ネットのアンケートをもとに世論を論じるのは全くの誤りです｜三春充希(はる) ⭐第50回衆院選情報部
ツイッターの投票機能などを利用して内閣の支持・不支持や個別の政策の賛否を問うアンケートが増えているようです。中には10万人近くが回答しているものもありました。新聞やテレビ局が行う世論調査は回答数が1000程度ですから、10万というのははるかに多いです。けれどもそれはネットのアンケートが正確だということを何ら意味しないことに注意が必要です。 世論調査で正確な民意を知るためには、単なるアンケートと違って「質問をかける対象者を有権者全体の中からランダムに選ぶ」というプロセスが必要です。これを「無作為抽出」と言います。 例えば味噌汁の味見をするとき、かき混ぜないまま透明な上澄みをコップ一杯すくって飲むのと、よくかき混ぜてから一さじ舐めるのを想像してください。どちらの方が正確な味見になるでしょうか。後者であることが明らかですよね。この「よくかき混ぜる」というプロセスが「無作為抽出」に相当するわけです
アメリカ大統領選挙の番狂わせ（前編）～ 標本調査における偏り①｜統計学習の指導のために（先生向け）
統計調査や世論調査においては、調べようとする対象（母集団）を漏れなく調査すること（全数調査・悉皆調査）はコストや時間などの制約から難しいことが少なくありません。このため、母集団の一部を標本（サンプル）として選び出して調査を行い、その結果から母集団全体の傾向を推察する標本調査（サンプル調査）によって行われることが一般的になっています。 このような標本調査では、母集団の姿をできるだけ正確に反映する標本を抽出すること、つまり標本の「偏り」をできるだけ少なくすることがカギになります。今日までに何通りもの標本抽出の方法が考案され、実際に統計調査や世論調査で使われていますが、ここでは標本抽出の方法で明暗が分かれた1936年のアメリカ大統領選挙予測の例をご紹介します。 1936年のアメリカ大統領選挙は、「暗黒の木曜日」（1929年10月24日）に端を発した世界大恐慌、ヨーロッパ、アジアなどにおける世界的
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