アンケート調査を行い結果を正しく判断するために必要な
「統計」といものについて具体的な例を見ながらやさしく
説明します。
【アンケート調査】統計や確率について①
「統計」と「確率」の違い
「統計」の例を挙げる前に、「確率」との違いについて簡単に説明
します。「確率」とは例えば、サイコロがありこれを振って1の目が
出る理論上の割合のことです。一方「統計」とは、サイコロを10回
振って得られたデータから現象の分析を行い、このサイコロがイン
チキのない「普通のサイコロかを検証」するものです。
「統計」ってどんなところで使われる？
普段、「統計」がどんなところで使われるのか例をあげると
選挙前に頻繁にアンケート調査がされる「内閣支持率調査」
などに使われています。過去記事の「内閣支持率が各社で同
じにならない」で少し説明しましたが、日本全国の有権者に
アンケート調査を行えれば正しく把握できますが、コストや
期間など現実的でないことからサンプリングを行い、1000
～2000人の有権者の意見から、有権者全体を推測します。
この場合、日本全国民の有権者が母集団となり、この中から
選ばれた1000～2000人が標本（サンプル）になります。
前回は料理の味見に例えましたが、料理を作る際には、
「味見」をします。味見をする際に重要なのが、ひとさじ
から全体を把握するために良くかき混ぜて全体を均一にし
てから行います。
「内閣支持率調査」の場合も味見と同じで、まず、日本全国
民から地域、性別、年代などの「構成比」と同じ割合で1000
～2000人を選び調査をして日本全体を把握しています。ただ
し、このサンプリング調査には、「統計誤差」が発生するので
必ず結果は誤差を含んだものになっています。調査の際に生じ
る統計誤差はすでに計算してある誤差表などを見ることで一層
、結果の理解が深まります。
統計データの活用法
「統計データ」は、身近なところにもたくさんあります。例えば
毎日の買い物をしたレシートなどを集め全てのデータを活用する
ことで年代別に次に購入するものなどの予測などに役立てること
ができます。
このようにデータの中から有用な情報を見つけ出すことを「データ
マイニング」と呼んでいます。「データマイニング」には、様々な
手法があり、代表的なものとしてクラスタリングやアソシエーション
分析などがあります。
まとめ
アンケート調査を行い集められたデータは、集計加工しそれを元に
分析して活用されています。そのために統計や確率といった知識を
身に着けることが必要となります。
僕は、27年間、調査会社に勤め、アンケート調査全般を専業として
行いレポートもしてきましたが、どんなに良い分析が出来ても、
常に原点になるのはやはり「調査対象者が実際に答えた生の声」で
ありこれを現場で聞かずして良いレポートは書けないと、退職した
今でも思っています。生の声が聞けない調査では、本当の意味での
報告書は書けないのです。
最後までご覧いただきありがとうございました。
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