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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!

目次[非表示]

  1. はじめに
  2. 「サンプル数」と「サンプルサイズ」の違いについて
  3. 必要サンプル数は『誤差』を理解することが重要
  4. 必要サンプル数の自動計算ツール
  5. 調査で回収できるサンプル数を確認するには?
  6. おわりに

はじめに

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、アンケートを実施する際に必要なサンプル数を決定するための参考情報や、必要サンプル数の自動計算ツールをご紹介しております。

アンケート初心者の方向けに解説をしておりますが、経験者の方もご活用いただければ幸いです。


「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。各日で測定した箇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。

必要サンプル数は『誤差』を理解することが重要

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


本調査の必要サンプル数は、許容誤差が5%の場合「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。


必要サンプル数の自動計算ツール


調査で回収できるサンプル数を確認するには?

調査に必要なサンプル数についてご理解いただいたかと思いますが、重要なことは必要サンプル数が調査(実査)で回収できるどうかになります。

調査対象者の条件が比較的緩い(年齢・性別など)場合は、どの調査会社/リサーチ会社に依頼しても回収しやすいため特に気にする必要はありませんが、大規模回収が必要な場合や、調査対象者の条件が厳しい(特定の職種、特定サービスの認知者など)場合は、大規模モニターを保有しているネットリサーチ会社に相談するのが一般的です。

また、予めどの程度回収できるかがわかっていると調査計画を立てやすく、見積や稟議も通しやすくなるでしょう。

業界最大級のモニター数を抱えるセルフ型アンケートツール「Freeasy」では、性別×年代別の回収予測数(2021年11月時点)を無料で公開しています。調査実施の検討、計画を作成する際にお役立てください。

おわりに

重要なポイントとなる「誤差」について理解し、あらかじめサンプル数の適切な設定の仕方を知っていることは、アンケート調査においてとても重要です。より良質なアンケートを作成するために、統計学に関する知識は、まずは簡単なことからで良いので、たくさん吸収していきましょう。

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