2016.05.27How To アンケート , マーケティング・市場調査

適切なサンプリング数とは?アンケートサンプル数の決め方

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顧客や売上を拡大するために、アンケートの実施は必要不可欠です。しかし、調査する人数(サンプル数)が少ないと、誤差が大きく、「消費者代表」と言える正確な結果が得られません。反対に、調査対象となる人数が多すぎる場合は、誤差は小さくなりますがコストが高くなります。コストを抑えながら正確な結果を得るためには、どの程度のサンプル数を対象にアンケートを行えば良いのでしょうか。

今回は、アンケートを実施する際に把握しておくべき、サンプル数決定のポイントについてご紹介します。

母集団の規模による必要なサンプリング数の決め方

scale-of-population一般的なアンケートは、対象となる母集団から一部を抽出して調査を行う「サンプリング調査(標本調査)」と呼ばれる手法で行われます。

母集団とは、調査対象となる集団全体のことです。例えば、「ワインが好きな日本人の比率」を調査する場合、母集団は「日本の成人男女」、全体の人数は1億人以上となります。同様に、あるスポーツジムへ通う人にジムへの意見を調査したい場合の母集団は「スポーツジムの全会員」です。

サンプリング調査では、「抽出した一部」の結果が、母集団を代表するような意見である必要があります。ただし、そのために必要なサンプル数は、母集団の人数によって異なります。例えば、上下5%の誤差範囲で調査する際に必要なサンプル数は、母集団の人数ごとに以下のように変動します。

 

  • 母集団:100人→必要なサンプル数:80人
  • 母集団:1,000人→必要なサンプル数:278人
  • 母集団:10,000人→必要なサンプル数:370人
  • 母集団:100,000人→必要なサンプル数:383人
  • 母集団:1,000,000人→必要なサンプル数:384人

母集団が多くなるほど、必要なサンプル数も増えていることが分かります。ただし、10,000人を超えると必要なサンプル数はあまり変化しません。母集団が1,000人以上の場合は、370人~380人にアンケートを実施することにより、母集団の人数に関わらず、5%の誤差範囲内で調査を行えます

必要な正確性によってもサンプリング数が異なる

母集団の全員に調査を行わない限り、アンケートで得られる結果には必ず誤差が生まれます。
このような誤差の程度を測る指標として、「許容誤差」「信頼レベル」という指標があります。

【1】許容誤差

tolerance許容誤差とは、得られた結果が母集団の実態から、どの程度ずれている可能性があるかを表す指標です。数値が大きくなるほど「実態からのずれ」が大きくなる可能性を示します。

例えば、アンケートで「ワインが好きな日本人の比率は70%」という結果が得られた場合、許容誤差が5%なら、母集団の実態としては「ワインが好きな日本人の比率は65%~75%」ということになります。

 

 

 

 

【2】信頼レベル

confidence-level一方、信頼レベルは、抽出したサンプルの1つが、どのくらいの確率で許容誤差内の結果となるかを表す指標です。数値が大きいほど信頼度が高く、例えば、信頼レベル95%であれば、「100人中95人は許容誤差内の結果」であることを示します。

以下は、母集団10,000人のときの許容誤差と信頼レベルを保つために必要なサンプル数です。

 

 

 

 

  • 許容誤差:10%→必要なサンプル数:96人
  • 許容誤差:5%→必要なサンプル数:370人
  • 許容誤差:1%→必要なサンプル数:4,900人
  • 信頼レベル:90%→必要なサンプル数:264人
  • 信頼レベル:95%→必要なサンプル数:370人
  • 信頼レベル:99%→必要なサンプル数:623人

 

サンプル数が多いほど、許容誤差が小さく信頼レベルの高い「高精度の調査」を行えることが分かります。
調査の際には、必要な許容誤差と信頼レベルに応じてサンプル数を算出しましょう。
一般的には、許容誤差は1~10%、信頼レベルは90~99%の範囲で設定されます。
調査内容と目的に応じて、適切な数値を決定してください。

おわりに

アンケート実施時、対象とするサンプル数を決定するためのポイントをご紹介しました。

アンケートに必要なサンプリング数は、「母集団の人数」と「必要とされる正確性」によって異なります。調査を行う際は、まず、母集団の人数を把握しましょう。その後、調査内容に合わせて必要な「許容誤差」や「信頼レベル」を設定すれば、適切なサンプル数を予測できます。

今回ご紹介した記事をご参考に、回答率にも配慮した上で、良質なアンケートを実施してください。

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