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標本サイズ計算ツールを使って標本サイズの仕組みを学びましょう。もっと詳しく知りたいなら、信頼できる結果を得るための機能やアンケートテンプレートもご覧ください。

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何人の回答者が必要か。アンケートの標本サイズを決めるのは、統計学者にとっても簡単ではありません。SurveyMonkeyの標本サイズ計算ツールを使えば、そのアンケートで必要な回答の数を簡単に計算できます。

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。
母集団の回答が標本の回答と異なる可能性のある範囲(割合で表される)。

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標本サイズとは、アンケートで手元に戻ってくる完了した回答数のことです。標本と呼ばれる理由は、あなたがその意見や行動に興味を持っている人々のグループ(別名ターゲット母集団 )の一部のみを代表しているからです。たとえば、標本を抽出する方法に「無作為抽出」というのがあります。この方法では母集団全体から回答者がまったくの偶然によって選択されます。

この定義を念頭に置きながら、以下のトピックを詳しく見ていきましょう。

  • 標本の結果の解釈の違い
  • 標本サイズの計算に使用する式
  • 調査に適した標本サイズを用いることが重要な理由
  • 調査の種類によって標本サイズの有意性がどのように異なるか

標本サイズの計算方法を知り、その背景を理解する上で大切な用語が3つあります。

母集団: 調査しようとしている集団の総数。たとえば全米で無作為標本を抽出しようとしているなら、母集団はおよそ3億1,700万人になります。同様に、自分の会社でアンケートを行うなら従業員の総数が母集団となります。

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。許容誤差が小さければ小さいほど、該当する信頼水準の回答を得られている可能性が高まります。

標本の信頼水準: 母集団がある一定の範囲の回答を選択すると確信できる割合。たとえば、信頼水準が95%であれば、結果が数値X~Yの範囲にあることを95%確信できます。

許容誤差を計算したければ、誤差の範囲計算ツールをお試しください。

お待たせしました。さっそく標本サイズの計算方法に進みましょう。もし手計算がお好みなら以下の式で出すことができます。

標本サイズの計算式

N = 母集団のサイズ • e = 許容誤差(小数点表記) • z = Zスコア

Zスコアは、平均値を基準とした母集団の分布を表す標準偏差値です。それぞれに適したZスコアを下の表で参照してください。

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
  • 許容誤差を小さくしたい場合は、同じ母集団に対して、より大きな標本サイズが必要です。
  • 標本の信頼水準を高くしたい場合も、標本サイズを大きくする必要があります。

統計的に有意な標本サイズを確保することは重要か。一般的に、標本サイズが大きければ大きいほど、統計的な有意性も上がることが知られています。つまり、得られた結果が偶然の産物である可能性が低くなるということです。

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。

しかし、統計的に有意な標本サイズであることが重要なのかどうか、疑問を抱く方もいることでしょう。実際のところ、これはケースバイケースです。一般的な母集団を代表するに足る標本サイズに達していない場合でも、アンケート標本が価値ある回答を与えてくれる可能性は十分あります。その良い例がお客様フィードバックで、統計的に有意な標本サイズがあるかどうかは関係ありません。お客様の意見に耳を傾けることで、ビジネスの改善に向けた貴重な視点を手にすることができます。

逆に、政治に関する世論調査などでは極めて慎重に標本サイズを見極めて調査することが重要になります。全有権者を代表する標本をバランス良く集めることが不可欠だからです。標本サイズが統計的に有意かどうかによって結果に違いが生じるどうか、アンケートの具体的な実施シーンごとに見てみましょう。

大きい/高い小さい/低い
母集団のサイズ精度が低い精度が高い
標本サイズ精度が高い精度が低い
信頼水準精度が高い精度が低い
許容誤差精度が低い精度が高い

従業員満足度アンケートを実施予定ですか?人事関連ではあらゆるアンケートが職場環境や会社に対する従業員の重要なフィードバックをもたらしてくれます。一般的に言って、統計的に有意な標本サイズを確保することで、より確実に従業員の全体像をとらえることができます。しかし、統計的に有意な回答数が得られない場合でも、アンケートを送信することには意義があります。人事関連アンケートによって職場を改善するための有意義なフィードバックが得られます。

すでに述べたように、顧客満足度調査では必ずしも統計的に有意な標本サイズに依拠する必要はありません。もちろん回答の精度が高く、顧客の気持ちを代表するものであることも大切ですが、それよりも、顧客満足度調査で明らかになったそれぞれの回答をさらに吟味することの方が重要です。肯定的な意見と批判的な意見の両方が、意味を持ちます。

市場調査アンケートを実施する場合、統計的に有意な標本サイズを確保することで大きな違いが生まれます。市場調査アンケートには顧客とターゲット市場に関する詳しい情報を明らかにする役割があります。つまり、統計的に有意な標本サイズであれば、ターゲット市場全体に関する洞察も簡単に引き出せるということです。それに、最も精度の高い情報を収集しているという保証も得られます。

教育関連アンケートでは、母集団を代表する、統計的に有意な標本サイズを確保することをお勧めします。教育機関、指導者、教師などに関して生徒/学生から得たフィードバックを基に行動を起こす予定なら、統計的に有意な標本サイズに従って学校を成功に導く結果を回収すべきでしょう。ただし、システムの改革というより、ただ生徒/学生の考えを知ることが目的なら、統計的に有意な標本サイズというのはそれほど重要ではありません。

ヘルスケア関連アンケートを実施する場面では、統計的に有意な標本サイズを確保することで、数ある健康問題の中でも患者さんたちが特に気にしているものを特定しやすくなります。また、医学調査でも結論を導き出すために役立つでしょう。ただし、ヘルスケア関連アンケートで患者さんの満足度の理由を調べたり、個人の日常的な衛生習慣について尋ねるのであれば、必ずしも重要とは言えません。統計的に有意でなくとも、患者さんから各自のニーズや習慣に関する貴重な情報が得られるからです。

ふと思いついて友人や同僚、家族などにアンケートを送ってみることもあるでしょう。このようなシーンでは、アンケートで求める内容によって判断が分かれます。もしこの結果を証拠として利用したいなら、統計的に有意な標本サイズが重要となります。そうではなく、SurveyMonkeyをただ楽しむために使いたいなら、もちろん、数人だけに送るのでも何ら問題ありません。

アンケートに必要な回答者数を当てずっぽうで決めるのは危険です。かと言って、慣れない確率抽出法や確率分布モデルで四苦八苦する必要もありません。便利な標本サイズ計算ツールをご利用ください。標本バイアス、標本サイズ、統計的に有意な標本サイズと、回答数を増やす方法についてよく知りましょう。より適切なデータをアンケートで得るために必要な回答があっという間にそろいます。

標本サイズ計算ツールに入力した結果、回答者が足りないことが判明した場合も、私たちがお手伝いいたします。あなたの母集団について教えてください。アンケートに適した対象者を見つけてきます。条件を満たした何百万もの回答者が揃うSurveyMonkey Audienceで、世界中のアンケート回答者探しが断然ラクになります。どんな対象者でもあっという間にアクセスできます。

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