アンケートに必要な回答者数の計算

人口サイズとは表示する全人口のサイズのことです。

アンケートの対象となる人々の潜在的人数を考えます。 たとえば、カリフォルニアの男性iPhoneユーザーを対象にアンケートを実施する場合は、その条件に該当する男性が何人いるかを調べます。

誤差範囲は、そのサンプルがどれほどの誤差範囲の中にあるかを表します。これは、回答者の意見や選択のうちどのくらいが対象人口全体から逸脱していると考えられるかをパーセンテージで表したものです。許容誤差範囲を算出するには、当社の誤差範囲計算システムを使用します。

信頼度が同じでも誤差範囲を小さくすればするほど、実際の回答に近づくことになります。

一般的に、サンプルサイズが大きいほど誤差範囲は小さくなります。 これは、サンプルサイズが人口サイズに近いほど、得られた回答がその人口サイズの回答に近くなるからです。 以下の表で、許容誤差範囲が大きいほど推奨サンプルサイズが小さくなっているのは、そのためです。

たとえば、400人を対象にバラク・オバマの意見を支持するかどうかを尋ね、55%が支持すると回答したとします。 信頼度を95%、誤差範囲を±5%とするなら、このアンケートを同じ条件で100回実施したとしても、バラク・オバマの意見を支持する人の割合は50%から60%の間に収まるということになります。

信頼度は、そのサンプル数がどれほど信頼できるものであるかを表します。 一般的に信頼度は90%、95%、99%のいずれかで設定します。

信頼度95%とは、同じアンケートを同じ条件で100回実施した場合でも、そのうちの95回は誤差の範囲内に収まるという意味です。

サンプルサイズを計算する場合は、Zスコアを使って信頼度を調べます。 Zスコアは、平均値から標準偏差いくつぶん乖離しているかを表します。

サンプルサイズの要件は、特定の回答を選択するサンプルのパーセントによって異なります。 たとえば、前回のアンケートで75%の顧客が「製品に満足している」と回答し、そのアンケートを再度実施しようとする場合は、p = 0.75を使って必要なサンプルサイズを計算できます。

アンケートを初めて実施する場合、大半のアンケートには複数の質問（評価対象のパーセントも1%以上）が用意されているため、p = 0.5を使って最適なサンプルサイズを計算することをお勧めします。 これにより、サンプルサイズを控え目または不正確に推定することもありません。