調査対象者の決め方

調査仮説を検証できるように「調査対象者」を設定できるか否かが、調査成功のカギを握ります。
「調査対象者」を設定する際は、「調査対象者」の条件を検討するほか、「比較対象」の設定、「割付設定」、「サンプル数」の設定などを考える必要があります。

「調査対象者」の決め方

目的に適した調査を行うためには、「調査目的や仮説を検証できる人を集める」のが鉄則です。

そのためには、地域、性別、年齢、職業、世帯か個人か、その商材・サービスに対する履歴など(例:認知・購入・使用中止・未使用、特定カテゴリーへの関与度等)といった基本的な条件を含め、必要な対象条件をよく考慮し設定することが不可欠となります。

「調査対象者」の設定ポイント

対象者を検討する際の基本的な条件

一般的には、「属性」と「履歴」を組み合わせて条件設定します。目的に応じて、「属性」のみ/「履歴」のみで条件設定することもあります。

よく見られる落とし穴

多くの商品では、以下の人が同一人物であるとは限りません。価格を調査する際は、以下を区別して調査する必要があります。

  • 銘柄決定者:その商品を買うことを決めた人
  • 購入者:店頭などで買った人、お金を払った人
  • 使用者:その商品を使っている人

「比較対象者」の設定

「調査対象者」を決める際、条件の設定だけでは不十分な場合があります。

調査結果の良し悪しを判断・評価するには、「比較対象」を設定する必要があります。調査対象者の中に、「比較対象」となる人を含めて調査することを忘れないようにしましょう。

割付設定

調査対象者ごとに、どのぐらいのサンプル数を集めるか決めることを「割付設定」といいます。

比較対象を含めた調査対象者の条件を決めても、ランダムに調査対象者をあつめてしまうと、条件毎に十分な対象者が集まらず、分析できなくなってしまう可能性があります。そこで、「割付設定」を行い、条件毎に十分なサンプル数を集めるようにしましょう。

なお、割付設定する各条件毎の一つの調査対象グループを「セル」と呼びます。
「割付設定」には、各「セル」の人数(サンプル数)をどう設定するかで、「均等割付」と「母集団構成比に合わせた割付」の大きく2つの方法があります。

サンプル数を決める

調査対象者数(サンプル数)をどのくらい集めれば、その調査結果は正しいということができるのでしょうか。

サンプリング調査には必ず誤差が発生します。その誤差は「標本誤差早見表」を使うことで確認することができます。統計的な観点からサンプル数を決める場合は「統計的に見て、どの範囲の誤差まで許容できるか」で判断します。

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