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。

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。

n = 標本サイズ • σ = 母標準偏差 • z = Zスコア

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。

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。

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。