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UnitがHomogeneous（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？