アンケートのサンプルサイズ計算ツール

この計算ツールについて

アンケートに何件の回答が必要になるのかを決める作業は、四つの入力から組み立てられた式に依拠します。望ましい誤差の幅（標本から得られた結果が、母集団の真の値からどれだけずれうるか）、信頼水準（通常は95%で、これが計算に用いるz値を決めます。95%の信頼水準であればz値は1.96です）、母集団の大きさ（標本が母集団の無視できない割合を占める場合には有限母集団修正を適用します）、そして見込まれる比率 p の四つです。中核となる式 n = (z² × p × (1−p)) / e² では、既定値として p = 0.5 を用います。真の比率がわからないときには、この仮定が最も保守的な、つまり最も大きな必要標本数をもたらすからです。

これは、統計学と市場調査の入門的な講義であれば必ず教えられる標準的な方法論であり、選挙の世論調査を設計する調査会社、統計的に意味のある結果を得るためには何人のユーザーに機能を試してもらう必要があるかを判断するUXリサーチャー、そして顧客満足度調査の規模を決める市場調査の担当者が、そのまま用いています。そうすることで、結果が母集団の実際の受け止め方についての当てずっぽうにならず、明示された誤差の幅の範囲内で信頼できるものになります。

この計算ツールは、目標とする誤差の幅、信頼水準、母集団の大きさ、そして見込まれる比率 p を入力として受け取り、その精度に到達するためにアンケートが必要とする回答数を正確に返します。研究者が頼りにしているのと同じ、コクラン型の式を用いています。