用語集
標本誤差sampling error
全体の一部を調べて全体の数値を推定するとき、調査対象の選ばれ方によって生じる推定値と真の値のずれ。数字の増減が実際の変化なのか、偶然のばらつきでも起こり得るのかを考える際に確認します。
標本誤差とは
調べたい対象全体を「母集団」、その中から調査する一部を「標本」と呼びます。同じ母集団から同じ方法で標本を選んでも、選ばれる人や世帯が変われば、平均値や割合は変わります。このように、一部を調べることで生じる推定値と母集団の真の値のずれが標本誤差です。
身近な例
顧客全員の満足度を知るために、一部の顧客を無作為に選んでアンケートを取るとします。満足している顧客がたまたま多く選ばれると、全体より高い満足度が出ることがあります。別の顧客を選べば、低い数字が出ることもあります。
なぜ確認が必要なのか
前回より満足度が下がっていても、顧客全体で本当に下がったとは限りません。標本の偶然の違いを実際の変化と受け取ると、原因のないところに原因を探し、不要な施策につながる可能性があります。なお、回答者の偏りや質問の仕方、入力ミスなどは標本誤差とは別の問題です。
実務での確認方法
- 誰を対象に、どのような方法で標本を選んだかを確認する。
- 標本数と調査設計を踏まえ、信頼区間や検定で数値の差を評価する。
- 同じ人を繰り返し調べている場合は、回答の関連も考慮する。
- 標本数を増やすだけで、回答者の偏りまで解消するとは考えない。
