第14回労働調査セミナー①(2010年10月４日開催)

調査についてのリテラシー向上のためにたかはし

ＮＨＫ放送文化研究所世論調査部

１．はじめにこういち

高橋 幸市 氏

２．世論調査とは「ＮＨＫの世論調査」というテーマで講演の依まず、世論調査とは何を指すのかを考えてみた頼をいただきましたが、昨年のセミナーで朝日新

いと思います。「リアルタイム世論調査.net」と聞社の渡辺さんが、朝日新聞社の世論調査についいホームページがあります。運営は世論調査やマて幅広くご紹介していらっしゃいます。ＮＨＫにーケティング・リサーチを受託している会社が行

ついても朝日新聞社と大きく変わるところはありっております。ちなみに、この会社は日本の大手

ませんし、労働調査協議会の機関紙に渡辺さんのの世論調査会社のほとんどが加盟している「日本講演内容が掲載されていますので、そちらをご覧

世論調査協会」に加盟しているとホームページにいただきたいと思います。

は書いてあります。

それでは、私は本日、何をお話しすべきかと考このホームページでは、アクセスした人は好きえました。今日、このセミナーに参加されているな質問を選んで自由に回答できることはもちろん方のうち、どのくらいの割合の方がアンケートやのこと、質問も自由に作成して掲載できるようで世論調査を実際におやりになるかは分かりません

す。インターネットで検索しますと、この例に限が、恐らく、ご自分で調査をされるよりは、調査

らず、会社や個人が運営している、同じような結果をご覧になるほうが多いと勝手に考えまして、「世論調査」が数多くあります。

調査を実施する時ではなく、調査結果を利用される際に注意すべき点をいくつかお話して、世論調査に関するリテラシー向上に少しでも役立ていただければ、と思います。

そこで、皆さんは、このような調査を「世論調査」と考えますでしょうか。
「調査」については、この場に出席されている
方の中では、イメージが共通しているかと思いま

そして、本日の私の話の要点は、調査のやり方

すが、「世論」については、皆さんの中でもかなによって利用の仕方が異なるのですが、私の目かり幅広いイメージを持たれていると思います。不らは、調査の仕方が異なるにも関わらず同じよう

特定多数の人から集めた意見の集合、を「世論」に評価しているなど、少し混乱しているように思という人もいます。この場で、「世論」の定義にえるのです。そこで、本日は、調査の仕方によっ

ついてお話ししていたのでは、時間が足りませんて利用の仕方が異なるという点についてお話ししし、私の能力を超えるテーマでもありますので、たいと思います。

専門家の間でも「世論」の定義はいろいろある、とだけ申し上げておきます。したがって、「世論」の定義がいろいろありますので、「世論調査」を一律には定義することができないのです。

50

労 働 調 査2010.11.12

逆に言えば、調査結果をご覧になる際には、「世「母集団」という言葉は慣れていないと難しい論」をどう定義して行った調査なのかを吟味すると思いますが、実はこれを明確にしておかないと、必要があります。

何について調査したのかが分からないことになり

私が承知していて、そして、世論調査を行う者ます。「労働組合加入者」について調べたいとすにとって、一番分かりやすい定義は、日本の世論る場合は、基準がはっきりしていますし、名簿も調査の発展に多大な貢献をなされた林知己夫さんありますから、「母集団」は明確なのですが、必の定義です。それは、「世論は、世論調査の方法

ずしも「母集団」が明確でない調査もあります。

によって明らかにされたものであり、調査の対象

冒頭ご紹介した「リアルタイム世論調査.net」での集まりの、ある時点における、ある質問群に対は、「母集団」は何になるのでしょうか？果たししての意見分布、構造、あるいはその動態を言てすぐに「誰を対象とした調査なのか」が明確にう」というものです。

分かるでしょうか。

先ほどの「不特定多数の意見」とほとんど変わ調査を行う場合には、まず、対象、つまり母集らない、と感じられる方も多いと思います。実は、団を明確にする必要があります。これは、全員をこの定義だけでは林先生の真意は分からないので調べる調査でも同様です。全員とはどこまでの範す。林先生は統計数理研究所の方でありまして、

囲の人を指すのかを明確にしておかないと、調査

サンプル調査の理論など、多くの研究をされまし

用紙を配付しようにも配付できませんよね。です

たが、その理論の検証のためもありまして、世論から調査を行う場合には、まず「母集団」、つま調査をご自分で実施されてきた方です。従いましり、「どこまでの範囲の人を対象とするか」を明て、先ほどの定義の前に、「サンプルが正しく抽確にしなければなりません。

出されている」という前提がつきます。
「サンプルを正しく抽出する」ためには、どう

４．全数調査にも誤差がある

しても「母集団」という概念について知っておく必要があります。そこで、サンプルの抽出につい

次に、サンプルについてお話ししますが、最初てお話ししますが、その前に、母集団についておに、全員を調査する全数調査についてお話しした話しします。母集団について理解していないと、あとで、サンプルについてご説明します。

サンプルについて分かりませんので。

では、図１の左半分をご覧ください。母集団の構成員全員について調査する「全数」調査が書い

３．母集団についててあります。構成員全員についてきちんと調査す
れば、母集団ついて正確な情報が得られますから、

図１をご覧ください。この図は調査について簡安心して調査結果を利用できるでしょう。

単に示したものです。そもそも調査を行う目的は、

ただし、私が、世論調査に関する議論が混乱しある集団について何らかの情報を得たい訳ですね。

ていると申し上げている一つの原因に「誤差」に

知りたい集団のことを「母集団」と言います。図

関する点があります。そこで、図１にも書いておでは真ん中に大きな円で示してあります。「母集きましたが、全数調査にも誤差はあります。質問団」とは、例えば「日本人」とか、あるいは「東に対する回答を記録し、パソコンに入力して％を京都に住んでいる人」、さらには「ある企業に勤計算するなどの方法をとる場合には、回答の記録

めている人」とか、「ある企業の労働組合加入

ミス、パソコンへの入力ミス、など様々なミスが者」を指します。

ある、と想定しなければなりません。この誤差は、2010.11.12

労 働 調 査51

集計だけに関わらないものであり、専門的には、

そして、この集計誤差はどんな調査でも発生しこれから説明します「サンプリング誤差」以外のます。ただし、この誤差はきちんと調査し、集計誤差を指していますが、図１では分かりやすいよ

していれば、あまり大きくはないので無視するこ

うに「集計誤差」と表示してあります。

とが多いです。

図１

調査の種類（サンプリングの方法から見て、概要）

ランダム・サンプル「代表している」ということが保証されている

集計結果
集計誤差
ランダム・サンプリング（無作為抽出法）

推定

サンプリング誤差（計算できる）

全推定の合理性が「統計学」で保証されている数

集計結果
推定が合理的であることを示す必要がある

集計誤差
母集団

サンプリング誤差（計算できない）

非ランダム・サンプリング（適当＝デタラメな抽出）

推定

集計結果

集計誤差
非ランダム・サンプル

52「代表している」ということが保証されていない

労 働 調 査2010.11.12

あるいは、調査結果は数字で示すことが多いの

上半分について説明しますが、上半分は「ランダですが、この誤差は数字で示すことができません。

ム・サンプリング」についての説明であります。

したがって、この誤差について考慮する場合には、

ランダム・サンプリングという言葉も聞いたこと

回答結果を％で示す時に小数点以下を四捨五入しがあると思います。日本語では「無作為抽出法」

たりして整数で示すなど、あまり細かい数字は評と言われます。ランダムにしても、無作為にして価しないという配慮をすることもあります。

も、分かるようで分からないという人がいらっし無視するにしても、配慮するにしても、この誤ゃるかも知れません。

差はどんな調査にも発生する誤差であり、また、「ランダム・サンプリング」について説明した「サンプリング誤差」とは異なるものである、と本などでは「乱数表を用いた抽出」などと書かれ認識しておくことが大切です。

ている場合が多いのですが、正しい乱数表を手に入れるのは実は大変ですし、それを正しく使うの５．ランダム・サンプリング

も大変ですので、多くの場合、「系統抽出（等間隔抽出）」という方法を用います。具体的には

続いて、サンプル調査について説明致します。

「スタート番号」と「インターバル」を用いる方

ただし、最初に申し上げておきますが、サンプ法です。

ルを選ぶ方法の中で、どの方法が一番優れている

例えば、1,000人の従業員から100人を選ぶとしかということは決められません。調査の目的、別ます。その場合には1,000を100で割ってインターな言い方をすれば、調査結果をどのように利用すバルを求めますので10となります。そして10より

るかによって、最適な選び方が決まるのです。冒

小さい数字一つを乱数表から選びます。10より小頭申し上げた混乱の原因の二つ目を、私はこの点

さい数字を選ぶのは、そうしないと100人抽出でにあると考えています。どれが一番優れた方法かきないからです。

を決められないのに、決まっているかのような議

ただし、この方法の場合、注意しなければなら論をすること、あるいは、サンプルの選び方によない点があります。それは、抽出に使用する名簿って調査結果の利用の仕方も異なる、ということに規則性がある場合、その周期とインターバルがが明確に認識されていないことが、混乱の原因に同じになっていないかという点です。例えば、職なっていると考え、これからお話しする内容を決場のグループが10人単位で構成されていて、そのめたのであります。

順に名簿が整理されていると、同じような立場のでは、図１の説明に戻ります。全員を調べるの人が選ばれてしまいます。名簿の整理の間隔とイ

は経費がかかる、あるいは時間がかかって大変だ

ンターバルが同期していないか必ずチェックするという場合には、一部の人について調べます。そ必要があります。この点を注意すれば、系統抽出

うすると「サンプルの選び方」ということが問題（等間隔抽出）は非常に効率的な方法です。

になってきます。そして、サンプルの選び方によ

ここでのキーワードは「ランダム」です。最近って、その調査結果の利用の仕方が異なります。

はいろいろな抽出方法がありますが、要するにラですから、経費や時間に問題がないのであれば、ンダムになっているかいないかが重要なのです。

全員を調べてしまったほうが、結果的には効率的

また、ランダム・サンプリングの説明として「等確率抽出」という言葉も良くみかけます。例

な場合があります。
そのサンプルの選び方について、図１では右側

えば、先ほどの1,000人の従業員から100人を選ぶの上半分と下半分に分けて書いてあります。まず、

際に、1,000人の従業員の選ばれる確率が等しい、

2010.11.12

労 働 調 査53

ということです。この場合、使用する乱数表は４

ところで、デタラメについて説明するのは結構

桁乱数表ですが、正しい乱数表は４桁の数字が表難しいことです。そこで、サンプル調査の歴史をわれる回数がすべて等しくなっていますので、乱辿って、その説明に替えたいと思います。また、数表を用いた抽出方法は等確率抽出法となります。

これからアメリカの例をいくつか紹介しますが、

ただし、もう少し詳しく申し上げますと、抽出

日本と違ってアメリカでは住民基本台帳のような時の確率が等しくなくても、結果的に等しければ国民全員が登録されている名簿はありません。そ良いのです。結果的に等確率になっていれば良いのために、これから紹介するような様々な方法がのです。そのためには、一つ一つのサンプルの抽試みられてきました。

出確率が分かっていなければなりませんが、分か(1) リテラリー・ダイジェスト社の教訓っていれば、集計する時に抽出確率に応じたウェイト集計を行えば、ランダム・サンプリングをし〜数を集めてもダメたことと同じになります。ごく稀に、このような

まず、最初の例はサンプルをたくさん集めても方式が採用されることもありますので、念のためダメだというものです。表１をご覧ください。こに申し上げておきます。

れは1936年のアメリカの大統領選挙についての調査の結果ですが、実際には60％の得票率でルーズ

６．非ランダム・サンプリング

ベルトが当選しました。ところが、リテラリー・
ダイジェスト社は落選したランドンが得票率57％で当選すると予想してしまいました。

では、次にランダムでないサンプリングについて説明します、図１の右側の下半分についてです。

古い話ですので数字については、諸説がありま

つまり、適当、あるいはデタラメにサンプルを選す。ここに書いてある数字と、これから紹介する

ぶ方法についてでありますが、ここでは一括して

数字はだいたいの概数だと考えてください。

「非ランダム・サンプリング」としています。

表１（％）

1936年大統領選挙
ルーズベルトランドン

計

実際の得票率

60

40

100

リテラリー・ダイジェスト

43

57

100

ギャラップ（Gallup）

56

44

100

※正確な数字については、諸説がある
鈴木督久（http://suzuki-tokuhisa.com/ushigome/gallup.html）
西平重喜『世論をさがし求めて』（2009年、ミネルヴァ書房）○リテラリー・ダイジェスト社
1,000万人に模擬投票用紙を郵送し、約237万6,000人から回答を得る
使用名簿：電話加入者名簿、自動車所有者名簿、愛読者名簿○ギャラップ
割当法（quota method）により抽出した有権者3,000人から、面接法で回答を得る
quota method：割当法（地域、性、年齢、社会階層＝職業・収入、人種）

54

労 働 調 査2010.11.12

この時のリテラリー・ダイジェスト社は電話加

数字もありますが、とくかく何故こんなにたくさ

入者と自動車所有者、さらにはリテラリー・ダイ

んの人に郵便を送ることができたのかという疑問

ジェスト誌の愛読者、合わせて約1,000万人に郵が生じます。当時でも大変な経費ですよね。その便を送り、そのうちの230万人を超える人から回

カラクリは、どうも、雑誌の販売拡大を兼ねてい答を得ました。一方、ギャラップは割当法というたようです。つまり、リテラリー・ダイジェスト

方法で、230万人に比べればわずか3,000人からの誌はこんな雑誌で、たいへん面白く役に立ちます

回答で、みごとにルーズベルトの当選を予想したから、お買い求めください。そして、よろしけれのです。リテラリー・ダイジェスト社は、それまば、今回の大統領選挙で誰に投票するつもりかを、でも同じ方法で当選者を当てていましたので、な同封したはがきでお返しください、というようなぜ、この時は外したのかが問題になり、検証した方法だったようです。

結果、調査の対象としたリテラリー・ダイジェス

一方、ギャラップのほうは3,000人しか調べてト誌の愛読者や電話加入者、自動車所有者は有権

いな い のに 、 見事 的 中し まし た 。こ の 「3,000者を代表していなかったということが判明したの人」という数字もいくつかの説がありますし、まです。つまり、これらの人は富裕層、豊かな人でた、割当法とはどんな方法かもまだ説明しています。しかし、この時の選挙で投票した人は4,000

せんが、この点に関しては、次のパートで触れま

万を超えていたと言われますが、その中には、雑す。

誌を買ったり、電話や自動車を持つことができな
い人もたくさん含まれていたのです。この失敗か(2) ギャラップ（Gallup）の教訓

らの教訓は、いくらサンプルをたくさん集めても〜割当法（quota method）も代表していない

目的に合っていなければダメだということです。

表２をご覧ください。これは1948年のアメリカ

リテラリー・ダイジェスト社の目的は、有権者

大統領選挙に関する調査の結果です。

が誰を大統領に選ぶかということを明らかにする

この時の選挙では、トルーマンが約50％の得票ことにありました。ですから、母集団は「実際にを得て当選していますが、ギャラップを含め、当投票した人」になります。しかし、投票が終了し時の主だった調査機関の予測がすべて外れました。

ないと「投票した人」は分かりませんので、事前

この表は、先ほど紹介しました林知己夫さんとに予測するためには、「投票に行く可能性が高い

同じく、統計数理研究所で世論調査を中心とした人」と読み替えるしかありません。その上で、貧サンプル調査や解析方法などを長い間研究し、日富の差、つまり、貧しいとか豊かとか関係なく選本の世論調査の発展に大きな貢献をされている西ばなければならなかったものを、豊かな人たちだ

平重喜さんの『世論をさがし求めて』という本かけを選んでしまった点に、失敗の原因があったのら引用しましたが、一部が違っていると思われまです。同じ方法で、それまではリテラリー・ダイ

すので、私が勝手に修正してあります。

ジェスト社は当選者を当てていました。この時のギャラップをはじめ、各社とも割当法というサ選挙で、ルーズベルトは有名なニューディル政策

ンプリング方式を用いていたようですが、ギャラを掲げて戦ったのですが、この政策は豊かでないップの方式が一番細かく指定していたようです。

人びとの支持を得ました。そうした人びとをサン

そこで、先ほど紹介した西平さんの本（p76）かプルに選ばなかったことが失敗の原因だったので

ら、ギャラップの具体的な方式について引用します。

すと、「市町村の人口階層別（４段階）、性別、人

なお、1,000万の人、一説には2,000万人という2010.11.12

種（白人・非白人）、階層（職業、４段階）が使

労 働 調 査55

われていた」とあります。つまり、国勢調査の結口階層は市町村ごとに調査地点を割り当てますの果から性別や、白人と非白人の割合などが分かりで、個人でみた場合には３つの指標となり、区分ますから、市町村ごとに、これらの割合が国勢調を掛け合わせますと２×２×４で16になります。

査の結果と一致するようにサンプルを選んで調査

この区分ごとに何人を調査するかを決定します。

するというものです。指標は４つありますが、人

表２（％）

1948年大統領選挙

デューイ

トルーマン

サーモンド

ウォーレス

計

実際の得票率

45.1

○49.5

2.4

2.2

99.4

ギャラップ

○49.5

44.5

2.0

4.0

100.0

クロスレー

○49.9

44.8

1.6

3.3

99.6

ローパー

○52.2

37.1

5.2

4.3

98.8

※西平重喜『世論をさがし求めて』（2009年、ミネルヴァ書房）を元に修正

市町村よりも狭い地域について、国勢調査の結うした割当をすれば、選挙の結果を予測できると果が公表されているかどうかは分かりませんが、考えていたのです。しかし、1948年は失敗しまし

想像するに、市町村の中でいくつかの地点を調査た。

しますので、それを全部合わせた結果が市町村単したがって、この時の教訓は、例えば性とか、

位で国勢調査の結果と一致するように、サンプル

年齢とかを母集団の構成比に一致するようにサンの人数を決めたのだと思います。

プリングしても、その他の指標は母集団と一致す

なお、西平さんの本では、調査の方法についてるとは限らないということです。

は明確には書いてありませんが、郵送法ではなくその背景には、簡単に言えば次のようなことが面接法であったと思われます。ですから、調査員あります。割当表に該当する人がいたとしても、は指定されて割当表に基づいて、例えば、男性のその人に断られたら、次の人を探さなければなり

白人で職業階層が「上」の人を３人、女性で、しません。そうすると、簡単に予想できると思いまかも白人でない人で、職業階層が「下から２番

すが、調査に協力してくれる人だけがサンプルに目」の人を２人、という風に面接し、合計で15人含まれることになります。ところが、サンプルにを調査しなさいと指示される訳です。なお、この含まれない、つまり、調査に協力しなかった人も時には年齢は指標の中には入っていなかったよう

投票しますので、実際の結果とはずれてしまうこです。

とになった訳です。

先ほどリテラリー・ダイジェスト社が失敗し、割当法というのは、現在の日本でも結構行われギャラップは成功した例として紹介しました1936ています。ＮＨＫでも使用しています。アメリカ

年の大統領選挙でも、ギャラップは同じ割当法ででは今日でも指標は先ほど紹介したように、性別

サンプリングしています。

と年齢以外に、人種とか宗教とかを用いています

割当法の考え方は、どの大統領に投票するかは、が、日本では性別と年齢だけが多いようです。割

割り当ての指標にした性（男か女か）と人種、そ当法でサンプリングした調査の結果は、たとえ性

して職業階層によって決まっているというものでや年齢が母集団の構成比に一致していたとしても、す。それまでの調査の経験からアメリカでは、こその他の指標は一致するとは限りません。つまり、

56

労 働 調 査2010.11.12

調査を行う者がほしいと思っているもの、例えばどが表示されていません。いろいろな資料を見ま

投票予定だとか、自動車の好みだとかの割合は母

すと、サンプルから得られた結果そのものでなく、集団の割合に一致するとは限りませんので、相当修正しているようです。その修正も、アメリカで慎重に利用する必要があります。

は通常行われる「サンプル構成の歪み」を補正す

では、図２をご覧ください。これは、ギャッラ

る方法だけでなく、経験に基づいて、例えば民主ップのホームページから切り取ってきたものです。

党の候補は２％上乗せする、などの補正をしていギャッラップでは1936年以降、昨年までの大統領るようですが、はっきりしたことは分かりません。

選挙に関する調査の結果をホームページに掲載しですから、調査の結果というより「調査の結果にています。図２には、先ほど紹介しました1936年

基づく、大統領選挙に関する予測」と考えたほうと1948年の結果を示してあります。この図を見まがよいかもしれません。

すと、大統領選挙に際しては何回か調査を行ってしかし、それほど大きく修正している訳ではあいるようでして、私が紹介しました数字は、グラ

りませんので、私の申し上げたい主旨は変わりま

フのそれぞれ右端の結果です。最後の調査、つません。割当法でサンプリングして得られた調査結り、最も投票日に近い調査の結果ということにな

果を、単純に母集団の分布と一致すると考えるこります。ただし、これらの調査がどのようなサンとは危険であるということです。

プルを対象に、何人から調査した結果なのか、な

図２

2010.11.12

ギャッラップのＨＰから

労 働 調 査57

※出典：http://www.gallup.com/(3) ２つの失敗からの教訓

これまでは、非ランダム・サンプル調査の欠点〜サンプルが偏っていれば、必ず失敗するばかりをお話ししてきましたが、非ランダム・サ

次に３つ目の教訓です。1936年の例も、1948年

ンプル調査は現在でも盛んに行われていますし、の例も、それまでは成功していたものが失敗した

利点、メリットもありますので、その活用方法にものでした。多少ずれていても、何回も継続してついてもお話ししないと不十分なことになるでし

調査すれば、正しい結果を得られる、ないしは傾ょう。しかし、実は私は非ランダム・サンプル調

向はつかめる、という話を聞くことがあります。

査の活用方法が分からないので、ランダム・サン

しかし、これも根拠がありません。これまでお話

プル調査を活用する仕事を選んだ人間ですので、しした例では、ギャラップは1936年から1948年のこの話は得意ではないのです。本当のところ、非失敗するまでの間、10年以上に渡って「正しい」ランダム・サンプル調査をどう活用すれば良いか

結果を入手していたと信じていたのです。にもか分からないです。

かわらず、最終的には失敗しました。

しかし、何とかお話ししてみましょう。非ラン
ダム・サンプルの活用の一つに、「関係性」に注

７．非ランダム・サンプル調査の活用目するということがあります。関係性とは、例えば「Ａという意見に賛成した人は、Ｂという意見にも賛成する」というものです。非ランダム・サ

ランダムでないサンプルを利用して、誤った利ンプル調査の結果で「Ａという意見に賛成する

用をすると失敗する例を紹介してきましたが、最人」が30％いたとしても、母集団では何％いるか

初に申し上げましたように、調査の方法やサンプ

は分かりません。しかし、「Ａという意見に賛成

リングの優劣は、単独では決められません。調査する人で、Ｂという意見にも賛成する人」が１人の目的に応じて評価されるものです。

でもいれば、母集団でもそう考える人がいること

58

労 働 調 査2010.11.12

は事実です。強調しますが、「Ａという意見に賛ても責任は自分でとればよいのですから、そう活成する人で、Ｂという意見にも賛成する人」が母用しても差し支えないと思います。単純に調査結集団で何％いるかは分かりません。少なくてもそ果を発表することと、その結果を利用して政策な

ういう思考の関係性を持った人が存在することはり、商品開発の方向なりを決定することとは意味間違いないということです。

が違うのです。非ランダム・サンプル調査の結果

別な活用事例は、マーケティング・リサーチ業

は、母集団には単純には当てはめられないという界で良く行われているものです。新しい商品を開ことを認識した上で使用しているのなら、問題は発したり、あるいは、商品を改善したりする場合ないのです。

に、非ランダム・サンプル調査の結果が利用され８．計算できる誤差、できない誤差ます。ＮＨＫでの番組開発なども同じようなことが行われております。この時、データとして入手したいのは、母集団の分布ではなく、開発や改善では、図１をもう一度ご覧ください。先ほどまに役立つヒントです。自動車の色は赤が好きといでの説明で省略した部分について、お話しします。

う人が、全国で30％いるということが分かっても、「集計誤差」についてはすでにお話ししました

商品開発などの現場ではほとんど役に立ちません。

が、図１にはもう一つの誤差が表示されています。

うまく説明できませんので、イメージとして捉え

母集団全体について調査したのではなく、その一ていただきたいのですが、「この形なら赤だけど、部を取り出したのですから、誤差が生じます。もこの形ならピンクね」と考える人がいる、というう少し厳密に申し上げれば、サンプルから得られことが分かるほうが重要な場合があります。私がた結果を母集団に適用する際には、誤差を考慮し承知している限りですが、ランダム・サンプル調

なければならない、ということになります。もと査の結果だけ、つまり、母集団の分布が分かる調

もと母集団について調べたかったのですから、調査結果だけでは、ヒット商品は生まれません。商

査の結果を母集団に当てはめなければ意味があり品開発などではデータだけでなく、利用する人間ません。それを統計学では「推定」と言います。

の判断が重要になります。判断に役立つデータでそして、推定する際に生じる誤差を「サンプリン

あれば、何も母集団についてのデータでなくてもグ誤差」と言いますが、この誤差はサンプルの選構わないのです。

び方によって異なり、ランダム・サンプルなら、

さらに、この場合、もし調査の結果を母集団のその誤差は計算できますが、非ランダム・サンプ

分布と同じものだと判断して使用しても、その責

ルでは計算できません。この点が、ランダム・サ

任は判断した人、ないしは組織にあります。母集

ンプルと非ランダム・サンプルの大きな違いです。

団の分布と同じだと信じた結果、商品が売れなく

サンプリング誤差（単純ランダム・サンプリングの場合）

誤差①＝ k ×
誤差②＝ k ×

N −n
N −1

×

p × (100 − p)np × (100 − p )
n

Q

N −n
N −1

≒１

k：信頼度係数、 N：母集団の要素数、 n：サンプル数（有効数 ）、p：比率（％）
k = 1.96 （信頼度95％、危険率 5％の時）
2010.11.12

労 働 調 査59

一口にランダム・サンプルと申し上げています

誤差②のほうは

N − n
N − 1

がありません。その右に
N − nが、具体的なサンプリングの方法はいろいろあり

書いてありますように、ます。そして、その方法に応じて誤差の計算式はる程度大きければ、ぼぼ「１」になります。例え異なります。それを説明していたのでは時間が足ば、母集団に含まれる人が10万人で、そこからりませんし、私の能力を超えますので、関心のあ

1,000人をサンプリングした場合には、約0.99でる方は統計学の本をご覧いただくとして、ここですので、ほぼ「１」です。

N − 1

は、Ｎやｎがあ

なぜ、誤差②のような簡略化した式を紹介したも最も簡単な誤差式を紹介します。
この式は、「単純ランダム・サンプリング」をかと言いますと、この式を記憶していて暗算で計行った際の誤差式です。他のランダム・サンプリ

算するのに便利だからです。最近はExcelなどでングの式は、少し複雑になりますので、通常はこ

簡単に計算できますし、Ｎやｎがどの程度大きけの式を覚えていて代用します。

れば

N − n
N − 1

を「１」と見なして良いか分からな

また、「Ｎ」つまり母集団の要素数は「100」以

いこともあるでしょうから、誤差①を計算したほ

上、「ｎ」つまりサンプル数は「30」以上、を目

うが、いろいろ考えなくて良いので楽だというこ

安として使ってください。それより小さい場合にとも言えます。
ところで、誤差①も誤差②も、微分が得意な方

は、別の式を使用します。
この式の中の「k」は「信頼度係数」と呼ばれは50％の時に誤差が最大になるということが分かます。少し面倒な話になりますが、誤差を計算す

ると思います。そうでない方は、Excelなどで具る場合には、どの程度の幅で見込むかを決めなけ

体的に計算して確かめてください。誤差は大きくればいけません。サンプル調査から得られた結果、見積もっておくほうが安心ですし、一つ一つの数

例えばそれが30％であったとします。その際に、値について計算するのが大変な場合には、50％の母集団の値も30％だと推定することも可能です。

場合だけ計算しておいて、すべての数値について、ですが、それは危険な感じがすると思います。母

その誤差を適用するということでも良いのです。

集団のすべての要素、全員について調べた訳では

それでは、暗算で誤差②を計算してみましょう。

ないので、ぴったり一致していると主張するのは

例えば、100人のサンプルから得られた調査結不安ですよね。ですから、少し幅を持たせて推定

果が50％であったとすると、分母の「ｎ」が100するほうが良いと思うでしょう。その幅を持たせで、分子の「P×(100-P)」は「50×(100-50)」でる時に上記の誤差式を用いれば良いということが、

すから2,500になります。したがって、ルートの統計学で明らかになっています。例えば、「k」を中は「2,500÷100」ですから「25」です。そして、「1.96」にすれば、母集団の値とずれる可能性は「 ル ー ト 25 」 は 「 ５ 」 で す 。 信 頼 度 係 数 は５％しかない、ということが明らかになっていま「1.96」ですと暗算が大変ですので「２」と見なす。ずれる可能性を危険率と言います。その逆をします。信頼度係数をまるめる場合には大きいほ

信頼度と言います。薬の効果を決定する場合や、

うにします。「１」のほうが暗算が楽だからとい

製品検査の場合などには、もっと信頼性を高めるって「1.96」を「１」と見なしてしまっては信頼必要があります。例えば、99％の信頼度、つまり、度が95％よりずっと低くなってしまいます。結局、ずれる危険を１％にしたい場合には「k」はルートの中は「５」で、信頼度係数の「k」は「2.58」にしますが、社会学的な調査では、通常、「２」と見なしましたから、誤差は「10」になり信頼度は95％を使用します。

ます。

そして、誤差①と誤差②が示してありますが、

60

つまり、100人のサンプルから得られた調査結

労 働 調 査2010.11.12

果が50％であった時、誤差を10％見込めば、母集「１」の「調査目的」から「６」の「調査有効数、団での値はその中に95％の確率で含まれることに有効率」までを「調査の概要」と言っています。

なります。別の言い方をすれば、母集団での値は、そして、原則としてすべての調査に「調査の概50％±10％、つまり40％から60％の間にある可能要」をつけることになっています。放送などでは、性は95％であるということになります。

時間やテレビ画面の制約があって、すべてを紹介

もう一つの例を示しますが、誤差は「Ｐ」ができない時には、一部省略することがあります。

50％の時に最大になると言いました。先ほど計算しましたように、50％の時はルートの中の分子は2,500です。そして「ルート2,500」は「50」です。
ですから、いちいち計算しないで「50」を記憶しておくこともできます。
あとは分母の「ｎ」がルートの中にある時に整数になる「ｎ」を考えれば楽です。「ｎ」が100だったら「ルート100」は「10」です。「ｎ」が400なら「20」ですし、900なら「30」です。暗算で計算するためには、このように計算しやすい例でやれば良いのです。なお、「ｎ」は分母にありますから、実際のサンプル数より小さい数で計算す
れば、誤差が大きくなるので安心です。例えば、
1,000人のサンプルの場合で計算する際には、２乗して1,000より小さくなる数を探します。先ほど挙げた例から「900」としましょう。するとル

これは、いわば「調査の保証書」のようなもの

ートの中は、「50÷30」ですから、ほぼ「1.7」くで、調査がどのように実施され、結果がどのようらいになります。それに信頼度係数の「２」を掛に入手されたかが端的に分かるような内容になっけて、結局、誤差は「3.4」になります。

ております。

サンプル調査の結果には、誤差が伴います。そ「１」と「２」については説明がいらないと思して、ランダム・サンプルの場合には、先ほどのいます。「３式で誤差が計算できます。しかし、調査結果のそが調査票を、調査相手の方にお渡しし、記入してれぞれの数字には誤差をつけて表示しません。そいただいたものを後日、回収に伺う」という方法

うすると、見難くなるからです。その替わりとしです。「留置法」と呼ばれることもあります。

て、誤差を計算するための情報を別に表記してお「４

配付回収法」というのは「調査員調査対象」は母集団を指します。そしてくのがルールです。その表記の仕方について、次「５

調査相手」は、私のこれまでの話ではサンにお話しします。

プルと言っていたものです。人間に対してサンプ
ルでは失礼ですので、ＮＨＫでは「調査相手」と９．調査の保証書示します。そして、その人たちは「住民基本台帳」を使用して、「層化無作為２段」と呼ばれる次の枠の中をご覧ください。これはＮＨＫが実方式でサンプリングしたことを示しています。

施した世論調査に関する情報です。ＮＨＫでは、「層化無作為２段」とは、ランダム・サンプリン2010.11.12

労 働 調 査61

グの１種です。さらに、全国の300の地点からそしておくべきだということについては、詳しくごれぞれ12人をサンプリングして、合計3,600人の説明している時間がありませんので省略しますが、方に調査を依頼したことを示しています。最後のこれらの項目が表示されていることによって、調「６」は、2,632人から回答を得たこと、そして、査が誰を対象に、どのように行われたかが明確に

2,632人は3,600人に対して73.1％に当たることを分かることはご理解いただけると思います。

示しています。
調査結果には、これらの項目をつけるべきであ

10．調査不能による歪み

るというのがＮＨＫの考え方ですし、それぞれの調査機関によって表記方法は異なりますが、考え方は共通していると思います。

次は有効率についてのお話です。例えば、母集団全員を対象に調査を行い、60％の人から回収し有効率については、のちほど触れますので、こた場合、この調査結果をどのように利用したら良こでは有効数についてお話しします。先ほどの誤いでしょうか。有効率が60％しかないのですから、差式で分母にあった「ｎ」がこの例では直感的に、調査結果は慎重に利用したほうが良い「2,632」です。「50」の２乗が「2,500」ですかと思われるでしょう。では、有効率が50％であっ

ら、分母は「50」より少し大きな値となります。

た場合にはどうでしょう。半分の人からしか回答

したがって、「k」以外は「50分の50」、つまり、を得られなかった場合ですね。このような場合、「１」より少し小さくなりますので「１」と考え、調査結果を利用するのを諦めることができるでし「k」を「２」として誤差は「２」と見積もってょうか。

おけば安心でしょうか。

有効率、その反対は調査不能率ですが、それらこうした計算ができるように、「有効数」は必ず表記すべきです。その他の項目についても表記が調査結果にどのように影響するかは、次の計算式で求めることができます。

有効率（調査不能率）の影響

p 2 − p1100r：有効率（％）、p：母集団での比率（％）
p1：有効者での比率（％）、p 2：調査不能者での比率（％）

p＝p1＋(100 − r ) ×

この式は、全員から回答を得られなかった場合、いきます。この中で、「r」つまり有効率と「p1」どのように計算すれば全員の結果を求められるか

つまり有効者での比率、割合は調査結果から分かを示しています。この式には、先ほどのサンプリります。ところが、「p2」つまり調査不能者でのング誤差とは異なり、「Ｎ」で示した母集団の要比率は分かりません。そうすると、母集団での比素の数や「ｎ」で示したサンプル数が含まれてい率を計算する式といっても、結局「p」は計算でません。つまり、それらは関係ないということできないのではないかと思われるでしょう。

す。したがって、全員を調べた場合にも、一部を

ただし、「p2」つまり調査不能者での比率は、取り出して調べたサンプル調査の場合でも適用でこの式では％で示していますが、それは「0％」きます。

から「100％」の間にあることは分かっています。

では、各変数、「p1」や「p2」について、見て62

調査できなかった人の中で、例えば、ある意見に

労 働 調 査2010.11.12

賛成する人が一人もいなければ「p2」は「0％」ですし、もし全員が賛成していると考えれば「 100 ％ 」 で す 。「 p2 」 は 必 ず 「 0 ％ 」 か ら

図３「100％」の間にあります。
式だけでは分かりにくいので、計算した結果をグラフにしました（図３）。

有効率（調査不能率）が調査結果に及ぼす影響
母集団での比率の変化（p1＝25％の場合）

100.0

ｐ：母集団での比率（％）

90.0

ｒ：有効率（％）

80.0

10

70.0

20

60.0

30

50.0

40

40.0

50

30.0

60
70

20.0

80

10.0

90

0.0
0

10

20

30
40
50
60
70
80
90
p2：調査不能者での比率（％）

100

これは、有効者での比率、つまり、調査結果がす。有効率が10％しかなかった場合には、調査結「25％」であった場合、有効率が変化すれば、母果が25％であっても、母集団では、あるいはすべ

集団での値がどのように変化するかを示していまての人から回答が得られた場合に90％以上になっす。線が何本もありますが、それは有効率が10％ていた可能性があることを示しています。

から90％の場合を想定しているからです。例えば、先ほど、調査結果には「調査の概要」を必ずつ

有効率が90％の場合について見ますと、一番角度けるべきだと申し上げた理由の一つが、これでおが小さい線、あるいは、右端では一番下の線が、分かりになると思います。調査結果を利用する際

有効率が90％の場合です。そして、右端は調査不には、サンプリングの方法以外にも、有効率にも能者での比率が100％の場合です。縦方向が母集

注意して利用することが重要です。

団での比率を示していますから、調査結果、つまり有効者での比率が25％であった時、調査不能者

11．新しい調査方法について

では100％であっても、母集団の比率は30％より少し大きな値を考えれば良いことを示しています。

最後に新しい技術についてお話ししたいと思いもし、調査不能者では0％であったしたら、左端ます。つまり、電話とインターネットを用いた調ですので、20％よりは大きいことになります。

査についてです。ただし、新しい技術と申しましでは、次に有効率が10％の場合について見ていても、よく言われるように紙と鉛筆の世界から電きます。今度は角度が一番急な線、右端では一番子の世界へ変わっただけで、要点は変わりません。

上の線です。すると、右端では90％を超えていま

つまり、どのようにサンプルを選ぶかという点と、2010.11.12

労 働 調 査63

どのように正確に計測し、記録するかという点でようです。

す。そして、正確に計測し、記録するという点にさらに、抽出確率の話をしましたが、ＲＤＤ法

つきましては本日はお話しする時間がありません

では対象者が何台の電話を使用できる状態にある

ので、どのようにサンプルを選ぶかという点から

かが、抽出確率に影響を及ぼしますが、それを正電話とインターネットを用いた調査についてお話

確に把握するのは結構大変です。
ＲＤＤ法は、抽出の過程が何段階にも分かれてしします。
まず、電話を用いた調査についてでありますが、おりますので、それを先ほど紹介したような「調皆さんは「ＲＤＤ」という言葉を聞いたことがあ査の概要」の中で端的に示すこととなかなか難しる と 思 い ま す 。「 Ｒ Ｄ Ｄ 」 と は 「 Random Digit

いのですが、調査を実施した側では、できるだけ

Dialing」の頭文字をとったものであります。こ伝わるように努力すべきです。

のうち「Digit」は「デジタル」と語源が同じで一方、調査結果を利用する側では、新しい方法

あって「数字」と考えれば良いと思います。したとしてＲＤＤ法が活用されていますが、課題はまがって「ＲＤＤ」とは「乱数を発生して電話すだまだ多く、また携帯電話もこれからますます普る」というような意味になります。

及していくでしょうから、新しいということだけ

つまり、先ほどランダム・サンプリングについて説明した中で出てきました「乱数表」を用いた方法と考え方は同じです。現在では、電話を用いた調査はほとんどが「ＲＤＤ」によるサンプリンで信用しないで、実際のやり方に注意しながら調査結果を利用することが重要だと思います。
もう一つの新しい技術は、インターネット調査です。
この調査に回答できる人は、パソコンや携帯端グで行われている、と言われています。
日本でＲＤＤ法が普及した背景には、電話帳に末などを所有している人に限られます。これらの番号を掲載していない人が増えたことがあります。

機器も急速に普及していますが、それでもお年寄電話を持っているのに、電話帳には掲載していなりなどでは、利用していない人が多いことは良くい人です。ＲＤＤ法は、簡単に言ってしまえば、ご存知だと思います。

使われている可能性のある電話番号を、すべて発

冒頭、ご紹介した「リアルタイム世論調

生させて、その中からサンプルを選ぶ方式です。

査.net」を世論調査と考えるかどうかは、利用でしかし、実は、その中には、使われているにも関きない人が除外されている点をどう考えるかにもわらず、含まれない電話番号があります。ＩＰ電よります。また、インターネット調査の多くは、

話と携帯電話です。電話番号で言えばＩＰ電話は事前に登録したモニターを対象に行われています。

「050」で始まるものと、従来の固定電話と同じモニターからはランダムにサンプルを選んでいる

番号体系に属するものがあります。このうち

ようですが、そもそもモニターとはどのような「050」で始まるものがＲＤＤ法の対象に含める「母集団」であるか、という点も考えなくてはいことができない、と言われています。また、携帯けないことでしょう。

電話はすべてＲＤＤ法の対象外になっているよう

新しい技術としてのＲＤＤ法やインターネットです。なぜ、対象外なのか、その理由を私は把握

調査を、どう評価し、どう活用するか、本日、私しておりませんが、利用者が住んでいる場所の情のお話が参考になればありがたいと申し上げまし報が得られないことが大きな影響を及ぼしているて、私の話を終了させていただきます。

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