モバイルリサーチのリサモビに限らず、リサーチ全般には標本誤差というズレが生じます。

標本誤差とは

標本誤差とは、母集団全体ではなくその一部に調査をすることで生じる誤差のことです。

たとえば A 市の人口が 100 万人である場合、100 万人全員(母集団)に調査をした結果と、その
一部の 1,000 人(標本)に同じ調査をした結果に差が生じることをいいます。

標本誤差
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標本誤差とサンプル数に対する考え方

モバイルリサーチの母集団に対する全数調査を実施しない限り、すべての調査結果に標本誤差が発生します。
サンプル数を増やせば標本誤差は小さくなるものの、予算や時間には限りがあるため、
統計的な厳密さとのバランスを考えながらサンプル数を決定する必要があります。

リサーチ会社やリサーチャーによって方針はさまざまですが、
モバイルリサーチのリサモビでは属性別のクロス集計をかけた際のサンプル数(n 値)を
可能な限り 50 以上確保できるよう、調査全体のサンプル数(N 値)を 1,000とすることを基本にしています。
クロス集計時のサンプル数が 30 を下回るデータについては誤差が大きすぎると考え、
参考数値扱いであることを明記して言及するようにしています。

統計的な有意差のあるデータの取り扱いについて

開発中の商品の販売数量や、開発継続の是非を調査結果に基づいて決定する場合は
数値の意味合いが特に重要になることから、統計的検定を実施して有意差を検証することがあります。

しかしすでに普及しているサービスの評価や消費者の好みなどを確認するモバイルリサーチでは、
その検定結果に統計的な有意差があることが明らかになったとしても、
それが「マーケティングの面でも意味のある差かどうか」という点に着目します。
これはモバイルリサーチ結果に人間の記憶や意識の曖昧さが関係してくるためです。

たとえば「今川焼」、「大判焼」、「回転焼」など地域によって呼び名が異なるおやつの、
それぞれの呼び名の認知率に統計的な有意差があっても、その差が必ずしも売上や普及率の差となって表れるとは限りません。
そういった「揺らぎ」が起きるのがモバイルリサーチの醍醐味でもあり、
難しさでもあります。

以上のことから、モバイルリサーチ結果が人間の心理の影響を受けていることを考慮した上で、
統計的検定の結果のみを絶対の判断基準とするのではなく、
適度な柔軟性をもってデータを読み解くことが重要であるとモバイルリサーチのリサモビでは考え、リサーチを実施しています。

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