リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識

リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識

数字は客観的で絶対的なものと思いがちですが、1つの決まった数字やデータですら、実際は主観的で相対的なものです。たとえば企業の業績の推移を知る際に、「相対的に見る」ための代表として、市場全体がどう動いているかが大事です。

そんなこと当たり前だと思うかもしれませんが、意外と後から言われて気がつくことも多いはずです。そんな例をご紹介していきましょう。

リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識

どんな調査や集計であれ、平均値というのはもっともよく使われる指標の1つです。ところが、その平均値の計算の仕方にもいろいろな方法があり、どういうやり方で算出したのかを把握していないと、思わぬ間違いを犯すことがあります。

リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識

前回までは、調査対象者のサンプリングや回収率による偏り、標本誤差といった話をしてきました。今回は「調査方法や内容に潜む罠」と「チェックの重要性」に関してお話しします。

同じ内容の調査をするにも、さまざまな実施方法があります。費用や日程などとの兼ね合いで最良の方法を選択するのですが、定量的な調査では、対面調査（訪問面接調査、電話調査など）と非対面調査（郵送調査、インターネット調査など）、機械式調査（インターネット視聴率調査、テレビ視聴率調査）があります。

リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識

今回は、調査・リサーチの基礎として、どのような調査結果が信頼できるか、そのチェックポイントを紹介します。調査を依頼する立場の場合、自ら調査をする場合、調査データを見る場合など、さまざまな場合に役に立つ調査の基礎知識を身につけてください。

リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識

前回の記事で、リサーチ／データリテラシーの5原則として「調査対象者の抽出（サンプリング）」「誤差と偏り」「回答の収集とデータチェック」「集計方法と指標の定義」「外部環境」を挙げました。

今回は、その1つ目として、適切な調査対象者の抽出とはどういったものかを、適切でないサンプリングの例を挙げながら解説します。

新連載！
リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識

インターネットが生活や仕事に欠かせないものになってきた現在、私たちの周りには数字や調査データがあふれています。でも世の中には、おかしいデータが山のようにあり、自説を主張するために、ウソに限りなく近い数字を使うことは日常茶飯事です。マスコミ、政府など信頼に足ると思われる情報ソースですらそうです。

こうした環境のもと、リサーチやアクセス解析を行うWeb担当者も、そういった数字に騙されないための基礎知識である「リサーチ／データリテラシー」を身につける必要があります。この知識なしに統計の数字や調査データを読もうとするのは、運転免許をもたずに車を運転するようなもので、大きく判断を誤る可能性があります。仕事上の重要なデータだったら致命的な大事故につながるかもしれません。

この新連載「リサーチ／データのリテラシー入門」では、そういった基礎知識を、筆者の実体験をふまえてわかりやすく解説します。