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サーベイ(Survey)におけるサンプルサイズはどう決めるか?


 サーベイ(Survey)におけるサンプルサイズはどう決めるか? はっきりした答えは書かれていない。

基本ルールとしては
Populationを構成するUnitHomogeneous(似たり寄ったり)とわかっている場合はサンプル数は少なくてよい。

ただ多くの場合、Heterogenous(バラバラ)なので、その多様性を反映できる程度のサンプル数は必要。

何を研究しているかにも依存。めったに起きない現象を調べる場合は相当数が必要になるし、よくある現象であれば、サンプル数はそこまでいらない。

サンプル数が少ないほど、Sampling errorは大きくなる

回答率も考慮する。通常、一回目のサーベイで20-30%程度の回答率、リマインダーなどを駆使して、50%くらいまでは増やせることが多い、となっている。60%から70%を超えるとPopulationを反映してくる(Randomサンプリングの場合)と想定され、良質なサーベイ研究になる。

注意点:コースの先生にも指摘されたが、医療関係者へのサーベイに対する態度は「Really bad」である。どんなに頑張っても回答率30%にとどまることは少なくない(自分と周囲の先生たちの経験談)。50%超えてくる論文を見ると結構凄いと感じる。

(心の声)でも、この情報ってあんま、役に立たないよね?

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