信憑性のあるデータが取れるサンプル数はどのぐらいですか?
定量調査の場合、対象者全員に調査を行った際に得られるであろう測定結果(真値)に対し、必ず誤差範囲が発生します。この誤差範囲をどこまで許せるのかにより、サンプル数が異なります。最も誤差が発生しやすいといわれるのが、回答比率が50%の場合です。100人に対して50人が「はい」と答えた場合、その誤差は±10%程度発生するため、実際は“40~60%の人が「はい」と答えた”ことになります。しかし、サンプルサイズを大きくし、400人に対してその50%である200人が「はい」と答えた場合、その誤差は±5%まで絞ることができるため、“45~55%の人が「はい」と答えた”というデータが得られます。同様にサンプルサイズを大きくしていくと、その誤差はどんどん小さくなっていきます。ただ、同様のケースで1,000サンプルと2,000サンプルで比較した際、その誤差範囲は±1%ほどしか変わらず、また、サンプルサイズが大きくなればなるほど、それにかかる費用も高くなってしまいます。そのため、100サンプルに比べて、誤差範囲を半分にしながら、費用もある程度抑えられる400サンプルという数がよく用いられます。ただし、調査目的によりどの程度の誤差を許容範囲とするのかは異なりますので、経験豊富なスタッフが、ヒアリング後に適切なサンプル数をご提案いたします。複雑ですが、適正なサンプル数を求める公式もありますので、ご参考ください。n:母集団の数,e:最大誤差,z:信頼係数0.95における正規分布の値,p:予想される母平均の比率⇒サンプル数nの式:n=n/((e/z)^2*(-1)/(p*(1-p))+1)※通常は、e=0.05、z=1.96、p=0.5