許容誤差計算機

許容誤差と、アンケートデータにおける意味

アンケート結果が、試算した全個体数と完全に一致することは、恐らくありません。

しかし許容誤差計算機を使えば、どれくらい僅差だったかを把握することはできます。この便利なツールで、回収データの精度が信頼できるものであると感じるに足るアンケート人数がわかります。

アンケートにおける許容誤差とは

許容誤差は、信頼区間とも呼ばれ、アンケート結果が、人口全体から得られる見解をどれだけ反映していると期待できるかを表します。アンケートとは、小さなグループ(アンケート回答者)により大きなグループ(対象マーケットや全人口など)を代表させようとする、バランス行為です。許容誤差とは、アンケートがどれだけ効果的かを測る方法と考えても構いません。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。許容誤差が大きくなるほど、人口総体の見解からは乖離していることになります。

許容誤差とは、その名の通り、アンケートから得られた実際の結果の上下に幅とる値です。たとえば、アンケートに「はい」と答えた人が60%で許容誤差が5%の場合、人口全体では55%~65%の人が「はい」と答えるだろうということです。

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。

アンケートの許容誤差を計算する方法

たとえば、新製品名をAにするかBにするかを決定しようとしているとします。対象マーケットには40万人の潜在顧客がいます。これが個体総数です。

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。これがサンプルサイズです。

回答を見ると、回答者の60%がAという名前を好んだとします。ここで許容誤差計算機に信頼レベルを入力しなければなりません。

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%か99%に設定します。(信頼レベルと信頼区間を間違えないようにお気を付けください。信頼区間とは、許容範囲の別名です。)上の許容範囲計算機にこの例にある数字を入力してみましょう。許容範囲は4%とでました。

アンケートの回答者の60%がAという名前を選んだことを思い出しましょう。この許容範囲とは、今や95%の可能性で、対象マーケットの潜在顧客全体の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認を足したり引いたりして得られた数字です。

サンプルサイズが許容誤差に及ぼす影響

すでに述べたように、許容誤差を知れば、アンケートのサンプル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、サンプル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。

サンプルサイズ計算なら、アンケートに必要な人数がすぐにわかります。

SurveyMonkey Audienceは大量の回答者グループにアンケートを送信する作業を簡単にします。リーチしたい特定のデモグラフィックを選び、アンケートを送信しましょう。審査に通った何百万人という回答者が、あなたのアンケートに答える準備を整えています。

データの信頼性を高める5つのステップ

許容誤差の計算方法とアンケート結果への影響はおわかりいただけたでしょうか。いよいよこれらのコンセプトをアンケートのデザインに落とし込むために必要な手順を見ていきましょう。本項目の詳細な説明は、総数の見積もり方法からもご覧いただけます。

ステップ1:全体総数を決める
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。

ステップ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への信頼レベルを測定するということです。

ステップ3:サンプルサイズを決める
希望の信頼レベル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。サンプルサイズとは、手元に集まった完了した回答数を意味します。

ステップ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。情報に裏打ちさ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だったかを調べましょう。

ステップ5:アンケート調査をする総人数に到達する
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。

すでに見たように、許容誤差(およびサンプルサイズや信頼レベルといった、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、地盤が確かなものになります。

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