アンケートを実施する際、対象とする人々全てから回答を集めるのは多くの場合困難です。
「ある事柄に対する日本人の平均的な傾向」をニュース番組がアンケート結果から発表していたからといって、おそらくそのニュース番組の調査班は日本全国民からアンケートを実施したはずはありません。
したがって可能な範囲から、理想に近い属性分布で回答を集めることになります。
本来対象とする人々全てから回答を集めたと仮定して、その平均を母平均といいます。
そして実際に回収した回答の平均を標本平均といいます。
母平均と標本平均の誤差をいかに少なくするかがアンケート実施計画の肝です。
いかに集めたアンケート回答の統計を理想に近付けるかは、その回答数(サンプル数)の量に依存します。
膨大なサンプル数を集めれば統計誤差は徐々に縮まっていくのです。
少ないサンプル(回答数)であたかも全体の統計をとったかのように錯覚するのはとても危険です。
市場調査の結果を誤解すると、アンケート結果から打ち出した施策も根本から間違えている、という結果になりかねません。
例えば、同じアンケート結果でも質問内容によっては男性と女性の回答は傾向がまったく違うものになるかもしれません。
そのアンケートを男性からだけ、女性からだけといった偏った人々から回収した場合、その性差を勘案せずアンケート結果を分析すると大きな誤解のもととなる事でしょう。性差に左右されないアンケート結果を得たいなら、男性女性と両性に平均して、年代もまんべんなく多くのサンプル(回答)を収集することが必要となることでしょう。
膨大なサンプル数をアナログのアンケートで集めるのは、回収と集計の両方に膨大なコストが掛かります。
WEBアンケートを上手に使えば、コストを抑えて多数の回答を回収でき、また自動集計も出来て便利です。
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