許容誤差計算ツール

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。

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。

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。

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。

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。