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調査と誤差の資料
Sources on Surveys and Errors (with check dates)
本の第1章・第3章・第9章の説明を支える、総務省統計局などの資料です。確認日は 2026-10-14 です。 本の数字は、教材用の仮の数字です。
資料の言葉は、本の言葉に合わせて、短く言い直しています。使う前に、資料のページで、原文を確かめます。
1. 全数調査と標本調査
| 事実 |
出どころ |
確認日 |
確かめ方 |
| 全数調査は、母集団の全部を調べる方法です。標本を選ぶことによるずれ(標本誤差)は生じません。ただし、答え間違いや答えない人などによるずれ(非標本誤差)は、全数調査でも起こりえます |
総務省統計局「なるほど統計学園 上級 7 統計の種類:全数調査・標本調査」 https://www.stat.go.jp/naruhodo/7_shurui/zensu.html / 総務省統計局「就業構造基本調査 Q&A(Q3-3)」 https://www.stat.go.jp/data/shugyou/2017/qa-1.html |
2026-10-14 |
ページを開いて読んだ |
| 標本調査は、母集団の一部を抽出して調べ、全体を推定する方法です。手間や費用を省けますが、標本誤差が生じます |
同上「なるほど統計学園」 |
2026-10-14 |
ページを開いて読んだ |
- 統計学園の原文は、全数調査について「誤差なく正確な結果が得られる反面、膨大な費用や手間がかかる」と書いています。Q&A の原文は、全数調査でも「誤回答などによる誤差があり、これを『非標本誤差』といいます」と書いています。本の説明は、両方を合わせて、「標本誤差はない。非標本誤差はある」と限って書いています。
- 具体的な調査の名前(どの調査が全数調査で、どの調査が標本調査か)は、確かめていないので、この付録に書いていません。
2. 標本誤差と非標本誤差
| 事実 |
出どころ |
確認日 |
確かめ方 |
| 標本誤差は、全数調査を行わずに標本調査を行ったことによって生じる、標本から得た値と、全数調査で得られたはずの値(真の値)との差です |
総務省統計局「就業構造基本調査 Q&A(Q3-3)」、統計局 統計データ利活用センター「EBPM活用塾 2-1-3 標本誤差の計算」 https://www.stat.go.jp/dstart/point/seminar/02/2-1-3.html |
2026-10-14 |
ページを開いて読んだ |
| 非標本誤差は、標本調査でも全数調査でも起こる誤差です。回答者の誤解や記入の間違い、無回答、調査票の処理や集計の間違いなど、調査のあらゆる段階で起こりえます。標本の大きさとは直接関係しません |
総務省統計局「就業構造基本調査 Q&A(Q3-3)」 |
2026-10-14 |
ページを取得して全文を読んだ |
- Q&A には、「統計調査の結果には、必ず何らかの誤差が生ずることは避けられません」という文もあります。
3. 無作為抽出と偏り
| 事実 |
出どころ |
確認日 |
確かめ方 |
| 無作為抽出は、調査に偏りが出ないように、標本をランダムに選ぶ方法です。標本抽出は、標本の偏りをなるべく小さくして、母集団を代表するように行います |
総務省統計局「なるほど統計学園」(全数調査・標本調査のページ) |
2026-10-14 |
ページを開いて読んだ |
- 本の説明は、「偏りがなくなる」とは書かず、「偏りを小さくする方法。回答や調査方法による偏りは残りうる」と書いています。資料の原文も、「なるべく小さくして」です。
4. 割合の標本誤差の計算
| 事実 |
出どころ |
確認日 |
確かめ方 |
| 割合(比率)の標本誤差は、母集団の規模・標本の規模・割合・誤差の幅を表す係数から計算します。単純無作為抽出で、回収率100%と仮定した場合の計算です。係数 t を2とするのは「概ねの目安」です。標本の規模を大きくすると、標本誤差は小さくなります |
統計局 統計データ利活用センター「EBPM活用塾 ゼミナール編(2)2時限目 2-1-3 標本誤差の計算」 https://www.stat.go.jp/dstart/point/seminar/02/2-1-3.html |
2026-10-14 |
ページを取得して本文を読んだ。数字の例は再計算した |
- ページの例は、母集団20万人、標本1,000人、比率0.5、t=2 で、標本誤差0.0315(約±3.2ポイント)です。ページの式は図で、文字として読めなかったので、母集団の規模を含む式 ε=t×√{(N−n)/(N−1)×P(1−P)/n} で再計算し、0.0315 になることを確かめました。
- ページの注は、「正規分布の95%信頼区間の幅を概ねの目安とした」です。本は、確率の言い方(95%)を使っていません。
- ページには、「多段抽出では標本誤差が大きくなる」「回収率が低いと人数を増やす必要がある」という説明もあります。本では扱っていません。
- 本の式(√(割合×(1−割合)÷標本の大きさ))は、母集団が標本よりずっと大きい場合の式です。 上の式の √{(N−n)/(N−1)} の部分が、1に近くて省ける場合です。
母集団が小さいときの例(本の仮の数字で計算)
母集団が小さいと、省いた部分の影響が出ます。次は、この付録の作成者が、上の式で計算した例です(仮の数字)。
| 場合 |
計算 |
誤差の目安 |
| 本の例:住民100,000人から100人。割合0.4 |
補正の部分を省いた式で 0.0980。省かない式で 0.0979 |
どちらも ±9.8ポイント |
| 学校800人から400人。割合0.4 |
省いた式で 0.0980。省かない式で 0.0347 |
省いた式で ±9.8、省かない式で ±3.5ポイント |
- 学校800人から400人のような場合は、本の式をそのまま使うと、誤差の目安が大きすぎます。母集団が小さいときは、資料の式を読んで確かめます。
- この計算は、無作為に選び、選ばれた全員が答えた、という理想の場合です。答えない人や答え間違い(非標本誤差)によるずれは含まれません。
5. 資料のページ
- ページの名前は、「なるほど統計学園」が正しい名前です(確認日:2026-10-14)。