質問: アンケートを実施したときのデータとなる回答数ですが、 一般的に500とか1,000とか必要と聞きました。 そこで、上記を理由つけ(統計学的?)しているサイト、書籍を探しています。 例えば、『アンケートで回収する回答サンプル数は、アンケートにもより、一概に言えないが、一般的には、500(1,000)である。理由とし○○○...である。』というような記述が成されているものを求めています。 どなたか、ご存知でしょうか?
回答: このあたりの統計を正しく理解するのは非常に難しいところで、このせまいスペースで説明する自信はありませんが、今後の勉強の参考にしてください。 まず、ここで問題になっている「サンプル数がいくつ以上あれば良いか」というのは、サンプリング誤差に関する話だと思います。 統計の理論は、あらゆる事象が正規分布しているという前提に成り立っているわけですが、母集団から正しい方法でサンプリングされたとしても、当然偏ったサンプルになる危険性はあるわけです。 例えば、母集団から正しく抽出された100人にアンケートを取った結果、浜崎あゆみが好きだと答えた人が60%だったとしましょう。問題は、このときに、母集団では60%プラスマイナス何%の誤差があるかということです。これがサンプリング誤差で、誤差表の載ったURLがあるので、これを見てください(数値が正しいかどうかは保証できませんよ、念のため。詳しくは書籍に当たってください)。 サンプル100の場合、60%(逆に見れば40%)のサンプリング誤差は9.8%なので、母集団では60プラスマイナス9.8%の可能性があると、論理的には考えられるわけです。 このあたりの話が載った本がどれだったか自信がないのですが、たぶんこれには載っていたのではないかと。 西平重喜『統計調査法 改訂版』培風館 確認してみてください。 これは、あくまでも正しいサンプリングで100人取っても、必ず母集団とはずれが出るということです。そのずれの問題だということを勘違いしないでください。十分に大きい母集団から100人正しくサンプリングをするということを繰り返した場合、誤差の分布がどうなるか、という理論です。 別の例でいえば、サイコロを60回ふっても、必ず1の目が10回出るわけではないのと同じです。 また、a-kumaさんが指摘されているように、母集団が小さい場合はこれにあてはまりません。上記の誤差表が使えるのは、母集団が「十分に大きい」場合です。この「十分に大きい」がいくつくらいと言えるのかは自信がありませんが、あるラインを越えれば一般化できます。統計学のマジックですねぇ。 現実のアンケートを考えると、正しいサンプリングということ自体が非常に理想論でしかなく(回収率が100%ということはまずありえないですから)、サンプリング誤差よりも大きな誤差がそこであると考えるべきです。ですので、理論としては知っておいて損はないのですが、現実にはあまり意味がないかもしれません。 ちなみに私がマーケティングリサーチの仕事をしていたときには、ひとつのトークとして「サンプリング誤差が5%になるので、400くらいのサンプルは取りましょう」という話をしていました。認知率や購買率を定期的に把握している大手メーカーなどで、逆にそういう指示を受けたこともあります。 気休めにすぎない部分もありますが、そういう例もあるということで。 参考URL: