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何人の人を対象にアンケート調査をするか。 感覚や予算で決めていませんか? サンプルサイズを適当に決めてしまっては、分析時に困ったり、意思決定を誤ってしまうことも。
適切なサンプルサイズ設計のツボ、おさえておきましょう。
【パンダ製菓にて】

◆てーじ「では、この調査のサンプルサイズは2000ということで」

◆半田「定量調査って、どうしてサンプルサイズを大きくする必要があるんですか?」

◆てーじ「サンプルサイズが小さいと、標本誤差が大きくなるんですよ」

◆半田「標本誤差?」
◆てーじ「この調査は本当は日本全国の高校生全員に聞きたいわけですよね。これが母集団です。

でも、実際に全員には聞けないので、代表者を選んで調査します」

(日本地図の上に日本全国の高校生全員と仮定したミニチュア人形が置いてある)

(その一部を取り分けるてーじ)

◆てーじ「この人達が標本(サンプル)です。

この標本から得られる調査結果と、母集団の本当の値との差が標本誤差なんです」
◆てーじ「例えば母集団が100人だとして、そのなかから2人調査するのと50人調査するのとでは、

2人調査のほうが得られた結果と本当の母集団値とのズレが大きくなりやすいですよね」

◆半田「なるほど。ちなみに標本誤差って、どう計算するんですか?」

◆てーじ「あ、あの、今度、参考資料お持ちしますね」
【インテージにて】

(知子先輩が歩いている)

◆てーじ「あ、R&D室の知子先輩!ちょうどよかった。お客様に標本誤差の説明を」

(李博士、突然スッと現れる)

◆李「標本誤差っつった?」

◆てーじ「わ! は、はい…」
◆李「調査設計は?重要指標の見通しは?」

◆てーじ「全国高校生調査でサンプルサイズは2000、重要指標は購入意向率でこれまでの感触からすると30%くらいかと」

◆李「信頼係数95%での標本誤差は±2%!信頼区間28~32%!じゃ!」

(李博士、スッと去る)
	
◆てーじ「!(茫然)」
◆知子「ウチのボス、李さんよ。統計の専門家。通称 李博士。

統計の話してるといつでもどこでも現れるの。

李さん用の抜け道が会社中に張り巡らされてるんじゃないかって噂よ。

あ、さっきのはね、もし今回の調査結果の購入意向率が30%だとしたら、

本当の全国の高校生の購入意向率は95%の確率で28~32%の間におさまるってことよ。

計算式はこれね。(計算式を提示する)

で、お客様からどんなご相談?」
◆てーじ「かくかくしかじかで…」

◆知子「なるほど。サンプルサイズが小さいと、有意差(※)も出にくくなるから、分析の時も不自由よね」

※有意差:2つの測定値の間に見られる差が、「偶然」や「誤差」で生じた差ではなく、本質的な差だと統計的に認められること

【パンダ製菓にて】
	
◆てーじ「と、いうわけなんです」

◆半田「なるほど。確かにサンプルサイズ2000で大丈夫そうですね」

(李博士、再びスッと現れる)
◆半田&てーじ「わっ!」

◆李「全体だけでなく分析セルごとのサンプルサイズも考慮が必要です。

例えばエリア別に分析するなら、エリアごとに最低50は必要と言われています。

サンプルサイズは大きいほど精度は高まりますが、費用対効果で決めるべきですね」

◆てーじ「な、なぜここに…。(ハッ。まさかパンダ製菓さんにも抜け道!?

しかもお客様には丁寧にご説明できるの!?)」
◆李「社長と友達だから」

(パンダ製菓社長と知子さんが現れる)

◆半田「あ、社長…」

【パンダ製菓からの帰り道】
	
◆てーじ「先ほどはありがとうございました」

◆李「いやいや。統計のことなら何でもごされ~」

◆てーじ「ごさ…れ?」

◆知子「ああ、誤差だけに…。李博士はね、統計ワードと共に現れ、

超微妙なダジャレと共に去っていくのよ…」

【てーじ君の挑戦はつづく!To be continued...】
第6話のツボ

●信頼に足るリサーチデータは適切なサンプルサイズ設計から!

重要指標から、母集団値と標本値の食い違う可能性(誤差)をチェックすべし

●サンプルサイズ設計は分析セル(性/年代別、エリア別など)ごとのサイズ考慮も必須!

各分析セル最低50は確保すべし
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