アンケートのために代表サンプルを抽出する方法

アンケートを実施する際に、対象とする集団の全員からフィードバックを集めるのはほぼ不可能です。仮に全員にアンケートを送ることに成功したとしても、回答しない人や参加する気がない人は必ずいます。

心配無用です。対象とするグループの全員に対してアンケートを実施しなくても、マーケティングに活用できる有用でインサイトに満ちたデータは得られます。実を言うと、大規模な集団を相手にアンケートを実施しても、時間とお金がかかって作業も複雑になり、メリットはありません。

有意抽出法を通じて代表サンプルを抽出すれば、アンケート結果の分析から実用的なデータと有効なインサイトを得て、ターゲット層を絞った市場調査や顧客体験の改善に役立てられます。

代表サンプルとは、大規模な母集団から小さな集団を抽出した場合に、そこから得たデータが母集団と同様の属性を示すような集団を指します。代表サンプルによって、管理しやすい小規模なデータがより大きな集団を代表してくれるため、大規模な母集団の分析が可能になります。代表サンプルの一例は選挙前の世論調査で、そこでは投票者の代表サンプルを対象に調査を行って候補者の支持率を特定します。

代表サンプルは時間と費用の節約につながります。統計分析とデータの検討によってより大規模な顧客層やそのうちの特定の集団を調査した場合と同様の結果が得られるため、母集団全体から回答を得る必要がありません。

ただし、正確で信頼性の高い結果を得るためには、代表サンプルのメリットと潜在的なリスクに関する実際的な知識を持っている必要があります。十分な知識があれば、このツールを戦略的に使用することで顧客に関する深いインサイトを入手して、それを顧客体験の改善やビジネス上の的確な意思決定に役立てられます。

男女各150人の計300人があるトレーニングプログラムに参加しました。参加者からプログラムの感想を聞き出して、何か問題があったかとどの部分が最も有益だったかを調べるとします。

代表サンプルを対象にアンケートを実施する場合、参加者全員から回答を得る必要はありません。300人の中から60人（男女各30人）を代表サンプルとして抽出すれば、参加者グループ全体を代表する信頼性の高い回答を取得できます。

回答が集まったら結果を分析して、グループ全体の意見を代表するインサイトを引き出します。グループ全体とサンプル全体の男女比を合わせてあるため、性別に基づく回答も評価できます。

300人を対象にアンケートを実施しなくても男女比が同じ60人から正確な結果が得られれば、時間と費用の節約につながります。

Webアンケートの SurveyMonkey Audienceなら、全世界に散らばる理想的な回答者から代表サンプルを抽出できます。

代表サンプルの抽出方法は統計学者によって多数編み出されて、その有効性は市場調査の専門家によって長年にわたり実証されてきました。

広く使われている手法には、次のようなものがあります。

上記のいずれかの手法で代表サンプルを抽出すれば、信頼性の高い正確な結果が得られます。

確率抽出法では、確率論に基づいた手法で母集団からサンプルを抽出します。サンプルの成員は無作為に抽出されて、母集団の成員全員が等しい確率で対象となり得ます。母集団が1000人で構成されている場合は、どの人も1000分の1の確率で選ばれる可能性があります。

確率抽出法ではアンケートの実施者がサンプルに含める人を意識的に選ぶわけではないため、母集団を真に代表するサンプルが得られる可能性が非常に高いです。バイアスや抽出エラーの発生を防ぐ確率抽出法は、大規模な母集団から小さな集団を無作為に抽出すればその回答が母集団の回答と一致する、という統計理論に基づいています。

シンプル イズ ベスト。単純無作為抽出法では、単純な方法で実行可能なサンプルが得られます。

単純無作為抽出法では、母集団の各成員に数字を割り当て、自動化したプロセスを通じて無作為に数字を選択することでサンプルに含める成員を決めます。数字は抽選式でも乱数生成ソフトでも選択できます。

この手法は、コンセプトテストの実施時に生じがちなサンプリングバイアスを回避する有効な方法です。サンプリングバイアスが生じるのは、母集団の一部の成員が選ばれる確率が他の成員よりも高い場合です。サンプリングバイアスが生じると結果が特定の観点から見て好ましいものになり、サンプリングエラー、誤った仮定、不適切な決定につながりかねません。

単純無作為抽出法では母集団の成員全員が同じ確率で調査対象となり得るため、サンプリングバイアスが生じる可能性が最小限に抑えられます。

非確率抽出法はそれほど無作為ではありません。これは、アンケートの実施者が主観的な判断でサンプルの成員を選択する手法です。何か決まった計算式や統計分析に基づいて選択するのではなく、実施者の専門知識や経験に基づいてサンプルに含めるべき回答者を特定します。

非確率抽出法を実施する際に調査対象に選ばれる確率は、母集団の成員全員で等しいわけではありません。つまり、成員によって選ばれる確率が異なります。

お察しのとおり、非確率抽出法は人間の判断を取り入れるという点で確率抽出法ほど厳格ではありません。人的ミスやサンプリングバイアスが生じる可能性もゼロではありません。しかし、アンケートの参加者から確実に有用な情報を提供してもらう方法としては、非常に効率的かつ効果的です。非確率抽出法は、定量調査を行って非数値データを集めてインサイトや結論を引き出す場合によく使用されます。

では、厳格でなく信頼性も高くない手法を使うことに意味はあるのでしょうか。特定の状況では、意味があります。非確率抽出法が特に有用なのは、パイロット調査（定義したサンプルサイズより小さいサンプルを使って実施するアンケート）のような試験的調査です。また、時間や費用の制約があって無作為抽出が実現不可能な場合にもよく使用されます。

割当抽出法では代表的な結果が得られるため、ターゲットである母集団の特定のサブセットについて情報を得たいが予算があまりない、という場合に役立ちます。

割当抽出法は非確率抽出法の一種で、特定の母集団を代表する個人をサンプルに含めます。この手法によって、母集団を対象とした場合と同様の有用なアンケート結果が得られます。割当抽出法には非確率抽出法と似たリスクがありますが、特定の集団から実用的なデータとインサイトを得るためには非常に効果的な方法です。

サンプルがあまり大きいとアンケートの実施や分析が複雑になって、費用も時間もかさみます。何の制約もなければ、できるだけ多くの回答者を対象に適切なアンケートを実施して、高い回答率を達成すれば得られるデータの精度と確実性は高まります。しかし、投入した手間、時間、費用に見合った分だけメリットが得られるかと言えば、そうでもありません。実際には、代表サンプルのほうが有効で統計的に有意な結果を速く簡単に取得できます。

サンプルが小さすぎると、統計的に有意な結果が得られません。たとえば、外れ値が不釣り合いに多い場合や、母集団を正確に反映していない場合などがあります。そうなると結果に歪みが生じて、不備のあるデータや不完全なデータに基づいて不適切な判断を下す羽目に陥ります。そのため、常に「ちょうど良い」代表サンプルサイズを見つけることを目指しましょう。サンプルサイズが適切であれば、時間対効果や費用対効果が高まると同時に信頼性の高い統計量が得られます。SurveyMonkeyでは適切なサンプルサイズが簡単に特定できるように、サンプルサイズ計算ツールを用意しています。このツールによって、代表サンプルのサイズをすばやく計算できます。

サンプリングバイアスが生じるのは、母集団の一部の成員が選ばれる確率が他の成員よりも高い場合です。選挙前の世論調査などで有効性について議論されることがありますが、それは特定の政治姿勢を持った人が多く含まれるというサンプリングバイアスの懸念があるためです。

サンプリングバイアスが生じた場合は、アンケート結果が特定の仮説や理論、取り組みを支持するような印象を与えていても、結果が歪んでいて現実を反映していません。それなのに結果を信じて行動を起こせば、不適切な判断を下して、組織の信用、ひいては自分の信用を落とすことになりかねません。

サンプリングバイアスを防ぐ最良の方法は、単純無作為抽出法によってサンプルが偶然に選ばれるようにすることです。調査の対象として選ばれるチャンスが母集団の成員全員に同等に与えられます。非確率抽出法によって意識的に参加者を選択する場合は、経験と信用のある人が結果や結論を損なうサンプリングバイアスのリスクを十分に意識したうえで選択プロセスに関与するようにします。

代表サンプルによってアンケートを行う場合、サンプリングバイアスを完全に排除することはほぼ不可能です。たとえば、多忙な人々はあまりアンケートには参加しません。そのため、多忙な人々の意見はアンケートに反映されないことが多く、超多忙な人々は過小評価グループの1つであると言えます。

バイアスを減らす方法をもっとお探しですか？SurveyMonkeyの市場調査アンケートプレートによって、さまざまな種類の質問で回答者から正直な回答を引き出せます。

代表サンプルが重要な理由は、これによってサンプルにインタビューされてアンケートに回答したさまざまなタイプの人々が、適切な比率で含まれるためです。そのためアンケート結果にバイアスがなく、特定のグループが過大評価されるリスクもありません。

代表サンプルには、次のようなメリットがあります。

代表サンプルの抽出は、アンケートの潜在能力を最大限に引き出すうえで重要な要素です。代表サンプルから得られるデータやインサイトは、市場調査、顧客体験、その他のビジネス目標の達成に役立ちます。

SurveyMonkeyの市場調査ソリューションは、代表サンプルによるアンケートの実施をサポートします。代表サンプルを見つける方法をお探しですか？SurveyMonkeyの回答者計算ツールなら、すばやく簡単にサンプルが特定できます。