定義と重要性
サンプルサイズとは、統計調査や研究で実際に観測・収集されたデータの 件数のことである。母集団全体を調査することが現実的でない場合、 一部を抽出して全体の特性を推定するが、その抽出数がサンプルサイズに あたる。サンプルサイズは推定の精度と信頼性を直接左右する。
サンプルサイズと精度の関係
サンプルサイズが大きいほど標本誤差は小さくなり、推定の精度が向上する。 標準誤差はサンプルサイズの平方根に反比例するため、精度を 2 倍にするには サンプルサイズを 4 倍にする必要がある。この収穫逓減の性質から、 一定以上のサンプルサイズではコスト対効果が急速に低下する。
代表性の問題
サンプルサイズが大きくても、標本が母集団を正しく代表していなければ 推定は偏る。オンライン調査はインターネット利用者に偏り、電話調査は 固定電話保有者に偏る。無作為抽出が理想だが、実際には回答拒否や 到達不能により完全な無作為性を確保することは難しい。
世界ランキングデータのサンプル
MyRank が参照する世界銀行や WHO のデータは、各国の統計局が実施する 大規模調査に基づいている。先進国では数万世帯規模の調査が一般的だが、 途上国ではサンプルサイズが小さく、地方部のデータが不足している場合も ある。順位の解釈にはデータの出自と規模を意識することが重要である。