アンケートで活用できる無作為抽出（ランダムサンプリング）とは？主な6種類や注意点を解説

膨大な数の調査を実施する場合、すべてを調査するのは難しいため、無作為抽出（ランダムサンプリング）を実施します。

無作為抽出を実施すれば、母集団の中から一部を抽出して調査できるため、時間や費用を大幅に削減できます。ただ、無作為抽出は適切な手法や目的で実施しなければ、正しく調査できません。

しっかりと手法や活用方法などを理解した上で実施するのが大切です。

本記事では、アンケートで活用できる無作為抽出の種類やメリット、注意点を解説します。

また、フォーム作成が簡単にできる「formrun」は、無作為抽出（ランダムサンプリング）の集計・分析におすすめです。

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アンケートで活用できる無作為抽出（ランダムサンプリング）とは、調査対象になる母集団から無作為に選んだ標本を抽出（調査）する調査手法のことです。

膨大なデータ群から一部の標本のみを抽出するだけで母集団の特性を推定できるため、調査にかかる時間や手間を削減できます。ただ、無作為に選んだ標本から調査するのではなく、偏りなく選ばなければ母集団を正しく調査できません。

特に、母集団の標本の最小値と最大値に差が大きい場合は、抽出する標本によって結果が変わる場合もあります。そのため、活用する際は抽出する標本を適切に選ぶことが大切です。

無作為抽出（ランダムサンプリング）の主な6種類は、以下の通りです。

• 単純無作為抽出法
• 系統抽出法
• 層別抽出法
• クラスター抽出法（集落抽出法）
• 二相抽出法
• 多段抽出法

ここでは、無作為抽出のそれぞれの種類を解説します。

単純無作為抽出法とは、母集団を構成するすべてのデータから乱数を用いてデータの一部を抽出する方法のことです。また、無作為抽出の中でも最も単純で一般的な標本抽出の方法の1つです。

母集団の情報があまり把握できていない場合や、母集団内のばらつきが少ない場合に用いられることがあります。

さらに、調査結果の精度や誤差の評価も簡単にできるため、初めて無作為抽出を実施したい場合には適した方法でもあります。ただ、データ群の一覧が必要になるため、データの抽出には時間や手間がかかることを考慮しておくことが大切です。

系統抽出法とは、母集団のデータ群をリスト化した上で通し番号を付け、一定間隔で標本を抽出する方法のことです。

最初に標本をランダムで選び、その標本以降のデータを一定間隔で選んでいくことで抽出します。例えば、最初に4番目の標本が選ばれた場合、それ以降の標本は6つおきに選ばれていく流れです。

この時、標本が男女交互に並んでいるなどの規則性があると、抽出する標本に男性ばかりなどの不公平が生じてしまいます。そのため、母集団の傾向を考慮した上で実施するようにしましょう。

層別抽出法とは、母集団を複数の層に分けてそれぞれ層から無作為に標本を抽出する方法のことです。

例えば、特定の母集団を「年代」「職業」「年収」などの属性で階層分けし、各層から一定数の標本を抽出します。属性ごとに層で分けることで、偏りを抑えてバランスよく標本を抽出できます。

特に、特定の世代や職業のデータが多く無作為に抽出すると、標本に偏りが出てしまう場合は有効な方法です。ただ、母集団の構成を把握できていない場合は、うまく層を分けることが難しいため、実施する際は考慮しておきましょう。

クラスター抽出法（集落抽出法）とは、母集団をクラスター（集落）として分け、そこから標本を抽出する方法のことです。

例えば、各市町村の住民1人を標本として全国から無作為抽出するには、多くの手間や時間がかかります。しかし、市町村をクラスターに分け、特定のクラスターのみから標本を抽出すれば手間や時間を大幅に削減できます。

ただ、この際に選定したクラスターとその他のクラスターで平均年齢や平均年数などのデータに差がある場合、調査結果がクラスターごとに偏る場合もあるため、注意が必要です。

二相抽出法とは、母集団の構造情報が把握できていない場合に行う無作為抽出の方法のことです。

実施する際は、母集団から一部のデータのみを抽出し、抽出したデータの構造を分析します。そして、構造情報が確認できたら層別抽出法を用いて、偏りを除いた調査結果を得ます。

以上の手順を行うことで、構造情報がわからない母集団からでも適切な調査が可能です。ただ、二段階でデータ抽出が必要になるため、手間や時間がかかることと最後に得られるデータ数が大幅に減ることを考慮しておきましょう。

多段抽出法とは、データ群のグループ分けと単純無作為抽出法を繰り返し実施し、データを抽出する方法のことです。

最初にデータ群を複数のグループに分けて、そこから無作為に一部のグループを選びます。そして選んだグループから一部のデータを無作為に選ぶ工程を何度も繰り返し、データ抽出を行います。

膨大なデータ群を一括で扱う手間が削減されますが、その分データ抽出の工程が多くなってしまうため、何度繰り返すのかは適宜判断しましょう。

無作為抽出（ランダムサンプリング）を実施する2つのメリットは、以下の通りです。

• 調査コストを大幅に削減できる
• 調査結果の客観性を担保しやすい

ここでは、無作為抽出のメリットをそれぞれ解説します。

無作為抽出を実施するメリットは、調査コストを大幅に削減できることです。

例えば、母集団全体を対象にした調査では、データ収集・分析にかかる時間が多く手間がかかります。しかし、無作為抽出なら一部の標本を選んで調査できるため、時間と手間を大幅に削減できます。

さらに、母集団の特性や構造に応じて、さまざまな手法を選定できるため、より効率的な調査の実施が可能です。

そのため、限られた時間や予算で膨大なデータの調査が必要な場合は、無作為抽出を実施してみることがおすすめです。

調査結果の客観性を担保しやすいことも、無作為抽出を実施するメリットの1つです。

無作為抽出は機械的に標本を抽出するため、調査者の主観が入りにくくなります。特に、アンケート調査などで公平性が重要視される場合、とても有効的に活用できます。

無意識に調査を実施した場合でも、どうしてもある程度は人為的な操作や調査者の主観が入ってしまうリスクがありますが、無作為抽出なら問題なく実施が可能です。

そのため、無作為抽出による調査結果は客観性や信頼性が高いデータとして扱えます。

無作為抽出（ランダムサンプリング）の主な活用事例3選は、以下の通りです。

• テレビ・ラジオの視聴率調査
• 商品の品質管理・改善調査
• 調査対象の多いアンケート調査

ここでは、無作為抽出の活用事例をそれぞれ解説します。

無作為抽出は、テレビ・ラジオの視聴者調査で活用されています。

テレビ・ラジオの視聴者は日本全国にいるため、調査のために日本全国から対象者を集めることはほぼ不可能です。しかし、無作為抽出を活用すれば選定された一部の世帯のみから調査が実施できます。

さらに、視聴者を全国に限らず地域別や世代別などに分けた調査の実施もできるため、収集したいデータや目的に応じた調査が可能です。

そのため、テレビ・ラジオの視聴者のような膨大な数を調査する際にも適した調査方法になります。

商品の品質管理・改善調査でも、無作為抽出は活用されています。

工場で製造されている製品は品質チェックを受けて不良品と判断された製品は廃棄される仕組みです。また、工場で製造された製品のうち、どれほどの割合で不良品が含まれているのかを調査する場合もあります。

その際に、無作為抽出を活用してすべての製品ではなく一部の製品を選定して不良品とそうでない割合を調査します。すると、すべての製品を調査する手間や時間を省いた上で、不良品の割合の調査が可能です。

無作為抽出は、調査対象の多いアンケート調査を行う際にも活用できます。

例えば、「20代女性」「30代男性」をターゲットにしたアンケートの場合、膨大な対象者が必要です。しかし、膨大な対象者の中から無作為に対象者を選定し、アンケートを実施すれば対象者を制限して実施できます。

ただ、この際に人為的に対象者を選定したり、対象者の興味・関心や職業などに偏りを出したりすると、調査結果にも大きく影響されます。

そのため、アンケートの対象者を無作為抽出する場合は、十分に考慮しておくことが大切です。

無作為抽出（ランダムサンプリング）を実施する際の2つの注意点は、以下の通りです。

• 抽出方法によって結果に誤差が生じる
• 標本数が少なすぎるとデータの精度が低下する

ここでは、無作為抽出を実施する際の注意点をそれぞれ解説します。

無作為抽出は、抽出方法によって結果に誤差が生じる場合があります。

無作為抽出は、母集団から一部の標本を抽出して調査するため、あくまでも母集団の一部でしかないことを考慮しておくことが大切です。

全体のデータを正確に調査するためには、全体をくまなく調査する必要があります。また、調査する方法や選定した標本によって、得られる結果に違いが出ることもあります。

そのため、抽出方法の選定や抽出する標本は適切に検討するようにしましょう。

標本数が少なすぎるとデータの精度が低下してしまうことも、無作為抽出の注意点の1つです。

例えば、活用できるデータ群自体が小さく抽出できる標本が限られている場合は、結果の精度が下がります。

さらに、母集団からより低コストで調査するために標本数を少なくすると、その分データの精度が低下しやすくなります。また、母集団の中の一部の極端なデータに結果が影響されてしまうでしょう。

そのため、ある程度標本数を確保できる状態での実施が大切です。

無作為抽出の集計・分析ができるフォーム作成ツール「formrun」の特徴は、主に以下の通りです。

• アンケートのテンプレートが豊富で操作性も高い
• アンケート回答の集計も自動でできる
• さまざまな外部ツールと連携可能

ここでは、formrunのそれぞれの特徴を解説します。

formrun（フォームラン）は、120種類以上のテンプレートが用意されています。

アンケートフォームで使えるテンプレートは16種類あり、主に顧客アンケート、イベント・セミナーアンケート、社内アンケートなど用途に合わせたテンプレートが選べます。

formrunのテンプレートはそのまま利用できるリッチな見た目で、用途に合わせて必要な設問が最適な順番で配置されているため、設問タイトルを少し修正するだけで簡単に高クオリティのフォームを作成可能です。

テンプレートの設問に項目の追加・削除・順番の変更などもワンクリックで簡単に修正できます。

ぜひformrunのテンプレートを使用して高クオリティなアンケートフォームを作成してみてください。

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formrun（フォームラン）では、回答がリアルタイムで集計されているため、いつでも回答結果が確認できます。

自動でデータをグラフ化、自動で回答データを一覧化できるので、簡単な集計・確認作業はformrunで完結します。

また、Googleスプレッドシートと連携したデータ集計やExcelファイルへのエクスポートも可能なので、より複雑な集計作業も可能です。

これまでアンケート回答状況の報告に集計の手間がかかっていた方は、ぜひformrunでアンケートフォームを作成し、集計作業まで効率化してみてください。

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formrun（フォームラン）は、さまざまな外部ツールとの連携が可能で主に通知とデータ連携に分かれています。

通知：チャットなどのコミュニケーションツールと連携することでフォームへの回答を即座に通知が可能です。
Slack通知、Chatwork通知、Microsoft Teams通知、LINE WORKS通知

データ連携：SFA・MA・CRMなどのマーケティング支援ツールやクラウドサインとはデータ連携することで、より便利に手間なく業務を行えます。
Salesforce連携、kintone連携、Hubspot連携、MailChimp連携、CLOUDSING連携

ぜひお使いのツールと連携して業務を効率化してみてください。

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無作為抽出は膨大なデータ群から一部のデータのみを標本として抽出する調査方法です。

すべてのデータを満遍なく調査しなくても一部のデータのみから全体の傾向や構造を把握できるため、とても低コストな調査方法でもあります。ただ、実施方法や種類の選定などを適切に行わなければ、適切な結果を得られない場合もあります。

さらに、少ないデータ数での調査や人為的な操作による抽出をしてしまうと、正しく調査できなくなるため、注意しましょう。

これからアンケート調査で無作為抽出を実施する場合は、参考にしてみてください。

また、フォーム作成が簡単にできる「formrun」は、無作為抽出（ランダムサンプリング）の集計・分析におすすめです。

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