【マーケティング】No.26 何はともあれデータ収集!猿でもわかるビジネス用語!! Vol.4

【マーケティング】No.26 何はともあれデータ収集!猿でもわかるビジネス用語!! Vol.4

こんにちは。

kztaka(@lucky_kztaka)です。

お盆休み終わってしまいましたねー。
平成最後のお盆、皆さん満喫できましたか?

楽しいお盆、一人のお盆、いつものお盆、それぞれあると思います。

次はシルバーウィークですか?
休みのことばかり考えてるみたいですが、kztakaはちゃんと仕事してますよ笑

それでは本題。

猿でもわかるビジネス用語 第4回

今回は、マーケティングに必要な「データを得るため」のサンプル抽出方法である
ランダム サンプリング
について解説していきたいと思います。

サンプル抽出って何?

ランダムサンプリングが何か、を説明する前にまず

「サンプル抽出って何?」

から入ろうと思います。

例えば、あなたが自分の住んでいるマンションの世帯年収の平均を調べたいとします。
しかし、あなたが住んでいるマンションには150世帯が住んでおり、とてもではないけど調べきれない状況です。

そんな時は世帯の中から何人かをピックアップしてそれで集計を取ろうと考えませんか?
それが「サンプル抽出」です。

その抽出方法にもいくつかある為その方法をこれからご紹介します。

ランダムサンプリングって何?

日本語に訳すと「単純無作為抽出」と言います。

サンプルのピックアップに関して特に何も考えずに適当に選ぶ方法です。
くじ引きやサイコロ、もこれにあたります。

ピックアップされる側は自分が該当するかは最終結果まで分からない状態です。
言い方を変えると、運任せ、ですね。

このランダムサンプリングの中にもいくつか種類があるので一緒に紹介します。

層化無作為抽出法

サンプルの大きな母数をいくつかのグループ(層化)に分けて、その中で「単純無作為抽出法」を行う事。

さっきの世帯年収の平均調査の場合、階毎のグループに分けてグループ毎に単純無作為抽出を行います。

利点としては、層毎に大きくサンプルデータが異なる場合に効果を大きく発揮する事です。

例えば、マンションで括らずに日本国民全員、で括った場合。
そのまま単純無作為抽出をしてもいいですが、現実問題として都道府県には人口の差があります。
1位の東京都は1300万人の人口ですが、47位の鳥取県は56万人の人口で、約1250万人の差があります。
そんな中で単純無作為抽出法をした場合、すべての都道府県から同じ数のサンプルが取れるとは考えにくいですよね。

その為、日本国民を都道府県毎に分けてその中で単純無作為抽出を行うことで精度の高いサンプル抽出が出来る、というわけです。

多段階無作為抽出法

サンプルへの単純無作為抽出法を数回に分けて行う方法。

調査対象が広範囲に及ぶ場合は、この多段階無作為抽出法を使うと効率的に調査が可能となる。
例えば、日本全国から100人のサンプル抽出をする場合で考えます。

ランダムに47都道府県から5つ選び(1段階目)、その中からそれぞれ5つの市区町村をランダムに選び(2段階目)、その中から4人をランダムに選ぶ(3段階目)。
そのまま単純無作為抽出を行うと調査が広範囲に及び時間とコストが膨らんでしまう。
しかし多段階無作為抽出を行えば、調査の対象個所は25か所に絞られる事で効率化が図れる。

デメリットとして、調査個所に偏りが出てしまう為、単純無作為抽出よりもサンプルの信頼度は低い。

系統抽出法

まず対象サンプルすべてに番号を振ります。
1人目を無作為に選び、その後は等間隔にサンプルを抽出する、という方法です。

例えば、スタートは5番の人。
そこから10番おきにサンプルを抽出する。
5,15,25,35,45,…….,975,985,995,…..

くじ引きの様な無作為抽出は最初の1回しかしない為、作業効率は単純無作為抽出より格段に上がります。
通し番号も完全にランダムなものであれば公平性も保たれる訳ですが、もし通し番号に偏りがあった場合は抽出されるサンプルにも偏りが出てしまう為注意が必要になります。

まとめ

今回解説した「抽出法」はあくまで「サンプル抽出」なので、抽出したサンプルからどんなデータを取るのかはまた別の話です。
なのでこの「サンプル抽出」が正確に行われれば、調査するデータ収集も効率的にできます。

データ収集の先には製造、販売などの大きな壁がまだ待っています。
サンプル抽出、データ収集に時間をかけすぎてもいけないですが、ここで今後のラインに活かせるデータが集められれば再調査などをしなくても、今あるデータだけでやりおげる事も可能になります。
何事もバランスは大事、って事ですね。

どんなデータが欲しいのか、によって取るべき必要な手段は異なってきます。

皆さんにしっくりハマる調査方法がこのブログから生まれたらすごくうれしいですね!

それではまた次回。

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