サンプリングエラーとは何ですか？
サンプリングエラーは、調査に使用したサンプルが母集団全体を代表していない場合に発生します。 サンプリングエラーはしばしば発生するため、研究者は統計学的な慣習として、最終的な結果の際に必ず誤差を計算する。 誤差とは、サンプルと実際の母集団との差を表すために、計算間違いに対して許容される誤差のことである。
市場調査でよくあるサンプリングエラーとは？
ここでは、サンプリング時の市場調査の失敗例トップ4を紹介します。
- 母集団の仕様エラー。 母集団特定誤差は、調査対象者が明確でない場合に発生します。 例えば、子供服に関する調査を想像してみてください。 調査対象者は誰ですか？ 両親であったり、母親だけであったり、子供であったりと様々です。 購入の判断は親がしますが、子供がその選択に影響を与えることもあります。
- サンプルフレームのエラー。 サンプリングフレームの誤差は、研究者がサンプルを選択する際に、対象としている部分集団が間違っている場合に生じます。 例えば、電話帳からサンプリングフレームを選ぶと、都市を移動する人がいるため、誤ったものが含まれる可能性があります。 マイナンバーの登録解除を希望する人がいる場合、誤った登録解除が発生します。 富裕層は複数のコネクションを持っている場合があり、そのため複数回に分けて加入している。
- 選択ミス。 選択エラーは、回答者が調査に参加することを自ら選択した場合に発生します。 興味のある人だけが反応する。 サンプル全体から回答を求めるという余分なステップを踏むことで、選択エラーを抑制することができます。 事前調査の計画、フォローアップ、すっきりとしたアンケートデザインは、回答者の参加率を高めます。 また、CATI調査や対面インタビューなどの手法も試して、回答を最大化させましょう。
- サンプリングエラー。 サンプリングエラーは、回答者の代表性にばらつきがあるために発生します。 これは主に、研究者がサンプルを慎重に計画しなかった場合に起こります。 これらのサンプリング・エラーは、慎重なサンプル・デザインを作成し、母集団全体を反映するのに十分な大きさのサンプルを用意し、またはオンライン・サンプルや調査対象者の回答を収集することによって、制御および除去することができます。
サンプリング誤差をコントロールする
統計理論は、研究者がサンプルのサイズと母集団におけるサンプリングエラーの確率を測定するのに役立ちます。 母集団から考えられたサンプルの大きさが、主にサンプリング誤差の大きさを決定します。 サンプル数が多いほど、誤差が少なくなる傾向があります。 研究者は、誤差の範囲を理解し評価するために、誤差の範囲と呼ばれる指標を使用します。 通常、95％程度の信頼度が望ましいとされている。
プロからのアドバイス: ご自身で誤差を計算する必要がある場合は、当社の誤差計算機をご利用ください。
サンプリング誤差を減らすための工夫は？
サンプリングエラーは簡単に特定できる。 ここでは、サンプリング・エラーを減らすための簡単な方法を紹介します。
- サンプルサイズを大きくする。 サンプルサイズを大きくすると、実際の母集団の大きさに近くなるため、より正確な結果が得られます。
- 母集団をグループに分ける。 無作為抽出ではなく、母集団に占める大きさに応じてグループをテストする。 例えば、ある特定の層の人々が人口の20％を占めている場合、サンプリングバイアスを減らすために、この変数で研究を構成するようにします。
- 母集団を知る。 人口を調査し、その人口構成を把握する。 どのような層が自社の製品やサービスを利用しているかを知り、重要なサンプルだけをターゲットにするようにしましょう。
また、サンプルを簡単に決定するためのツールも作成しました。サンプルサイズカリキュレーター
サンプリングエラーは測定可能であり、研究者はそれを利用して研究結果の正確さを推定したり、分散を推定したりすることができます。
