリサーチでは、この誤差5%は、よくあるケースです。


誤差を5%程度でネットリサーチを行うためには、どの程度のサンプル数が必要なのか


本調査のサンプル数として、「400サンプル」がひとつの目安です。(サンプル数を2倍とっても、誤差は半分にはなりませんのでご注意ください)

このサンプル数を目安に、このアンケートは何サンプル必要かご検討ください。

※(p)は回答比率で、質問項目における回答者の割合を表します。

標本数と誤差


出典:https://research.nttcoms.com/service/sampling.html

誤差「5%」を想定してネットリサーチの結果を確認する

調査結果を読み取る際のひとつの考え方として、「±5%」を想定して結果を確認することを推奨します。

下記のグラフでは、A店・B店の満足度の比較を行っております。A店の満足度63%の±5%の領域をピンクのラインで示しています。

誤差を加味すると、A店の満足度は58%~68%、B店の満足度は54%~64%となりますので、A店の方が確実に満足が高いとは言えない結果であることが見てとれます。

誤差を入れた満足度の比較

このようにサンプル数は調査結果に影響することを認識して、ネットリサーチをご活用ください。

分析セグメントを考慮する

最後にもうひとつ、サンプル数を決定する際に、考えて欲しいこととして、「分析セグメント」があります。

これは、分析をどのセグメントまで行うかを考慮し、サンプル数を決定する考え方です。

例えば、

・20代~60代の5セルでの分析例:各年代400サンプル回収すると、総サンプル数2000サンプル

・ヘビー・ミドル・ライトユーザーの3セルでの分析例:各区分で400サンプルで、総サンプル1200サンプル

ネットリサーチではこの要素を重視した方がメリットが大きい場合があります。



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