調査対象者を調査する準備はできていますか？ リサーチ・サーベイは、ターゲット層からインサイトを得るのに役立ちます。 収集したデータは、顧客ニーズに応えるためのインサイトを提供し、売上と顧客ロイヤリティの向上につながります。 サンプルサイズの計算と決定は、研究者が研究調査の質を念頭に置きながら、適切な回答者数を決定するために不可欠です。
では、サンプルサイズはどのように決めればよいのでしょうか。 アンケートを受け取るべき人をどのように判断するのですか？ 対象者の人数はどのように決めているのですか？
あまりに多くのアンケートを送ると、少ないサンプル数で決定的な優位性を得ることができず、高くつくことがあります。 しかし、発信する数が少なすぎると、正確な結論を導き出すための十分なデータが得られません。 サンプルサイズを正確に計算し、決定する方法を知ることで、競合他社に差をつけることができます。 それでは、良いサンプルにはどのようなものがあるのか見ていきましょう。 また、サンプルサイズの計算式を見て、次回のアンケートに最適なサンプルサイズを決定できるようにしましょう。
サンプルサイズとは？
サンプルサイズ」とは、市場調査用語で、調査を行うために含まれる個人の数を定義するために使用されます。 研究者は、年齢、性別、居住地などの人口統計学に基づいてサンプルを選択します。
サンプルは漠然としたものでも、具体的なものでもOKです。 例えば、18歳から25歳の年齢層の人たちが、自社の製品についてどのように考えているのかを知りたいとすることができます。 あるいは、サンプルは米国に住んでいることだけを条件とし、幅広い母集団を得ることもできます。 特定のサンプルに含まれる個人の総数がサンプルサイズです。
なぜサンプルサイズを決める必要があるのですか？
例えば、あなたが米国で市場調査をしていて、調査票やアンケートを送付したいとします。
調査やアンケートを
. アンケートの目的は、これから発売する新しい携帯電話に対する視聴者の気持ちを理解することです。 発売前に携帯電話の成否を予測するために、米国の人々が新製品をどう考えているかを知りたいのでしょう。
仮に、ニューヨークの人口849万人を選んだとする。 あなたは、サンプルサイズ決定式を使用して、以下の条件に当てはまる500人のサンプルを選択します。 消費者委員会 の要件を満たしている必要があります。 その反応を見ながら、新製品に対する視聴者の反応を判断することができます。
しかし、サンプルサイズを決定する方法を知るには、単に多くの人にアンケートを投げるだけでは不十分です。 サンプルサイズが大きすぎると、リソース、時間、お金を無駄にすることになりかねません。 サンプル数が少なすぎると、最大限のインサイトを得ることができず、結論の出ない結果になってしまいます。
サンプルサイズをめぐる用語は何ですか？
サンプルサイズの決定に入る前に、知っておくべき用語について説明します。
- 母集団の大きさ 人口規模とは、その人口動態に当てはまる人が何人いるかということです。 例えば、北米に住む医師の情報を得たい場合。 人口規模は、北米の医師数の合計ですね。 心配しないで！ 母集団の大きさは、必ずしもそこまで大きくなくてもいいんです。 母集団が小さくても、誰を代表しているのかがわかっていれば、正確な結果を得ることができるのです。
- 信頼性レベル 信頼度は、データが正確であることをどれだけ確信できるかを示すものです。 パーセントで表し、信頼区間と一致させている。 例えば、信頼度が90％であれば、結果は90％の精度になる可能性が高いです。
- 誤差の範囲（信頼区間）。 アンケートの場合、100％正確ということはありえません。 信頼区間は、データが母集団からどの程度ずれてもよいかを示すものです。 A
誤差の範囲
は、調査結果が実際の母集団の値と比較して、どの程度近い値を取ることが合理的に期待できるかを示しています。
この情報に関してサポートが必要な場合は、当社の誤差計算機を使用することができますので、覚えておいてください。 - 標準偏差のこと。標準偏差は、データセットの平均からの分散を示す尺度である。 分布の絶対的なばらつきを測定するものです。 分散やばらつきが大きいほど、標準偏差は大きくなり、偏差の大きさも大きくなります。 例えば、すでにアンケートを送信したとします。 回答にはどの程度のばらつきがあるとお考えですか？ その反応のばらつきが偏差値という基準です。
サンプルサイズの計算式 – サンプルサイズの決め方を学ぶ
必要な用語がすべて定義されたので、次はサンプル計算式を使ってサンプルサイズを決定する方法を学びましょう。
信頼度はZスコアに対応する。 この式に必要な定数値です。 以下は、最も一般的な信頼度のZスコアである。
90% – Z スコア = 1.645
95% – Z スコア = 1.96
99% – Z スコア = 2.576
異なる信頼度を選択した場合は、さまざまなオンラインツールで自分のスコアを確認することができます。
必要サンプル数 = (Z-score)2 * StdDev*(1-StdDev) / (誤差の範囲)2
ここでは、信頼度90％、標準偏差0.6、誤差（信頼区間）±4％を選択したと仮定して、その計算方法を例示する。
((1.64)2 x .6(.6)) / (.04)2
( 2.68x .0.36) / .0016
.9648 / .0016
=603
603人の回答者が必要で、それがサンプルサイズとなります。
サンプルサイズはどのように決まるのですか？
アンケートの適切なサンプルサイズを決定することは、市場調査の開始時に研究者が最もよくする質問の1つです。 幸いなことに、サンプルサイズの決定は、高校の統計学の授業で習ったような難しい計算ではありません。
サンプル数を計算する前に、これらのことを確認してください。
- 目標・目的 このアンケートで何をしたいですか？ に投影する予定なのでしょうか？ 全人口層 それとも人口？ 特定のグループがどのように考えているかを見たいですか？ 大きな決断をしようとしているのか、それともただ方向を定めようとしているのか。 調査結果をより大きな母集団に投影するのであれば、サンプルサイズは非常に重要です。 バランスよく、コミュニティ全体を反映したものにしたいものです。 もし、好みを把握するのであれば、サンプル数はそれほど重要ではありません。 例えば、全米の住宅所有者を対象に、夏に家を冷やすのにかかる費用を調査するとします。 南部の住宅所有者は、おそらく、より乾燥した涼しい気候であるデンバーの誰かよりも、湿度の高い暑さの中で彼らの家を冷やす、より多くのお金を費やしています。 最も正確な結果を得るためには、米国のすべての地域と環境の人々から回答を得る必要があります。 温暖な南部など、ある極端な地域からしか回答を集めないと、結果に偏りが生じてしまいます。
- 精密水準器。 アンケート結果は、全員が回答した場合の真値にどの程度まで近づけたいですか？ 繰り返しになりますが、この調査で何百万ドルものお金をどう使うかが決まるのであれば、サンプルサイズの決定は正確であるべきです。 精度が必要であればあるほど、より大きなサンプルを用意したいと思うでしょうし、サンプルが母集団全体を代表していなければならないでしょう。 母集団が200人など小さい場合は、サンプルで切り捨てるのではなく、母集団全体を調査するのがよいでしょう。
- 信頼度？ リスクという観点から自信を持つことを考える。 どの程度のリスクを負うのか？ そこで重要になるのが、信頼区間の数値です。 98％の自信、95％の自信など、どの程度の自信を持ちたいですか？ 選択した信頼度のパーセンテージが大きく影響することを理解してください。 必要数 を正確なものにします。 そのため、アンケートの長さが長くなり、必要な回答数も増えるので、アンケートのコストが増えることになります。 パーセンテージの背後にある実際の数字や金額を知ることで、サンプルサイズのニーズと調査コストの関係をより明確にすることができます。 例えば、99％の自信を持ちたいとします。 サンプルサイズ決定式を使用した結果、さらに1000人の回答者を集める必要があることがわかりました。 つまり、サンプル代がかかったり、アンケートを1～2週間余計に実施することになります。 精度の向上がコストよりも重要かどうかを判断する必要があります。
- 母集団の変動。 母集団にはどのようなばらつきがあるのでしょうか？ つまり、母集団がどの程度似ているか、異なっているかということです。
幅広いテーマについて消費者を調査する場合、たくさんのバリエーションがあるかもしれません。 母集団を最も正確に把握するためには、より多くのサンプル数が必要になります。 しかし、同じような特徴を持つ集団を調査するのであれば、ばらつきは小さくなり、より少ない人数でサンプリングすることができます。 ばらつきが大きいとサンプル数が多くなり、ばらつきが小さいとサンプル数が少なくなる。 よくわからない場合は、50％変動から始めるとよいでしょう。 - 回答率 アンケートには全員に回答してもらいたいものです。 残念ながら、どの調査にも、調査票を開かない、あるいは途中で脱落してしまう対象者がいます。 あなたの
回答率
は、製品、サービス組織、またはブランドに対する人々のエンゲージメントの度合いによって異なります。
回答率が高ければ高いほど、人々のエンゲージメントレベルが高いことを意味します。 基本サンプル数とは、アンケートを成功させるために必要な回答数のことです。 - 視聴者を考慮する。 母集団内のばらつきに加え、サンプルに結果から利益を得られない人が含まれていないことを確認する必要があります。 サンプルサイズの決定で陥りやすい最大のミスの1つは、実際の視聴者を考慮することを忘れてしまうことです。 例えば、地域のマンションのアメニティの質について尋ねるアンケートを、住宅所有者のグループに送ろうとは思わないでしょう。
- アンケートの目的を絞る。 一般的なデモグラフィックや特性からスタートするかもしれませんが、その特性をさらに絞り込むことは可能でしょうか？ 対象者を絞り込むことで、少ないサンプル数からより正確な結果を得ることが容易になります。 例えば、新しい自動車技術に対して人々がどのような反応を示すかを知りたいとします。 現在の母集団には、特定のマーケットで自動車を所有している人が含まれます。 しかし、ターゲットは車齢5年以内の車に乗っている人だとわかっているはずです。 古い車に乗っている人は、製品を購入する可能性が低いので、サンプルから除外することができます。
調査から何を得たいのか、母集団の中にどのような変数があるのかがわかれば、サンプルサイズをどのように計算するかが決まります。 サンプルサイズを決定するための公式を使用することは、正確な結果を得るための素晴らしい出発点です。 サンプル数を計算した後、信頼性の高い
顧客調査ソフトウェア
アンケートの回答を正確に収集し、分析したレポートを作成するためのソフトウェアです。分析したレポートを提供します。.
結論
アンケートの目的を達成するためには、回答率を上げるために、次のようないくつかの方法を試す必要があるかもしれません。
- アンケートを受け取る人のリストを増やす。
- SMSアンケート、ウェブサイトアンケート、Eメールアンケートなど、複数の配信チャネルを利用して、より多くの人々にアンケートを実施しましょう。
- アンケート参加者にアンケート完了のリマインダーを送信する。
- アンケートに回答すると、抽選に参加できたり、回答者の次回注文時に割引が適用されるなど、インセンティブを与える。
- アンケートの構成を考え、質問をよりわかりやすくする工夫をする。 アンケートに答えるための作業が少なければ少ないほど、アンケートに答えてくれる可能性は高くなります。 長時間のアンケートは、回答までに時間がかかるため、回答率が低くなる傾向があります。 この場合、アンケートの質問数を減らすことで、回答を増やすことができます。
