ネットリサーチの疑問をわかりやすく解説！！

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はじめて、アンケートを実施する時、「サンプル数（アンケート回答者数）は、どのくらい必要なんだろう」と疑問に思っている方は多いと思います。

ここでは、アンケートを実施する際に必要なサンプル数を決定するための参考情報をご紹介しております。

アンケート初心者の方向けに解説をしておりますが、経験者の方もご活用いただければ幸いです！

本題の前に、アンケートを実施する際に「サンプル数」と「サンプルサイズ」という言葉があります。良く似た響きですが、まったく違う意味を持っているので簡単に説明します。

サンプル数は「何回標本の抽出をおこなったのか」、サンプルサイズは「1回の標本抽出において、いくつの個体を調べたのか」ということです。

都道府県調査などを例にとると、都道県の数がサンプル数。

実際に各都道府県で調査した数がサンプルサイズということになります。

間違いやすい言葉なので、事前に理解していると、アンケート調査をよりスムーズに進められますよ＾＾

さて、本題です。

まず、サンプル数を決定する際に重要なポイントとしては、「誤差」です。

この誤差をどのくらいに設定するかが、ポイントとなります。

例えば、「来店客に満足度アンケートを行う場合、来店者全員にアンケートが取れれば、誤差は全くありませんが、回答してくれる人・回答してくれない人が存在するため、顧客の意見として誤差を少なくすることが、顧客のお店評価を知ることとなります。」

より多くのお客様の声をアンケートとして回収できれば、誤差も少なく、アンケート結果の精度があがります。

当然かもしれませんが、調査件数が多いほど誤差は小さくなります。

調査結果を読み取る際のひとつの考え方として、「±5%」を想定して結果を確認することを推奨します。

ネットリサーチの場合、100件程度の調査で約10％、500件程度で6～７％、1,000件程度で5％と言われています。

まずは試してみたい場合は100件程度の調査で良いかと思いますが、ある程度確かな調査結果としてサンプリングする場合は、500件以上の調査結果があると良いかと思います。

最後にもうひとつ、サンプル数を決定する際に、考えて欲しいこととして、「分析セグメント」があります。

これは、分析をどのセグメントまで行うかを考慮し、サンプル数を決定する考え方です。

例えば、

・20代~60代の5パターンでの分析例：各400サンプル回収すると、総サンプル数2000サンプル

・ヘビー・ミドル・ライトユーザーの3パターンでの分析例：各400サンプルで、総サンプル1200サンプル

ネットリサーチではこの要素を重視した方がメリットが大きい場合があります。

重要なポイントとなる「誤差」について理解し、あらかじめサンプル数の適切な設定の仕方を知っていることは、アンケート調査においてとても重要です。

より良質なアンケートを作成するために、統計学に関する知識は、まずは簡単なことからで良いので、たくさん吸収していってくださいね＾＾

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