オンラインアンケートで結果の正確性を最大限に確保したい場合は、許容誤差計算ツールをご利用ください。使いやすいツールなので、調査結果の許容誤差をパパッと計算するだけで結果の精度に自信が持てます。

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。

しかし、許容誤差計算ツールを使えば、どれくらい僅差だったかを把握することはできます。この便利なツールは許容誤差を計算し、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の回答者数を教えてくれます。

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。

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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(ターゲット市場や総人口など)を代表させるため、バランスを取ろうとする行為です。

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。

この数値は、標本が母集団全体の傾向を正確に反映していることをどれだけ確信できるかを表します。通常は、90%か95%、99%に設定します。(「信頼水準」と「信頼区間」を間違えないようにご注意ください。「信頼区間」は「許容誤差」の別名です。)

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。

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、ターゲット市場の潜在顧客全体の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差を足したり引いたりして得られた数字です。

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なら、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、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。

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いるので、求めている回答が集まります。