アンケート実施時に必要なサンプル数は？信憑性のある人数とは
こんにちは、久保です。
皆さんはアンケートを作成・実施する際、「調査する人数（サンプル数）」を意識していますか？
アンケートでは、一般的に対象となる「母集団」の中から一部を抽出して調査を行います。
それにあたり、「何人分集めたらいいのかわからない」とお悩みの方も多いのではないでしょうか。
サンプル数が少なすぎると、誤差が大きくなり、データの信ぴょう性が薄くなってしまいます。
サンプル数は多ければ多いほど、より正確なデータを集めることができます。
しかし一方では、コストがかさむだけでなく回収したアンケートの入力・集計に手間がかかるといったデメリットも。
本記事では、アンケートを実施するにあたっての適切なサンプル数について解説していきたいと思います。
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サンプル数は母集団の規模によって決まる
たとえば「ラーメンが好きな日本人」を調査したい場合、母集団は「日本人」となり、対象人数は約1億3,000万人です。
また、ある町内会の会員に意見の聞き取りをしたい場合は、その町内会の会員全員が対象となります。
当然、それぞれのアンケートで集めるべきサンプル数は異なります。
なぜなら母集団の規模がまったく違うからです。
以下に、上下5パーセントの誤差範囲で調査する際に必要なサンプル数（人数）を掲載します。
・母集団：100人⇒サンプル数：約80人
・母集団：1,000人⇒サンプル数：約280人
・母集団：10,000人⇒サンプル数：約370人
・母集団：100,000人⇒サンプル数：約380人
・母集団：1,000,000人⇒サンプル数：約385人
母集団が多ければ多いほど必要なサンプル数は増えますが、必ずしも母集団の人数に比例するわけではありません。
特に、母集団が10,000人以上になると、サンプル数の増加が緩やかになっていくのがわかると思います。
母集団が10,000人以上の場合、およそ400人のサンプルを集めることができれば充分だといえるでしょう。
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アンケートの誤差を測る2つの指標
本来、100％正確なアンケート調査を行うためには母集団の全員に聞き取りを行うことが必要ですが、現実的にそれは不可能に近いです。
そのため、得られた結果には必ず「誤差」が生じます。
この「誤差」の程度を測る指標として、「許容誤差」「信頼レベル」の2つが存在します。
許容誤差
アンケートから得られた結果が、母集団の実態からどれほど離れている可能性があるかを表す指標です。
つまりこの数値が大きいほど、「実態からかけ離れている」ことを意味します。
仮に許容誤差が3パーセントだとして、「日本人の90％がラーメン好き」という
結果が得られたとき、実際の母集団は「87～93％がラーメン好き」ということになります。
信頼レベル
サンプルの中から選んだ1つが許容誤差内の結果である確率を表す指標です。
例として「信頼レベル90％」であれば、「100人中90人は許容誤差内の結果だった」ことを意味します。
一般的に、許容誤差は1～10％、信頼レベルは90～99％で設定されます。
アンケート入力・集計はプロセス・マネジメントにお任せ
アンケート結果は、正確なものでなければ有用なデータとして扱うことはできません。
信ぴょう性の低いデータを基に開発・改善を行ったところで、顧客が真に求める商品・サービスを提供することは難しいでしょう。
つまり、回収業務（サンプルを集めること）はアンケートを実施するにあたりきわめて重要な要素なのです。
回収後はただちに回答を入力、データ化し、戦略ツールとして役立てましょう。
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