製品

SurveyMonkeyは、あらゆる用途・ニーズに対応します。SurveyMonkeyを探索して、その活用方法をご確認ください。

一流のオンラインアンケートでデータに基づいた洞察を得る。

100種類以上のアプリとプラグインを統合して作業を効率化。

オンラインフォームを作成・カスタマイズして情報と代金の収集。

組み込みAIで優れたアンケートを作成し、すばやくインサイトを引き出しましょう。

あらゆる市場調査ニーズに対応する専用ソリューション。

テンプレート

顧客満足度とロイヤルティを測定。

どうすれば顧客が満足し、推奨者になってくれるかを学ぶ。

実用的なインサイトを得てユーザー体験を改善。

見込み客や招待客などから連絡先情報を収集。

次回イベントの返信依頼を簡単に収集・追跡。

参加者のニーズを調べ、次回のイベントを改善する。

エンゲージメントや業績を高めるためのインサイトを発見。

会議の出席者からフィードバックを得て、進め方を改善。

同僚からのフィードバックを利用して従業員パフォーマンスを改善。

コースの充実化と指導法の改善を図る。

教材やプレゼンテーションに関する学生の評価を調べる。

新製品のアイデアに対する顧客の考えを調べる。

活用方法・事例

アンケート・アンケートデータ活用のベストプラクティス

アンケートやビジネスのコツを満載したSurveyMonkeyブログ。

SurveyMonkeyのチュートリアル&使い方ガイド。

SurveyMonkeyで急成長する一流ブランド。

お問い合わせログイン
お問い合わせログイン

アンケートにおける許容誤差の仕組みについて学びましょう。専門家の作成による無料のテンプレートや機能を使用して、結果により高い自信を持てるようになります。

SurveyMonkeyロゴ

アンケート結果が調査対象である母集団の考えと完全に一致することは、おそらくありません。

許容誤差計算ツールを使えば、どれくらい僅差だったかが把握できます。この便利なツールで、対象者が何人いれば回収データの精度が信頼できるものになるかを調べましょう。

標本が何人の意見や行動を代表しているかを示す総人数。
標本が母集団の状況を正確に反映する確率。業界水準は95%です。
アンケートに回答した人数。

0

許容誤差: アンケート結果が母集団全体の見解をどれだけ反映しているかを示す割合です。アンケート調査では、小さなグループ(アンケート回答者)に大きなグループ(ターゲット市場や総人口など)を代表させるため、バランスを取らなければなりません。

許容誤差は、アンケートがどれだけ効果的かを測る方法ともいえます。許容誤差が小さければ小さいほど、アンケート結果に自信を持てるでしょう。許容誤差が大きければ、母集団全体の見解から乖離していることになります。

許容誤差とは、その名のとおり、アンケートで得た実際の数値の上下の幅を指します。たとえば、「はい」と答えた人が60%で許容誤差が5%の場合、母集団全体では55%~65%の人が「はい」と答えると考えられます。

許容誤差の計算式

n = 標本サイズ • σ = 母標準偏差 • z = Zスコア

  1. 母標準偏差(σ)と標本サイズ(n)を用意します。
  2. 標本サイズの平方根を算出し、母標準偏差をその値で割ります。
  3. 下の表を参考にして、求める信頼区間に対応するZスコアを、2の結果に掛けます。
望ましい信頼水準Zスコア
80%1.28
85%1.44
90%1.65
95%1.96
99%2.58

下の例で、許容誤差の計算式がどのようなものかを見てみましょう。

たとえば、新製品の名称をAとBのどちらかに決めたいとします。ターゲット市場には40万人の潜在顧客がいます。これが母集団の総数です。

その潜在顧客の中から、600人にアンケートを実施することにしました。これが標本サイズです。

標本サイズを計算するには、標本サイズ計算ツールを参照してください。

回答を見ると、回答者の60%がAという名前を好んでいました。ここで許容誤差計算ツールに信頼水準を入力します。

この数字は、サンプルが全体の傾向をどれだけ正確に反映していると思われるかを表します。調査員は通常90%か95%、または99%に設定します。

上の許容誤差計算ツールにこの例にある数字を入力してみましょう。許容誤差は4%と出ました。

回答者の60%がAを選んだことを思い出してみましょう。この許容誤差が表すところは、95%の信頼度で、母集団(ターゲット市場)の56~64%がAという製品名を好むだろうということです。

56と64は、サンプル回答者から許容誤差を足したり引いたりして得られた数字です。

信頼区間と信頼水準は、混同されやすい概念です。信頼水準は、ある値が信頼区間の範囲内に収まる見込みを表します。この範囲を決めるために、許容誤差を使います。

許容誤差によって、推定がどれぐらいずれている可能性があるかを判断できます。たとえば、95%の信頼水準とは、その値が信頼区間内に収まる可能性が95%であることを意味します。信頼水準が高いほど範囲(区間)が広くなるため、許容誤差が大きくなります。

すでに述べたように、許容誤差を知れば、アンケートの標本サイズが適切かどうかがわかります。

許容誤差が大きすぎるようなら、標本サイズを増やしたくなるかもしれません。アンケートを行った総数の傾向が、全体総数の傾向により近づくからです。

そのためには、アンケートをより多くの人に送る必要があります。

標本サイズ計算ツールを使えば、アンケートに必要な人数がすぐにわかります。

統計的有意性を計算したいですか?A/Bテスト計算ツールをお試しください。

許容誤差の計算方法とアンケート結果への影響がわかったところで、これらの概念をアンケートデザインに落とし込む手順を見ていきましょう。

本項目の詳細な説明は、母集団の見積もり方法からもご覧いただけます。

  1. 母集団の総数を決める
    アンケートを使って調査したい対象の総数のことです。以前挙げた例では、40万人の潜在顧客がこれにあたります。
  2. 目標精度を定める
    アンケート結果がどのくらいまでターゲット市場の総意と異なってもよいか、許容できるリスクを決めます。つまり、許容誤差とサンプルの信頼水準を測定するということです。
  3. 標本サイズを決める
    希望する信頼水準と許容誤差のバランスを調整したら、何人の回答者が必要かを決定します。この場合、アンケートを受け取った人全員が回答するわけではないということに注意してください。標本サイズとは、手元に集まった完了した回答数を意味します。
  4. 回答率を計算する
    アンケートを受け取った人のうち、実際に回答した人の割合のことです。情報に裏付けられた推測をしましょう。無作為の個体をサンプルにした場合、アンケートを完了する人は控えめに見積もっても約10%~15%でしょう。過去のアンケートを確認し、通常はどのくらいの割合かを調べましょう。
  5. これで、アンケートの合計対象人数がわかります
    ステップ4で割合が判明したら、十分な数の完了した回答を得るためにはどのくらいの人数にアンケートを送信する必要があるかがわかるでしょう。このように、許容誤差(および標本サイズや信頼水準といった、関連するすべてのコンセプト)を知ることは、アンケート設計のバランス調整を行う上で非常に大切です。この計算ができると、調査の地盤が確かなものになります。
ツールキットディレクトリ

フィードバックを自分の職務や業種で活用するためのツールキットを開拓しましょう。

アンケートのベストプラクティス

これから始めるアンケートを最大限活用するため、アンケートのベストプラクティスをご覧ください。アンケートの指針を頭に入れて、今日から早速、無料で始めましょう!

オンライン応募フォームを簡単作成・カスタマイズ

応募フォームを簡単に作成・カスタマイズしましょう。無料のテンプレートを使えば、デザインをカスタマイズし、リアルタイムで共同作業を行い、スピーディーに実施できます。

2024年アンケートの上位トレンド

2024年話題のトレンドに関する最新調査とアンケートのベストプラクティス。SurveyMonkeyで収集されたデータからインサイトを得ましょう。

SurveyMonkeyにはアンケートの作成・最適化・共有に必要な各種ツールが揃っており、求めている回答が集まります。