サンプルサイズが統計的に有意となるのはどのような場合か？

「サンプルサイズ」の定義

サンプルサイズとは、科学実験や一般市民に配布するアンケートなど、統計設定における個々のサンプルまたは観察の数のことです。

サンプルは、サンプル集団とも呼ばれ、関心のある大きなグループを代表する人々のクラスタと考えることができます。この大きな集団は対象集団と呼ばれます。

ほとんどの場合、対象集団を構成する人数が多いため、対象集団全体を調査することは単に不可能です。

代わりに、人口のサンプルを調査することにより、研究者は、より大きな対象集団の行動や意見について推測し、洞察を明らかにすることができます。その代わりに、研究者は、より大きな対象人口を代表する猫の所有者のサンプル集団を選択し、猫砂についての意見について質問します。

ここでの猫の飼い主のサンプルサイズは、数百人、あるいは数千人で構成されるかもしれません。サンプルサイズにかかわらず、有効な調査回答を得るためには、このサンプルグループが対象人口を正確に表していなければなりません。

サンプルサイズがあまりにも少ない回答で構成されていると、結果のデータは対象人口を代表していないことになります。これは、結果が不正確で、意思決定に役立たないことを意味します。

一方、サンプルサイズが多すぎる場合、データの分析が研究者の時間と予算の両方を圧迫することになります。

調査を実施するすべての研究者は、調査を展開する際に次の質問を自問する必要があります：

「時間と予算を最大限に活用し、できるだけ正確な結果に基づいて行動を起こせるようにするには、どれくらいの調査回答者に到達する必要があるか」。

アルケマーのサンプルサイズ計算機は、ターゲット集団を希望通りに正確に反映した結果を収集するために、研究者が調査を行う必要がある人数を判断するために使用できます。

サンプルサイズ計算機の詳細、および信頼水準や信頼区間などの必要な値を入力する方法については、常に情報を提供する当社のドキュメントをご覧ください。

サンプルサイズ計算機を使用するだけではなく、以下の質問をして、サンプルサイズを決定します：

このデータでどんな種類の統計分析を行う予定ですか？サブグループを比較したいのか。そうであれば、より大きなサンプルサイズが必要です。
調査している事象がこの集団で発生する確率はどのくらいでしょうか。過去のデータが存在しない場合は、信頼度50％を用いて保守的に見積もるのがよいでしょう。
調査データはどの程度の精度が必要でしょうか。言い換えれば、どの程度の誤差を許容できるのでしょうか。これは信頼区間に影響し、誤差の範囲としても知られています。
真の母集団の値が信頼区間内に収まることをどの程度確信する必要がありますか。
この研究の予算はいくらですか。本当に欲しい、あるいは必要なサンプルを用意できますか。
目標とする母集団の大きさはどのくらいですか。それは大きいですか。小さいですか? 有限ですか? 母集団の大きさが不明な場合は、非常に大きいと仮定したほうがよいでしょう。

調査に適したサンプルサイズを完全かつ完全に自信を持って決定できる魔法のソリューションや公式はありません。

サンプルサイズ計算機を活用し、洞察に満ちた質問を自問することで、研究者は調査結果が統計的に適切で有益であることに安心感を持つことができます。