サンプリング
調査対象全体(母集団)から一部のデータを抽出して、その分析結果を全体に推定する統計手法。アンケート調査・GA4 のデータサンプリング・ユーザーテストの被験者選定など、調査の効率化に必須。
Web 担当者にとっては、リサーチ設計・GA4 の探索レポート利用で関わる概念。GA4 ではデータが多くなるとサンプリングが発動して、数値の精度が落ちることがあるため、注意が必要。
本書のスタンスは「サンプリングは『精度と効率のバランス』」。サンプル数が少ないと信頼区間が広がる、多すぎるとコストが嵩む。アンケートなら 100 サンプル以上、A/B テストなら統計的有意性を満たす数を目安に。
担当者が陥りやすいのは、サンプル数 20 程度の調査結果を「全体傾向」として扱うこと。統計的に信頼できる結論を引き出すには最低限のサンプル数が必要。
言葉をよく利用する人
- マーケター
- アクセス解析担当
- Web 担当者(発注側)
会話上での使用例
アンケート設計
-
マーケター
顧客アンケート 30 サンプル
-
Web 担当者
サンプリング 数少ない。最低 100 以上で、信頼できる傾向が見えます
GA4 のサンプリング対応
-
アクセス解析担当
GA4 でデータサンプリング発生
-
Web 担当者
サンプリング 発動中は精度落ちます。BigQuery 連携で完全データ取得を検討しましょう