調査対象者を調査する準備はできていますか？リサーチャーは、ターゲットとする聴衆から洞察を得るのに役立ちます。収集したデータから、顧客のニーズを満たすための洞察が得られ、売上や顧客ロイヤルティの向上につながります。サンプルサイズの計算と決定は、リサーチャーにとって、調査研究の質を念頭に置きながら、適切な回答者数を決定するために不可欠です。
では、サンプルサイズの決定はどのように行うべきでしょうか？誰にアンケートを取るべきかを知るにはどうすればよいのでしょうか？対象者の数はどのように決めるのでしょうか？
アンケートの数が多すぎると、少ないサンプルよりも決定的な優位性が得られず、高額になる可能性があります。しかし、アンケートの数が少なすぎると、正確な結論を導き出すのに十分なデータが得られません。
適切なサンプル数を正確に計算し、決定する方法を知ることで、競合他社よりも優位に立つことができます。良いサンプルとはどのようなものかを見てみましょう。また、サンプルサイズの計算式を見て、次回の調査に最適なサンプルサイズを決定できるようにしましょう。
サンプルサイズとは？
‘「サンプルサイズ」とは、市場調査の用語で、調査を実施する際に含まれる個人の数を定義するために使用されます。リサーチャーは、年齢、性別質問、または物理的な場所などの人口統計に基づいてサンプルを選択します。漠然としている場合もあれば、具体的な場合もあります。
例えば、18～25歳の人々があなたの製品についてどのように考えているかを知りたいとします。あるいは、サンプルは米国に住んでいることだけを要求し、幅広い人口範囲を提供することもできます。特定のサンプルに含まれる個人の総数がサンプル・サイズです。
サンプルサイズの決定とは？
サンプルサイズの決定とは、サンプルに使用する、より大きなグループからのオブザベーションまたは人々の適切な数を選択するプロセスです。サンプルサイズを決定する目的は、統計的に有効な結果や母集団パラメータの正確な推定を行うのに十分な大きさのサンプルでありながら、管理しやすく費用対効果の高い小さなサンプルであることを保証することです。
多くの調査において、対象となる集団の全メンバーから情報を得ることは不可能であり、有用でもありません。その代わりに、リサーチャーは、全体を代表する人や事象のサンプルを選んで調査を行います。どの程度正確で精密な結果が得られるかは、サンプルの大きさに大きく依存します。
統計的に有意なサンプル・サイズの選択は、母集団の大きさ、推定をどの程度正確にしたいか、結果にどの程度自信を持ちたいか、母集団がどの程度異なる可能性があるか、研究にどれだけのお金と時間があるかなど、多くの事柄に左右されます。統計学は、ある種の調査やリサーチ・クエスチョンに対して、どれくらいの規模のサンプルを作成すべきかを考えるためによく使用されます。
サンプルサイズを把握することは、調査結果や結論が有効で信頼できるものであることを保証する上で重要です。
なぜサンプルサイズを決める必要があるのでしょうか？
あなたがアメリカの市場リサーチャーで、調査やアンケートを実施するとしましょう。アンケートの目的は、あなたが発売しようとしている新しい携帯電話に対する視聴者の感情を理解することです。発売前に携帯電話の成否を予測するために、米国の人々が新製品についてどう考えているかを知りたいのです。
仮に、ニューヨークの人口849万人を選びます。サンプルサイズの決定式を使用して、消費者パネルの要件に適合する500人のサンプルを選択します。その回答から、新製品に対する消費者の反応を判断することができます。
ただし、サンプルサイズを決定するには、できるだけ多くの人にアンケートを実施するだけでは不十分です。サンプルサイズの見積もりが大きすぎると、リソース、時間、費用を無駄にする可能性があります。サンプルサイズが小さすぎると、最大限の洞察を得ることができず、結論の出ない結果につながります。
詳細はこちら： アンケートのサンプルサイズ
サンプルサイズに関する用語とは？
サンプルサイズの決定に入る前に、知っておくべき用語を見てみましょう：
1. 母集団サイズ：
母集団サイズとは、あなたの人口統計学に当てはまる人の数です。例えば、北米在住の医師に関する情報を得たいとします。人口規模とは、北米の医師総数のことです。
ご心配なく！人口規模は必ずしも大きくする必要はありません。母集団サイズが小さくても、誰を代表しているのかがわかっていれば、正確な結果を得ることができます。
2. 信頼度：
信頼度は、あなたのデータが正確であることをどの程度確信できるかを示します。これはパーセンテージで表され、信頼区間と一致します。例えば、信頼度が90%の場合、結果は90%正確である可能性が高いです。
3. 誤差（信頼区間）：
調査に関して100%正確である方法はありません。信頼区間は、データが母集団の平均値からどの程度ずれてもよいかを示すものです。
誤差範囲とは、調査結果が実際の母集団の値に対してどの程度誤差があるのかを示すものです。この情報に関してヘルプが必要な場合は、当社の誤差計算機をご利用ください。
4. 標準偏差：
標準偏差は、データセットの平均からの分散の尺度です。分布の絶対的なばらつきを測定します。分散または変動が大きいほど、標準偏差は大きくなり、偏差の大きさも大きくなります。
例えば、あなたはすでにアンケートを送信しました。回答にはどれくらいのばらつきがあると予想されますか? その回答のばらつきが標準偏差です。
サンプルサイズの計算式 – サンプルサイズの決定
必要な用語がすべて定義されたので、次はサンプル計算式を使用してサンプルサイズを決定する方法を学びましょう。
信頼度はZスコアに対応します。これはこの式に必要な定数値です。最も一般的な信頼レベルのZスコアを示します：
90% – Zスコア = 1.645
95% – Zスコア = 1.96
99% – Zスコア = 2.576
異なる信頼水準を選択した場合は、様々なオンライン・ツールを使用してスコアを見つけることができます。
必要なサンプル・サイズ = (Z スコア)2 * StdDev*(1-StdDev) / (誤差)2
以下は、信頼水準90％、標準偏差0.6、誤差（信頼区間）±4％を選択したと仮定した場合の計算方法の例です。
((1.64)2 x .6(.6)) / (.04)2
( 2.68x .0.36) / .0016
.9648 / .0016
=603
603人の回答者が必要で、これがサンプルサイズになります。
サンプルサイズはどのように決定されるのか？
調査に適したサンプルサイズを決定することは、市場調査を開始する際にリサーチャーが最もよくする質問の1つです。幸いなことに、サンプルサイズの決定は、高校の統計の授業で習ったほど難しいものではありません。
サンプルサイズを計算する前に、以下のことを確認してください：
目標と目的：
アンケートで何をしたいですか？結果を 人口層全体や集団に投影するつもりですか？特定のグループの考えを知りたいのですか？大きな決断をしようとしているのか、それとも単に方向性を決めようとしているのか？
調査結果をより大きな集団に投影する場合、サンプルサイズの計算は非常に重要です。バランスが取れていて、コミュニティ全体を反映していることを確認したいでしょう。嗜好を把握する場合は、サンプルサイズはそれほど重要ではありません。
例えば、夏の冷房費について全米の住宅所有者を調査するとします。南部の住宅所有者は、乾燥した涼しい気候のデンバーの人よりも、湿度の高い暑さの中、おそらくずっと多くの冷房費を費やしていることでしょう。
最も正確な結果を得るためには、米国のすべての地域と環境の人々から回答を得る必要があります。温暖な南部など、ある極端な地域からしか回答を集めないと、結果が偏ってしまいます。
精度レベル：
全員が回答した場合の真の値に、調査結果をどの程度近づけたいですか？繰り返しになりますが、この調査で数百万ドルの使い道が決まるのであれば、サンプルサイズの決定は正確であるべきです。
より正確であることが必要であればあるほど、サンプルは大きくなり、サンプルは母集団全体を代表する必要があります。母集団が小さい場合、例えば200人の場合、サンプルで母集団を削減するよりも、母集団全体を調査した方がよいでしょう。
信頼度：
リスクの観点から信頼度を考えてみましょう。どの程度のリスクを取るつもりですか？ここで、信頼区間の数値が重要になります。98％の信頼度、95％の信頼度など、どの程度の信頼度にしたいですか？
選択した信頼区間は、精度を高めるために必要な回答数に大きく影響することを理解してください。このため、調査期間が長くなり、必要な回答数が増える可能性があります。
パーセンテージの背景にある実際の数字や金額を知ることで、必要なサンプル数と調査コストの関係をより明確にすることができます。
たとえば、99％の信頼度を得たいとします。サンプルサイズの決定式を使用した後、さらに1000人の回答者を集める必要があることがわかります。
これは、サンプル費用を支払うか、アンケートを1～2週間余分に実施することを意味します。精度の向上がコストよりも重要かどうかを判断する必要があります。
母集団のばらつき：
母集団にはどのようなばらつきがありますか？言い換えれば、母集団はどの程度似ているのか、あるいは異なっているのか、ということです。
幅広いトピックについて消費者を調査している場合、多くのバリエーションがあるかもしれません。母集団を最も正確に把握するためには、より大きなサンプルサイズが必要になります。
しかし、同じような特徴を持つ母集団を調査する場合は、ばらつきが少なくなり、サンプルの数を少なくすることができます。ばらつきが大きければサンプル数も多くなり、ばらつきが小さければサンプル数も少なくなります。確信が持てない場合は、ばらつきを50％から始めてもかまいません。
回答率：
すべての人にアンケートに回答してもらいたいものです。残念ながら、どの調査にも、調査を開始しない、または途中で離脱する対象回答者がいます。回答率は、あなたの製品、サービス組織、またはブランドとあなたの母集団との関わり方によって決まります。
回答率が高ければ高いほど、母集団のエンゲージメントレベルも高くなります。基本サンプルサイズは、調査を成功させるために必要な回答数です。
対象者を考慮しましょう：
母集団内のばらつきに加え、サンプルから利益を得られない人々が含まれていないことを確認する必要があります。サンプルサイズの決定で犯しやすい最大の間違いの1つは、実際の対象者を考慮することを忘れてしまうことです。
例えば、地元のアパートのアメニティの質について尋ねるアンケートを、住宅所有者のグループに送ることは避けたいものです。
アンケートの目的に焦点を当てましょう：
一般的な属性や特徴から始めるかもしれませんが、それらの特徴をさらに絞り込むことはできますか？対象者を絞り込むことで、少ないサンプル数からより正確な結果を得ることが容易になります。
例えば、新しい自動車技術に対する人々の反応を知りたいとします。あなたの現在の母集団には、特定の市場で自動車を所有しているすべての人が含まれています。
しかし、あなたの対象者は5年以内の車に乗っている人たちです。古い車に乗っている人は、あなたの製品を購入する可能性が低いため、サンプルから除外することができます。
調査から何を得たいのか、母集団にどのような変数が存在するのかが分かれば、サンプルサイズの計算方法を決めることができます。サンプルサイズを決定するための公式を使用することは、正確な結果を得るための素晴らしい出発点です。
サンプルサイズを計算した後は、アンケートの回答を正確に収集し、分析レポートにするために、信頼できる顧客調査ソフトを見つけましょう。
詳細はこちら：母集団とサンプル
結論
サンプルサイズの決定において、統計分析計画では、有意水準、効果量、サンプルサイズを慎重に検討する必要があります。
リサーチャーは、統計的有意性と実用性やコストのような実際的で倫理的な要因との調和を図る必要があります。十分なサンプルサイズを持つよくデザインされた調査は、統計的に有意な結果を得る確率を向上させることができます。
アンケートの目標を達成するためには、回答率を上げるために次のような方法をいくつか試す必要があるかもしれません：
- アンケートを受け取る人のリストを増やします。
- より多くの人にアンケートを届けるには、SMS、ウェブサイト、Eメールなど、複数の配信チャネルを使用します。
- アンケート参加者にアンケートに回答するようリマインダーを送信します。
- アンケートに回答すると、抽選に参加できたり、次回の注文時に割引が受けられるなどのインセンティブを提供しましょう。
- アンケートの構成を検討し、質問をシンプルにする方法を見つけましょう。アンケートに回答するための作業が少なければ少ないほど、回答者がアンケートを終了する可能性は高くなります。
- 長いアンケートは、アンケートを完了するのに時間がかかるため、回答率が低くなる傾向があります。この場合、アンケートの質問数を減らして回答を増やすことができます。
QuestionProのサンプルサイズ計算機能では、ご希望の信頼度、誤差、母集団の大きさに基づいて、調査に適したサンプルサイズを簡単に見つけることができます。
よくある質問（FAQ）
サンプルサイズを決定する4つの方法：
1. パワー分析
2. 便宜抽出
3. ランダム化サンプリング,
4. 層化サンプリング
サンプルサイズを決定する3つの要素：
1. 効果量
2. 有意水準
3. 検出力
検出力分析、最小検出可能効果量、またはサンプルサイズの公式のような統計的テクニックを用いながら、研究の目標と実際的な制限を考慮することが、サンプルサイズを計算する最善の方法です。
サンプル・サイズが重要なのは、研究の結果がどれだけ正確で正確か、またリサーチャーがどれだけ実際の効果や変数間の関係を見つけることができるかに影響するからです。
サンプルサイズとは、より大きなグループを代表するように選ばれた観察数または調査参加者の数です。
