アンケート調査に必要なサンプル数って？算出のポイントも紹介【2024年最新版】

この記事をご覧の方は、アンケート調査におけるサンプルの定義を理解しきれていない方や、サンプル数の算出方法でお悩みなのではないでしょうか。アンケート調査のサンプル数が適切でなければ、正確なアンケート結果を導き出せない可能性が高まります。この記事では、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、アンケート調査におけるポイントを解説します。

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市場調査（マーケティングリサーチ）におけるサンプルとは、調査の対象者を選んで調査する手法における、選ばれた対象者のことです。また、全体からサンプルを選ぶことをサンプリングと呼び、サンプルに対して調査の対象者全体を母集団と呼びます。
例えば、5,000人の社員がいる企業において、テレワークのお困りごとを調査する際に、300人を代表として調査対象とする場合、その300人がサンプルです。

アンケートする際によく使われる「サンプル数」および「サンプルサイズ」の意味の違いについて解説します。
サンプル数は「標本数」や「群数」のことで「何回標本を抽出したか」という意味です。対してサンプルサイズは「データの個数」や「標本の大きさ」のことで「1回の標本抽出で、いくつの個数を調べたか」という意味となります。
例えば、100校の高校生の平均睡眠時間を調査する場合、ランダムに各都道府県から2,000人を選んでアンケートを実施する場合、100はサンプル数、2,000はサンプルサイズとなるでしょう。事前にこの違いを理解していると、アンケート調査をより円滑に進めることができます。

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ここでは、アンケート調査のサンプル数を算出する際のポイントを紹介します。算出する際のポイントは「母集団の規模に合わせる」「許容誤差を決める」「信頼度を設定する」「パーセント値を使用する」となりますので、詳しく見ていきましょう。

調査の対象になる集団を母集団と言い、アンケート調査においては、多くの場合で母集団の一部を抽出して行うことが一般的です。しかし、抽出された対象者が母集団の意見を代表するものでなければ、そのアンケートデータは有効とは言えません。信憑性がある結果とするためには、母集団の人数に合わせたサンプル数を準備するのがアンケート調査におけるポイントとなります。許容誤差を5％とするアンケートを実施する場合、母集団に対する求められるサンプル数は以下のとおりです。

必要なサンプル数：母集団
384人：100万人
383人：10万人
370人：1万人
278人：1,000人
80人：100人

上記のように、母集団の規模に合わせることを意識しましょう。

許容誤差とは、先に示した母集団の規模や調査に対してどれくらい乖離している可能性があるのかを示すための指標となります。算出した許容誤差が大きくなれば実態との乖離が大きくなる可能性が高いため、できるだけ許容誤差を小さくすることが理想です。例えば、10,000人の母集団に対して許容誤差と必要なサンプル数の関係性は次のようになっています。

10％の場合：96人
5％の場合：370人
1％の場合：4,900人

上記の関係性を理解して決めていきましょう。また、許容誤差の設定では、多くの場合で1〜10%にすることが一般的です。許容誤差が大きくなるとアンケートの精度や信頼性が小さくなってしまうため注意が必要です。

信頼度は、許容誤差の範囲内になる確率を示す内容で、信頼度が高くなるにつれて大きくなることが特徴です。そのため、精度の高いアンケートを実施するには信頼度を高める必要があります。
信頼度は、90～99%を設定されることが多く、調査の内容や目的に適した値を決めなければなりません。10,000人の母集団に対する信頼度と必要なサンプル数の関係は以下のとおりです。

99％の場合：623人
95％の場合：370人
90％の場合：264人

上記のように、信頼度が少し変化するだけでも実現するためのサンプル数は異なることがわかるでしょう。信頼できるアンケートを目指すことは重要ですが、調査コストや調査時間を考慮してサンプル数を選ぶことも意識して算出することをおすすめします。

パーセント値（回答比率）とは特定のアンケートの回答を選ぶサンプルの数値を表したものです。パーセント値を後述の算出式に使うことで、サンプルサイズを導き出せます。
例えば、あるアンケートで対象者の70％が「サービスAが良い」と回答したケースでは、次に調査する際にはパーセント値70％を算出式としてサンプルサイズを計算することが可能です。次項からは、具体的にサンプルサイズを決める算出式を見ていきましょう。

サンプル数は、公式を使うことで必要な数を導き出せます。

e：許容できる誤差
n：求められるサンプルサイズ
N：母集団の規模
p：パーセント値（回答比率）
z：Zスコア（信頼レベル）

pのパーセント値は回答比率とも言われ、例えば従業員満足度の調査で、前回は70%の人が「満足した」と答えた場合、再調査ではp=0.70を使ってサンプルサイズを計算します。しかし、多くのアンケートでは多くの質問を実施するため回答比率を定められません。そこで、p=0.5によって適したサンプルサイズを算出しましょう。

アンケート調査において適切なサンプル数を決めることは重要です。サンプル数を算出した経験がない方ややり方を知らないという方は、今回紹介した方法を使って算出できるでしょう。
このように、サンプル数の算出は自社でも可能ですが、時間や手間がかかるのが課題です。そのため、リサーチ会社にアンケート関連の作業をまとめて依頼するのもひとつの手段となります。複雑な計算や手間を抑えるためにも、まとめてプロに外注することを検討しましょう。

この記事では、アンケート調査におけるサンプルの概要や、サンプル数を算出する際のポイントなどを解説しました。アンケート調査の信頼度を高めるためにも、サンプル数の算出は重要です。サンプル数が適切でなければ、正確なアンケート結果を導き出せない可能性が高くなってしまいます。
アンケート調査にリソースを割けない、ノウハウがなく成功するか不安という方は、マーケティングリサーチ会社に外注することも検討しましょう。アンケート調査に関する外注会社に迷ったら、アイミツまでお問い合わせください。

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