実態調査における誤差について

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(1)実態調査における誤差について本. 杉. 達哉. 1• フレーム誤差とランダム誤差一般にマーケティング管理者のもちいる情報は時間、コストのめんから標本調査によってえられることが多い。標本調査とは調査対象のあつまりから一部を抽出して観察する統計的推測方法である。製品にたいする消費者の態『は世帯標本、生産財の潜在市場は企業標本によって評価される。しかし標本調査は部分調査であるから結果はおそらく全数調査のそれと一致しないであろう。統計的方法は絶対的なものではなく必らずといってよいほど誤差をともなうものである。誤差とは標的鮨団の真の値と測定値との差である。図. ' " lは実態調査における誤差のソースである。図 1.誤差のソース母基団 ( j 9 1 J ). 誤差のソース. 調査対象の集まり（世帯）フレームフレーム（選定リスト）｝非代表的. f z t t. プリング. ――ー抽出サンプル（ランダム）調査サンプル. 測定. 四亙刃真の値ー調査結県. 測定 1 直ーー実際に必要とされる測定. -135 (4869)-. ｝無回答. I. 不正確な測定.

(2) 本稿では、＾時間的経過による母集団の変化をのぞいた誤差すなわちフレーム誤差、無囲答誤差、不正確な測定による誤差について概述する。標本調査による情報の信頼性は罰 lの各段階における作業の管理状態に依存する。最初のデザインは、闊査目的にもとづき情報‘ノースとなる母巣団リストを規定することである。しかし調査対象の成員を正しくとらえることは必らずしも容易でなく、母集団の整備配列にかんする誤りによって失敗した例は少なくない。このような失敗はフレーム誤差とよばれるが、それは標本が標的母集団とは異なるリストから抽出されたときに生ずる誤差である。たとえば 1 9 3 6年に L i t e r a r yD i g e s tがおこなった大統領選挙にかんする世論調査はとかく引合いに出されるケースである：＇調査は、実際には圧倒的な勝利に. r a n k l i nR o o s e v e l tより共和党の A l f r e dLandon 候補を終った民主党の候補者 F 5 6:4 1で有利とした。このような原因は、当時中産階級以上のグループとされ、多くは伝統的に共和党の支持層とみられていた購読者、電話所有者、オーナードライバーを中心に各リストから標本を抽出したことによるものであった。投票用紙約 1 , 0 0 0 ガ票送付、回答数 2 , 3 5 0 , 1 7 6 票という厖大なものであったが、これらの標本は標的栂集団を正しく代表するものではないから誤りが生じたのは当然である。標本調査を正しくおこなうにはまず調査対象の性格を検討し、それと合致するリストを作成することが重要である。つぎの手順は母集団からの抽出方法を選定することである。抽出方法は無作為による確率抽出法と作意あるさいは意図による非確率抽出法に区分できる。一般に前者がよくもちいられるが、それは 2つの理由によるものである。一つは確率に依存することによって代表的な標本を獲得できること、すなわち後者にみられる訪問員の選択バイアスを除去するためである。もう一つは、確率論の適用が可能なことからランダム誤差の大きさを一定のたしかさで評価しうることである。. , 0 0 0 世帯につここでランダム誤差の例をみてみよう。 'いま A乳業会社が 2 いて 1日あたりの牛乳消費凪を測定しようとする。コストのめんから標本調. -136 (4870)-.

(3) 査をもちいて 5 0世帯をランダムに抽出する。調査の結果、表 lのように消費批が集計され標本平均 X( 2 . 5クオート）を算出した。表I . 牛乳消費統計におけるランダム誤差の推定. t 廿幣 (i). 1[ 1 1 [あたりの梢費 1 , t ( X i). 牙 ' :. f 扁来の自乗. ( Xi-X). ( Xi-X) '. ( 扁. 2 . 5. 52 51 6 2 0．6．0．. 23. 009 3．0．2．. 0 . 5. 0 . 4. 5 0. 3. 2. n=50. I ; X i=l 2 5 . 0. 0 .7. 0. 4 9. 工(Xi-X) '=39.7. X=I;Xi /n X=! 2 5 . 0/ 5 0 X=2. 5. それゆえ標本が母集団の構造を忠実に反映しているとするなら、市場消費拭. ( 2 . 5クオート X2 , 0 0 0)は 5 , 0 0 0 クオートである。しかしこれは推定にすぎないから誤差の範囲を知ることが貨要である。まず標本の標本偏差. "s" を計. 算する。 S =(L( X-X) ' )Y , n- 1. S=. ( 1 L l )Y, 5 0-1. S=0.9. つぎに標本平均値の標準誤差 &Xは次の式により推定できる。叙= ~ /n 叙＝. 0. 9. パo ・. 叙 =0 . 1 2 7. さらに母集団パラメーターの推定値士E を規定するため信粕水準 (c .l .) を. -137 ( 4 8 7 1 )-.

(4) 95%とする。理論的な正規曲線から抽出誤差の限界は 1 .9 6 o Xである。すなわち. E=Zc.l.叙 E=I .9 6( . 1 2 7) E=0.25. かくして誤差の範囲はつぎのとおりである。 X-E<μ<X+E 2. 5-0.25<μく2.5+0.25 .7 5 2 . 2 5<μく2. それゆえ日々の牛乳平均消費鼠の真の値μ は95%の確率で 2 . 2 5から 2 . 7 5クオートであり、同様に市場の平均消費鼠は 4 , 5 0 0から 5 , 5 0 0 クオートのあいだにあることが 95%たしかである。なお 95%では信用し難いとするなら信頼水準をあげることになる。たとえば 99%では 2 . 6改となる。以上は平均についての説明であるが比率についても同様である。いま 5 0人のうち 2 0人が A牛乳選好とするなら比率は 40%である。比率の場合の標準誤差 S 1 tは次の式によってもとめられる。. 冗＝（訊戸戸. S. Sn= (0.40—隣().40) ) Y, S r r=0 . 6 9. 信頼水準 95%による誤差、 c .l . S冗 E冗 =Z. F : "=l .9 6( 0 . 0 6 9) E万 =0 .1 3 5. 誤差の範囲はつぎのとおりである。冗ー. Efl<I Iく万十 EI i. 0 . 4 0-0 . 1 3 5<1 1< . 4 0+0. 1 3 5 . 5 3 5 0. 2 6 5< 冗 <0. それゆえ真の値 1 7は 2 6 . 5%と 53.5%のあいだにあるといえる。. -138 ( 4 8 7 2 )-.

(5) 以上のように確率抽出法は、誤差の除去を保証するものではないが、誤差の範囲すなわち標本の正確性を客観的に測定しうるところにあり、このことは調査結果の解釈に論理的なフレームワークをあたえるものとなる。注） 11 ) R . D . B u z z e l l .D . F . C o x .a n d R.V.Brown,M a r k e t i n gR e s e a r c ha n dl n f o r m a t 1 0 n. S y s t e m :T e x ta n dC a s e s .1 9 6 9 .p .3 7 1 21 K.K.Coxa n dB . M . E n i s , TheMarke t i n gRese a r chP r o c e s s,1 9 7 2 .p .2 6 2 1 3) W a l t e rB .W e n t z .M a r k e t i n gR e s e a r c h :M a n a g e m e n ta n dM e t h o d s,1 9 7 2,p p . 1 3 7 1 4 1. 2.無回答誤差前述のランダム誤差にかんする評価は、各単位にたいする観測値がすべて正しく測定されうるという仮定にもとづいている。しかし人間を対象とするときこのようなことは奇跳にちかい。種々の理由から回答をえられなかったり、あるいは間違った回答をえることが多い。もっとも基本的なものは、不在、拒否による無回答である。ミシガン大学の研究調査センターでおこなわれた 3 , 0 0 0 人の不在分析報告では、大都市地域における第 1回の訪問で 46%、その他の地域において 31% が不在であったとされている. tむろん彼らが平均して回答者と同じ特徴をも. つなら問題はないが、多くの場合相違がみられる。たとえばインスタント・コーヒーを飲む女性は職業婦人に多く、不在率は高いであろう。調査において多くの不在をさけることが肝要である。現実に、調査の性質や実査方法の種類にもとづき多くの工夫がなされている。特徴の多くが立地に関連すると仮定した近隣訪問、在宅時間 50%の 2人について選択訪問、また不在理由は訪問日時の不適正にあるから事前調査によって確認する方法もとられている。. -139 ( 4 8 7 3 )-.

(6) ファルスジック (Al f r e dM .F a l t h z i k)は、町の規模と平均収入が類似する. 4地区をえらび、主婦にたいする電話閤査の適正な耀日と時間を把握するため事前調査をおこなっている『標本数 1 , 2 6 0 、うち対象外（企業） 5 4、ゆえに有効数は 1 , 2 0 6 である。なお調査にあたりつぎの 2つの仮設がたてられている。. I.週末はレクリエーションのため不在半は高い。. 2. 子供のいる午後、夫の帰る夕方以降は拒否率が高い。表 2 ・3のようにインタビューの完成率と躍 H、時間のあいだには深い関連がみられる。金躍がもっとも不在率が高く、拒否は土躍、 H耀に多くみられる。時間的には不在率は夜間にもっとも低い、しかし拒否率が高く柑殺されるから、インタビューに最適の時間は午前中である。かくして I・2の仮説はともに承認された。表 2.各曜日における主婦および女性世帯主への電話調査：一= ~ -= = . . . : . . _;. J 1 J答. --— 一 •: . : . . --. J I ——•. ごご. ー．ニ― -. 火. :: -二_. : . = = :. : . .. 水. - . 一― ― ―ニー : ; .ニ=-=--. 令. 木. L. -- -- ・一 •一. I I. , J. —--—•. 31 6 4 1 3 7 完成頻度 6 5 5 3 5 0 3 2 3 8 2 6 . 2 3 8 . 2 2 4 .0 3 1 .4 2 9. 4 1 8. 8 2 1 . 2 2 1 .1 ％ 7 2 3 4 0 拒否頻I 文 3 4 4 0 4 0 4 9 4 0 6 5 1 . 1 2 8 .2 2 0 . 0 2 3 . 4 2 3 .7 2 8 . 8 235 3 6. 3 4 ％ 5 4 8 不在頻度 7 1 7 6 7 6 6 6 7 1 9 0 9 8 4. 9 4 2. 5 3 7 . 7 4 5 . 6 4 1 . 8 5 2 . 6 4 1 . 8 5 7. 6 4 ％ 1 7 5 1 ,2 0 4 1 7 1 1 6 9 1 7 0 1 70 1 7 9 全数頻度 1 7 7 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 ％ ax2=57.728、 P< . Ol、 d .I . =1 2. 表 3.各時間帯における主婦および女性世帯主への電話調査. ' " 答完成頻度％拒否頻度％不布頻度％全数頻度％. 9 :0 0 1 !:30 7 :00 A.M- P.M- P.M1 2:0 0 5 :3 0 1 0:0 0 P.M P .M 一 n ， o—―o - n 7 5 1 3 6 3 5 . 1 1 8 . 0 1 2 6 6 8 3 0 . 2 1 7. 6 2 1 6 1 8 3 4 7 .3 5 1 . 8 4 1 7 3 8 7 1 0 0 1 0 0. 1 0 5 2 6 .2 1 4 6 3 6 . 5 1 4 9 3 7. 3 4 0 0 1 0 0. , i t 31 6 2 6 . 2 3 4 0 2 8 . 2 5 4 8 4 5 . 6 1 , 2 0 4 1 0 0. •x 2 =58.241、 P=0.01、d . f= 4. -140 ( 4 8 7 4)-.

(7) 現実の調査において無 [ i i ]答をさけることは容易でない。これら無回答の大きさは調査標本との差によって、推定散の偏りあるいは分散の増大に重要な影響を与えることになる。それゆえ無 l 司答誤差の修正方法を考咆することが重要である。もっとも単純な方法は等配分と比例配分である。いまインスタント・コーヒーの使用率について次の結果がえられたとする。飲む...43%. 飲まない...47%. 無回答… 10%. 等配分、比例配分はつぎのとおりである。（等配分）. （比例 ~c 分）. . . .4 8%. 4 3I9 0 4 7.8%. 飲まない・・・ 5 2 %. 0 5 2. 2% 4 7/9. 飲む. いずれの方法においても飲まないが多くなる。しかしもし無回答が飲む 8%、. 1:4 9であり、まちがった情報をえたことになる。飲まない 2%であるなら 5 今f l、標本理論のめんから無回答誤差の評価修正方法としてもっとも一般的にもちいられているのは、 2次サンプルによる方法である。これは第 1回の訪問で関杏できなかった人の中から 2次サンプルを無作為に抽出し、これらの人を全部調査できるよう多大の努力をはら入方法である。それは、無回. Ii a mG .C o c h r a n ) 答層にたいする 2次標本の最適抽出方法としてコクラン (Wi などによって紹介されている；~ ) すなわち最初の段階は、通常の調査実施方法. を用いて大きさ n の単純無作為標本をとることである。サンプルのうち、求めるデータの得られた単位の数を n1 とし、無囲答グループに入る単位の数を n 2とする。より一層の努力を払って、無回答グループの n 2個の単位の中から. 抽出した大きさ r 2の無作為標本についてデータが得られる。ここで n,=Kr,( K. >IJ.....IJ). としよう。すると第 1の層（回答層）における平均抽出率は、第 2層（無回答層）の平均抽出率の K倍になる。このことは K が前もって定められているときには E. (岱，）丑（記） =K E( も）. -141 (4875)-.

(8) という関係から出てくる。最初にとる標本の大きさ n と Kの値は、特定の精度を最低費用で達成できるように選ばれる。標本を調査する費用は. C = c 0 n+c , n ,十 c ,応である。すなわち、費用であり、. Coは最初の詞査費用で、 c,はこの調査の回収を整理する. C2は無回答者にたいする. 面接および回収票整理の費用である。. n ,とn 2の値は、はじめの調査を実施してみなければわからないから、標本の計画を立てるときには費用の期待値が用いられる。 m とr ,の期待値はそれぞれW,nとW2n/kである。ここで. w ,とW2はこの二つの層の母集団における割. 合である。こうして、費用の期待値は. c . , n + c ,聞 n+"-'~~位n. . …・ 1 2} となる。. y ,ヽf 2 rをこれら二つの層の標本平均とする。添字 rは、第 2層における標本の大きさが f2であることを思い起こすためである。犀集団平均値の推定屈として Y・=+( n 1 f 1 + nふ. r ). ・・・・ 1 3 ). をとる。. y ' )を求めるため推定駄の分散 V(. y'=: ; -( nふ +n、凡 n ) + n ;( s ェr y , n ). . . . . .(4) と書く。ここで Y , nは第 2層からの大きさ mの標本の平均値である。 n ,を固定したときの分散 V( y ' )は. 『『＋附!n2S~...... 151. V(y')=N. である。ここで S2. は母集団全体の分散であり、 s~. は無回答層における母. 集団分散である。. E( n2)=nW2であるから、この分散の n 2に関する期待値は V(y')= 知 ~2 +迅庄W 、 s~. -142 ( 4 8 7 6)-. ・・・・・・1 6 1.

(9) となる。この式の第 1項は、無圃答グループに入った m個がすべて調査できたものとするときに得られる分散である。第 2項は、 mの中から実際には r ,だけしか標本として調査しなかったことによる分散の増加分である。そこで n と K の値は、分散 ( 6 )が前もって定められた値をもつ場合について、平均費用 1 2) を最少にするように決められる。結果は. Kopt=J. ~-謳こ—晃江. ・・・ 1 7 1. s ~(c 。 +c,W, ). n o p t= N ( _ § _ 竺J _ J s _ : : _ i l l V 率. Nv+s•. L. . .…181. である。調査方法において無回答誤差がもっとも大きいのは郵送質問法によるときである。オグニビーン (PeterQgnibene) はこの場合の誤差を修正する方法として、 2次標本、傾向分析、事後層化の 3つの方法について実験を試みている. t彼は電話リストにより. 2 0 0人に対し 1 4項目からなる質問票を郵送した. が、結果は回収 5 9票 (34%) 、無効（宛先不明） 2 4票、無回答 1 1 7票であった。無回答誤差を修正するために、まず調査票を返送しない人々から 2次標本を抽出し、電話インタビューにより 5 4人について調査をおこなった。その結果、表 4にみられる主要質問 7項目について全体として 2 9.5%の改善をみた。しかしこの方法は附加的なコストを必要とするから、つぎに傾向分析がもちいられた。この方法は回答がきた順に平均を累積的にプロットし、それを回答率 1 0 0%のレベルまでひきのばす方法である。表 4のように XYZ購読率とABC広告の認知率については若干の改善をみたものの他項目について推定値は一層悪くなり、全体として 1 4.5%の誤差が生じることになった。. -143 ( 4 8 7 7 )-.

(10) 表 4.母集団の値、変数. 在学年教家族数. 年令管理者レベル率 XYZ購読率車の所有率 ABC広告の認知率. 1次標本の値と修正値. 母集団の値 a. 1次標本の値. 1 3. 5 1 . 8 3 3 . 2 6 4 9. 9% 40.0% 78.8% 4 8. 2%. 1 4 . 3 1 .7 6 3. 2 6 49.2% 5 1 . 0% 8 1 . 4% 49.2%. 2次標本によ. b. る修正 c. 1 3 . 5 1 . 8 8 3 . 3 1 4 8 . 5% 40.5% 82.5% 4 8. 5%. 偵向分析による修正 d. 事後層化による修正 e. 1 4 . 5 1 .7 3 3. 1 5 45.3% 47.6% 88.4% 4 9. 1 %. 1 3 . 7 1 . 6 9 3 . 2 5 47.9% 4 4 . 8% 7 7 . 8% 4 4.7%. abcde. N=l76 、調査対象 1 7 6人にたいする電話調査による値 n=59、祁送調査により 5 9人からえた i 直 n s=5 4、電話調査による 2回目の値 y=A+B/x, . 4 6; .r; .. 9 7 在学年数を指導性、他の変数を教育により事後層化. つぎの事後層化による方法は表 5のように 7つの層化基準によっておこなわれ、そのうち指導性と教育による層化基準がもっともよかった。両者とも. 1次標本を約 6 %改善している。しかし. 表5 . 事後層化による修正. この方法はあらゆる変数に適用できるか. 2. は疑問であるし、傾向分析と同様に、. 次標本ほど正確性を改善するものではな. 事後層化. / i l r. 正確性の改将％. I 昇. 職業教育読内慣社交性指導性義務惑. n. かった。. ―. 3 2 9. ―. 0 9 6 . 0 5 6 . 0 1 0 — .652 . 0 6 6 — .048. ー. ※事後層化基準を上述の 7つの変数すぺてに適用. 注）1 1 ) D . J . L u c k , H. G .Wales,a n dD. A . T a y l o r ,M a r k e t i n g Researc h,1 9 7 0 , p. 2 7 0. 1 2 ) A l f r e dM . F a l t h z i k ,"When t o MakeT e l e p h o n eI n t e r vi e w s " ,J o u r n a lo fM a r k e t i n g Research V o l .IX( N o v .1 9 7 2) , p .4 5 2 i l l i a mG .C o c h r a n , SamplingTe c h n i q u es ,1 9 6 3 , 鈴木達三他訳「サンプリング 1 3) W の理論と方法」 1 2) 、東点図書株式会社、昭和4 7年、 1 8 7 1 9 2頁. g n i b e ne ," C o r r e c t i n gNonresponse B i a si nM a i lQ u e s t i o n n a i re s " ,J o u r n a l 1 4 1 PeterO. I(May1971) ,p p. 2 3 3 2 3 5 ofM a r k e t i n g ResearchV o l .¥. -144 (4878)-.

(11) 3.測定誤差不正確な測定による誤差は標本調査だけでなく全数調査にも共通なものである。この誤差には通常回答者、訪問員、質問票、および集計上のミスによるものなどが含まれる。本節では前 2者の誤差について概述する。観測値を正しく測定することは容易でない。たとえ回答者が質問に応じたとしても、種々の理由から正確な情報がえられぬことが多い。ひとつは回答者の記憶喪失あるいは記憶違いによって生じる誤差である。彼はときにはインタビューの前日のことさえ想起が困難である。記憶の程度は、個々の能力、時間的経過、項目の重要性によって影饗をうける。しかし調査管理者は、それらは絶対的なものではなくある援助により想起可能という仮定にたっている。表 6・7はこうした想起援助タイプの質問による調査結果である. 2' 質問は、. 「この一週間に何 Hビールをお飲みになりましたか？一昨 H、一昨日、三日前・・・はお飲みになりましたか？」である。表 6 はインタビューがおこなわれた日にしたがって分類した数字である。囮答者の記憶が正しいならインタビューの前日、 2日前、 3日前・・・にビールを飲んだ人の数は同じになるはずである。その集計は表 7である。記憶に頼ることはあきらかに危険である。それゆえ高い精度を必要とする調査については、質問法以外の方法、あるいは回答者の質を充分考慮することが重要である。表6 .訪問日ピールを飲んだ H 月火水木金土. f l. 耀耀耀耀 i 贔耀耀. n耀. 月耀. 火紐. 水耀. *Bl. 金耀. 土耀. 1 4 4 1 3 5 1 6 3 1 5 5 1 7 2 1 5 4 1 4 0 1 5 1 1 3 7 136 1 7 6 1 6 3 1 6 2 1 6 6 1 6 1 1 4 6 1 6 1 1 3 4 1 5 5 1 6 7 1 5 6 1 5 9 1 3 9 1 5 6 1 4 7 1 2 4 1 6 9 1 6 2 1 6 5 1 4 6 1 4 4 1 4 3 1 3 1 1 1 8 1 6 7 1 6 7 1 9 6 1 8 3 1 8 3 1 8 6 1 9 5 1 7 3 1 3 1 1 7 4 149 1 6 3 1 7 0 1 4 2 1 3 6 (1,078) (1,088) (1,077) (1,101) (1,101) (1,107) (1 , 1 0 0). -145 (4879)-.

(12) 表 7. インタビュー 1 i fの f l数. 喪失. 飲んだ人の数. 1717961 171514n070395 111111. 143054923520 12. 1234567. 7 , 6 5 2. 545(6.6%). • •••••. 計. 誤差は質問項目の回答者にたいするかかわりあいによっても生じる。個人的なものあるいは偏見をまねく質問、とくに年令、所得、健康、道徳、個人的習慣についてこのことがいえる。つぎのものはもっとも嫌悪すべき質問事項にかんする調査結果である ~2. 金銭あるいは資産. 2 9. 家庭生活. 2 4. 政治的信念. 1 8. 宗. 教. 5. 職. 業. 1 2 3. わからない. さらに上記の事項について人々が正直に答えると思うかについてはつぎのとおりであった。はい. 66%. いいえ. 14%. わからない. 20%. ふつうプライベートな質問はインタビューの終りに軽くおこなうのがよいとされているが、それでも所得にかんする質問は "Toop e r s o n a l " という理由から多くの回答者が拒否している。たとえ回答があったとしても虚偽あるいは過少過大をまねきやすい。たとえば賃借料、光熱費、治療費については正確であるが、酒量や自動車ローンにたいする過少回答、牛乳消費量、飛行機による旅行回数の過大回答がその例とされている？、したがって前述のビー. -1 4 6( 4 8 8 0 )-.

(13) ルにかんする記憶調査はこのめんともあわせて検討すぺきである。誤差は訪問員の容姿によっても生じる。回答者は訪問員の容姿から気風をはかり柔軟に回答する場合が多い。たとえば化粧品の調査において訪問員の服装が華靴であれば、彼女の使用化粧品を推測して回答する。また年老いた訪問員であるなら気がねし、不快にさせぬ情報をあたえることによって誤差が生じる。リースマン (DavidRiesman)とエールリ'/I : ' . ( J u n eE h r l i c h )は、訪問員の年令が回答に影響をあたえており、若い人ほど不正確な回答をうけとることが多いとしている ; 41 実際において圃答の真実性は訪問員の判断にまつ他はない。ウソ発見機の使用はのぞめそうもない。唯一の基準は回答者の態度を観察することだが、そのような心理学者的エキスパートを多数もちいることは不可能であるし、回答者もまた心得て慎重である。典味ぶかいのは、バレット (FrancisD .B a r r e t t ,J r .) による犬の動作を基準とする実験である ~51 彼の研究は測定誤差にたいする管理者の苦しみや試行. 錯誤の段階を如実にものがたっている。彼は層別無作為抽出法により、飼主. 1 0 0人について深層面接をおこない、回答中に彼らの犬の反応を抜け目なく観察し、真実性の尺度にしようとした。むろん種類によって感受性の強い犬 ( P o o d l e s) やそうでない犬 ( B e a g l e ) がいるから、動物学者や心理学者の意見. ならびに多くのテストにより、次のようにウエイトを設定した。. 表8 . 真実性の尺度に非常に真実性のある [ u ]答. 主人の顔をなめる七人に前足でじやれる陽気にほえる尾をふるじっとしているジャンプし上人の頷をみつめる怒ってほえる歯をむきだしてほえる主人をかむ調査員をかむ. 中間. 非常に疑わしい l ヽ 1答. -147 ( 4 8 8 1)-. 値. ••. .••. ?. 観察動作. 007550250025507500. [ o ]答のタイプ. lol + ＋++︱︱︱︱. かんするウエイト.

(14) テストにおいて 1 ! . l答者は、足許の犬に訪 l : : J Nがあまりに多くの注意をはらうので一時は当惑しているようにみえたが、すぐ愛犬家であるとして調和が. u l答と犬の動作との相関は 0 . 8 0であり、とれたとされている。テストの結果、 i . 0 1の水準で有為であった。したがって彼は、一層の反復的炉検定によると 0 テストが必要にせよインタビュー誤差を除去するのに適正な方法と信ずるとしている。たとえこの方法を承認するとしても、その甚本的限界は調査対象が犬のいる世帯に限られることである。彼はそうした場合、詞じ特徴をもつ祠主によって代替できるとする。しかしその探索は容易でない。なぜなら犬のいること自体が多くの特徴に影饗をあたえる要因と思えるからである。回答者と同様、訪問員もすべて一様な個性、能力をもつものではない。誤差は調査をおこなう側から生じる。たとえば彼らは魅力的な地域あるいは都合のよい近隣へ行こうとする。くわえて対象外の人をインタビューすることも多い。むろん誤差がこの程度に限られるなら、それは比較的単純であり、善良な管理により多くの場合チェックが可能である。問題はインタビューの. l ' t l 廿J、状況それ自体から生ずる誤差にある。ワーディングの一部省略、誘導 ' 独善的な解釈、非礼、議論、疲労、怠惰によるものである。これらの誤差は発見が困難であり、訪問員にその時の壮況を問うことにより容易に補足修正しうるものでない。さらに厄介なものはインタビューの虚報である。これは調査結果にもっとも悪い影響をあたえる。この巧妙なごまかしは詐欺行為であるが、調査員がパートタイマーであり、報酬が充分でなく、しかも現場で直接の監督をうけないことから、きわめて一般的である。とくにわが国では若い男性をもちいるのがふつうであり、しかも費用の予測可能性から出来高給制度の採用が多く、必然的に質より鼠を重んじることになるから、ごまかしや上述の誤差を誘うことになりやすい。甚本的には厳格な採用碁準にてらして正直な人を選定することが重要であるがその余裕はない。アメリカでは、調査員管理の容局性から主婦を時間給でもちいるのが一般的である。すなわ. -148 ( 4882)-.

(15) ち主婦は比較的責任惑が強いこと、時間給の実施は不在による再訪問のとき彼らの意欲を刺激することなどにこの方法の長所がみられる。ごまかしには種々のタイプがみられる。ひとつはインタビューを完全にフィクション化するタイプである。しかしふつうは前もって送付してある挨拶状あるいはサインの受取りを要求するのでこれは少ない。もっとも多いのは一部の質問だけをおこない残りを補充するタイプである。このごまかしは回答を検討していけばわかるものもあるが、多くは発見が容易でない。たとえば矛盾した回答あるいは他の調在員の回答とまったく異質な回答がみられたとしても、それは圃答者のミスおよび例外であったのかもしれない。ふつう不審なときは調査員の礼儀作法を問い合わせるかたちの電話や郵送によってチェックし、虚偽のインタビューを除去し、本人あるいは他の調査員により再訪間をおこなうことになる。しかし再度のインタビューは回答者が質問にたいし過度に注意し、批判的になるので、その修正は困難なことが多い。. . Luck) らは、このような誤差を未然にふせぎ、回答の信頼ラック (David J 性をかくとくするもっとも確実な方法としてテープの使用をあげ、アメリカ 6) しかしこの方法は調査員の負担を軽減するでは成功の例が多いとしている；. には役立つが、. L 1 : 1 J答者の緊張を招来しやす. く、実験の段階をこえるものでは. ない。測定誤差を除去する絶対的な方法はない。基準さえないといってよい。一般に調査の正確性は他の誤差よりこの方面の誤差に支配されることの方が多いとされているが、現段階において多くはチェッカーの経験と惑に頼らざるをえない。 ; i : )i l l F r e dT .S c h r e i e r , ModernM a r k e t i n gR e s e a r c h : AB e h a v i o r a lS c i e n c eA p p r o a c h. 1 9 6 3. p p .1 1 2 1 1 3 1 21 P .E .G r e e na n dD. S .T u l l ,R e s e a r c hf o rM a r k e t i n gD e c i s i o n s, 1 9 7 0, p .1 2 4 1 31 K .K .Coxa n dB .M .E n i s ,o p .c i t . .p .2 3 4. -149 (4883)-.

(16) 1 4) David Riesman and JuneEhlr i c h, "Age and A u t h o r i t yi nt hel n t e r r i e 1 V :P u b l i cOpm-. 9 6 1 ) ,p p .3 9 5 6 1 0 n Quarterly ( S p r i n g1 t SI Francis D.B a r r e t t ,Jr.."The Canis Methods o f Reducing Bias i n Survey R e ・. 9 7 2 ). p p .3 2 9 3 3 0 s e a r c h " .J o u r n a lo f Market i n g Research V o l .I ¥( A u g u s t1 1 61 D.J .Luck and o t h e r s . op. c i t . .p .2 7 4. び. す. む. いかに適正な調査プランを樹立しても、調査においてそれが正しくおこなわれるのでなければ、誤差が生じてその効力が失われる。ふつうマーケティング調査は時間、コストのめんから標本調査によっておこなわれる。誤差は調査の手順からまずフレーム誤差とランダム誤差をみることができる。前者は問題の対象となるグループ・リストの作成における誤差であり、リテラリダイジェストの失敗の例によって明解である。後者は標本の抽出方法による誤差、すなわち統計的誤差であり、その解決は無作為に抽出することによってえられる。もとより統計的方法は抽出誤差を除去するわけではないが、標本の妥当性について客観的な測定が可能となるから、意思決定者にある種の保証をあたえることになる。現実の調査において観測値をすべて測定することは困難である。不在拒否などが多くみられる。甚本的には適正な日時を把握することであり、そのための事前調査がよくもちいられている。さらにこのような無回答誤差の評価、修正方法として、 2次標本による調査が一般的方法とされている。実態調査における最大の欠陥は、インタビューそれ自体にみられる。われわれの仮定のひとつは、この非統制的プロセスにおいて、回答者が問われる質問に忠実に答えることに依存している。この仮定は承認しうるものではないが、全面的に拒否するならあえて調査はおこなわれないことになる。. -150 (4884)-.

(17) 実際、種々の理由から協力的でないもの、あるいは過少過大の回答をするものなどさまざまである。これらの誤差について重要なことは、見落されやすく気づかないままとおりすぎてしまうことである。インタビュー誤差を除去する方法は、前述のとおりいくつか検討されている。しかしいまだ可能性の玲味の段階である。誤差は訪問員の側からも生じる。彼の記憶もれ、解釈の誤り、虚偽のインタビューによってである。確実な方法はテープをもちいることであるが、危険がないとはいえないし、あとの処理が厄介である。基本的には訪問員の 1 真重な選定、適正な訓練及び報酬など、作業の管理機構をたえず評価することによって、誤差の性質や大きさにかんする情報を蓄積し、一般化につとめることが肝要である。. -1 5 1( 4 8 8 5 )-.

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