第11回　アンケート調査の方法と調査例

社会調査入門

2026年度後期

本日の学習目標

1. アンケート調査（質問紙調査）の特徴と適用場面を理解する
2. 実施方法の種類と、それぞれの長所・短所を比較できる
3. 良い質問文と悪い質問文の違いを説明できる
4. 尺度の種類とリッカート尺度の設計ができる
5. 実際の調査票を読んで、その設計意図を考察できる
6. 標本誤差と非標本誤差を区別し、「誤差 ±3%」が何を指しているかを説明できる
7. 非標本誤差が調査のどの工程で入るかを、計画から公表まで順に挙げられる

1. アンケート調査とは何か

**質問紙調査（アンケート調査）**とは、あらかじめ用意した質問項目を調査対象者に提示し、回答を収集することで情報を得る調査方法。

特徴

• 標準化：全員に同じ質問を同じ順序で提示する
• 大規模性：多数の対象者から同時にデータを収集できる
• 定量化：回答を数値化して統計的に分析できる
• 再現性：同じ調査を繰り返すことができる（追跡調査）

アンケート調査が適している場面

問い） 「大学生の読書時間と成績の関連を知りたい」場合、アンケート調査は有効か？

2. 実施方法の種類（1）

郵送調査

• 質問紙を郵送し、記入後に返送してもらう
• 利点：広域に低コストで実施、匿名性が高い
• 欠点：回収率が低い（20〜40%程度）、回答者の誤解を修正できない

留置調査

• 調査員が質問紙を手渡し、後日回収する
• 利点：回収率が比較的高い（50〜70%程度）
• 欠点：調査員の訪問コスト、調査員効果のリスク

2. 実施方法の種類（2）

面接調査

• 調査員が口頭で質問し、回答を記録する
• 利点：回収率が最も高い、複雑な質問に対応できる
• 欠点：費用・時間がかかる、社会的望ましさバイアス

電話調査（RDD法など）

• 電話で調査員が質問する
• 利点：迅速に実施できる、広域対応
• 欠点：固定電話離れ、長時間の調査が困難

Web調査

• オンラインフォームで回答を収集する
• 利点：低コスト、自動集計、画像・動画の挿入も可能
• 欠点：サンプル偏り（インターネット利用者のみ）、無作為抽出が難しい

調査方法の比較

3. 質問項目の設計：閉じた質問と開いた質問

閉じた質問（封鎖型）

• 選択肢を提示し、その中から選ばせる
• 例：「あなたは週に何日アルバイトをしますか？ ①0日 ②1〜2日 ③3〜4日 ④5日以上」
• 集計・比較が容易、回答の標準化が可能

開いた質問（自由回答型）

• 自由に記述させる
• 例：「アルバイトを通じてどのようなことを学びましたか？」
• 深い情報を得られるが、集計・分類に手間がかかる

実践のポイント：大規模調査では閉じた質問が中心。開いた質問は補足的・探索的に使う。

4. 尺度の種類

重要：尺度の種類によって使える統計分析が異なる。データを収集する前に確認すること！

5. リッカート尺度の作り方

リッカート尺度（Likert scale）：態度・意見の強度を段階的に測定する

典型的な形式（5段階）

「大学での学習は将来の仕事に役立つと思う」

①まったくそう思わない　②そう思わない　③どちらでもない　④そう思う　⑤非常にそう思う

設計上の注意点

• 奇数段階 vs 偶数段階：中間選択肢（「どちらでもない」）を置くかどうか
• 段階数：4段階・5段階・7段階が一般的
• ラベルの対称性：ポジティブ側とネガティブ側を対称に
• 逆転項目：一部の項目を逆方向に表現して回答の一貫性を確認する

6. 悪い質問の典型例

ダブルバーレル質問（double-barreled question）

• 一つの質問に二つの内容が含まれる
• 悪例：「この授業は内容が充実していて、教え方もわかりやすいと思いますか？」
• 問題：内容と教え方への評価が分離できない

誘導質問（leading question）

• 特定の回答を誘導してしまう
• 悪例：「多くの専門家が推奨しているこの政策に、あなたは賛成しますか？」
• 問題：「多くの専門家が推奨している」という情報が回答を偏らせる

否定の否定（double negatives）

• 悪例：「核廃絶に反対しないとは言えないと思いますか？」
• 問題：意味が複雑で、回答者が混乱する

悪い質問の典型例（4）：曖昧な用語

悪例：「大きな政府に賛成ですか？」

「大きな政府」が指すものが人によって違う

• 福祉の充実と読む人
• 増税と読む人
• 規制の強化と読む人

全員が同じ質問に答えていることになっていない

集計すると一つの数字が出るので、答えが揃っているように見えてしまうのが厄介

専門用語に限らず「若者」「地域」「格差」「負担」などの日常語でも起きる
→ 使うなら定義を質問文の中に書く

7. 質問文を書くときのKISS原則と注意点

KISS原則：Keep It Simple and Straightforward（シンプルに、明確に）

具体的なチェックリスト

• [ ] 専門用語・略語を使っていないか（または説明を付けているか）
• [ ] 一文に一つの内容のみか（ダブルバーレルでないか）
• [ ] 特定の回答を誘導していないか（中立的な表現か）
• [ ] 全員に当てはまる質問か（フィルター質問を適切に配置しているか）
• [ ] 記憶に頼りすぎた質問ではないか（参照期間が明確か）
• [ ] 社会的に望ましい方向へのバイアスはないか

8. 質問の順序効果とアンカリング

順序効果（order effect）

• 前の質問が後の質問の回答に影響を与える現象
• 例：幸福感について聞いた後に恋愛満足度を聞くと、前者の影響が後者に出る

アンカリング（anchoring）

• 最初に提示された数値・情報が判断の基準（アンカー）になる
• 例：「年収800万円以上ですか？」と先に聞かれた人は、「年収200万円以上ですか？」と聞かれた人より収入を高く申告しやすい

対処法

• 重要な質問は序盤に配置する
• ランダマイズ（質問順序の無作為化）を行う
• フィラー質問を挟んで前の質問の影響を薄める

順序効果の具体例

同じ「原子力発電に賛成か」を聞いても、直前に何を聞いたかで答えが動く

質問文は一字も変えていない。変えたのは順番だけ

標本誤差と非標本誤差

「誤差 ±3.1%」に、非標本誤差は入っていない

支持率の報道にある「誤差 ±3.1%」は 標本誤差だけ

質問文が誘導的だったこと、答えなかった人の偏り、記入ミス、コーディングの揺れ
→ あの ±3.1% に一切含まれていない

しかも、標本を10倍にしても非標本誤差は減らない

むしろ調査員が増え、入力作業が増えるので、増える方向に働くことがある

第10回の Literary Digest（1936年）は236万人から回答を得て、それでも外した
→ 数が足りなかったのではなく、非標本誤差（選ばれ方の偏り）で外した

「n=10,000の大規模調査です」は、それだけでは品質の保証にならない

非標本誤差の発生源 ―― 工程順に

ここまで扱った質問文の問題は、発生源のひとつにすぎない

① 計画の不備 ―― いちばん取り返しがつかない

集め終わってから「あの項目も聞いておけばよかった」と気づく
→ 後からどうにもならない

通学時間を聞いたが、通学手段を聞き忘れた。
「通学時間が長い学生は授業の満足度が低い」という結果が出たが、
徒歩20分と電車20分を区別できないので、何が効いているのか言えない

対策：「この結果が出たら何が言えるか」を先に書いてみる

書けなければ、聞くべき項目が足りていない

④ 調査員による誤差・回答者による誤差

調査員

同じ質問文でも、読み上げ方・補足の言い方・表情が人によって違う
複数人で分担すると、担当した調査員ごとに結果が違うことがある（調査員効果）

回答者

• 嘘を教える、見栄を張る
• 答えの揺れ（同じ人が2週間後に別のことを答える）
• 面倒になって全部③を選ぶ（ストレートライニング）

⑤ 「おかしい」と見えたものを、勝手に直さない

「ミスだろう」と判断して直せば、本当のデータを壊す

「主婦は女性」「三雄は男性」という前提は、調査する側が持ち込んだもの

⑤ 正しい手続き

1. 直さずに記録を残す（元の回答を保存する）
2. 確認できるなら確認する（再接触、原票の照合）
3. 確認できないなら、どちらとも決めずに「不明」として扱い、その扱いを報告に書く

第2回「史料に書かれていることと、それが事実であることは別に扱う」と同じ構え

勝手に埋めない。直したときは、直したと書く

⑥ コーディングの誤差

コーディング＝自由回答や職業などを、あらかじめ決めたカテゴリに分類して符号を与える作業

「バイトでコンビニの店番をしています」は
「販売従事者」か「サービス職業従事者」か？

同じ回答でも、分類する人によって別のカテゴリに入ることがある

対処

• 分類の基準（コーディングルール）を文書にする
• 同じ回答を2人が別々に分類して、一致率を確かめる（→ 第13回の信頼性）
• 迷った事例を記録し、ルールを更新する

⑦ 集計・公表の段階 ―― 誰が調査したか

• 業界団体が自社製品に有利な設問・集計を選ぶ
• 不都合な項目を公表しない
• 同じデータから、都合のよい切り口だけを出す

第5回「2次データを使う前に確認する4点」の ③調査主体 がこれ

数字が正しくても、何を聞かなかったか・何を出さなかったかは数字に現れない

全部を消すことはできない。だから「書く」

非標本誤差をゼロにする方法はない。できるのは2つだけ

1. 工程ごとに、入りやすい誤差に手を打つ
   （プリテスト、コーディングルール、調査員の訓練）
2. 残った限界を報告に書く
   （回収率、無回答の扱い、コーディングの判断、聞かなかったこと）

第3回の課題で「改善しても残る限界」を書かせたのと同じ

限界を書いた調査のほうが信頼できる

9. プリテスト（予備調査）の重要性

プリテスト（pilot study）：本調査の前に小規模で試験的に実施する調査

目的

• 質問文の意味が正確に伝わるかを確認する
• 回答にかかる時間を計測する
• 誤字・選択肢の漏れを発見する
• 回収率を予測する

方法

• 対象者と同様のプロフィールを持つ人に試験的に回答してもらう
• 回答後にインタビューし、質問の解釈を確認する（cognitive interview）
• 最低でも10〜20名に実施することが推奨される

「プリテストをしない調査は、翻訳を確認しない翻訳と同じだ」（Fowler, 2014）

10. 実際の調査票を読む：内閣府消費者意識調査

「消費者意識に関する基本調査」（内閣府消費者庁）

調査の概要

• 目的：消費者の意識・行動・満足度を把握
• 対象：全国18歳以上の男女（無作為抽出）
• 方法：郵送調査
• 主な質問：消費生活全般の満足度、消費者問題の認知、デジタル消費行動

読み方のポイント

1. 調査の目的と主体は何か？（誰のための調査か）
2. 対象者と抽出方法は適切か？
3. 質問文は中立的か？
4. 回答の選択肢は網羅的かつ排他的か（MECE）？

ディスカッション演習：質問文の評価

以下の質問文について、問題点を指摘し、改善案を提示してください（グループ討議 10分）。

問1.
「最近、環境問題への関心が高まっているなか、あなたはゴミの分別をきちんと行っていますか？」

問2.
「あなたはどのくらいの頻度で運動をしますか？また、食事制限はしていますか？」

問3.
「この授業はわかりやすくなかったとは言えないと思いますか？」

それぞれ何が問題で、どう書き直せば良いかをグループでまとめてください。

本日のまとめ

• アンケート調査は標準化・大規模・定量化が強みであり、分布や関連の把握に向いている
• 実施方法（郵送・留置・面接・電話・Web）はそれぞれコスト・回収率・バイアスのトレードオフがある
• 質問は閉じた質問と開いた質問を目的に応じて使い分ける
• 尺度の種類（名義・順序・間隔・比率）によって使える分析が変わる
• リッカート尺度は態度測定に広く使われる。設計には対称性・段階数に注意
• ダブルバーレル・誘導質問・二重否定・曖昧な用語は避ける
• 標本誤差は計算できて標本を増やせば小さくなるが、非標本誤差は計算できず、標本を増やしても小さくならない
• 報道の「誤差 ±3%」は標本誤差だけ
• 非標本誤差は ①計画 ②対象の選び方 ③調査票 ④実査 ⑤記入・回収 ⑥コーディング ⑦集計・公表 の各工程で入る
• 矛盾して見える回答を勝手に直さない。確認し、できなければ不明として扱い、扱いを報告に書く
• プリテストは必ず実施して質問文の妥当性を確認する
• 非標本誤差はゼロにできない。工程ごとに手を打ち、残った限界を報告に書く

本日の課題

課題：アンケート調査票の設計

あなたが関心を持つ社会的テーマを一つ選び、そのテーマについてアンケート調査票の骨格を設計してください。以下の要件を満たすこと。

1. 調査の目的（2〜3行）：何を明らかにしたいか
2. 対象者と実施方法：どのような人々を対象に、どの方法で実施するか
3. 質問項目（5問）：フェイスシート（属性）1〜2問と本質問3〜4問を含めること。閉じた質問を少なくとも2問、リッカート尺度を少なくとも1問使用すること
4. 自己評価（2〜3行）：自分の質問文の課題・改善余地。
   非標本誤差の発生源（①計画〜⑦公表）のうち、自分の設計でいちばん心配なのはどれかを挙げ、理由を書く

3を書く前に：「この5問の結果が出たら、自分は何を言えるのか」を1文で書いてみること。
書けなければ、聞くべき項目が足りていません（＝①計画の不備）。

提出字数：300〜500字程度（質問文の記述を含む）
提出期限：次回授業開始前

次回予告：第12回

インタビュー調査の方法と調査例

• インタビューの種類（構造化・半構造化・非構造化）
• インタビューガイドの作成
• ラポール形成と傾聴技術
• 逐語録の作成と倫理的配慮
• 模擬インタビューのロールプレイ

事前準備：自分が調査したいと思うテーマについて、誰にインタビューしたいかを考えてきてください。