適切なサンプル・サイズの判別
サンプル・サイズ計算器は、ユーザーにとって許容される誤差限界と見なされるものに基づいて、サンプルに含めるコンタクトの最小数を決定します。 報告される結果の信頼性レベルは 95% です。
サンプルに基づいて人々のグループに対する推論を行うことが目標である場合、適切なサンプル・サイズの判別が重要です。 一般に、サンプル・サイズが大きいほど誤差限界が小さくなります。 サンプル・サイズ計算器を使用して、特定のエラー限度値に必要なサンプル・サイズを計算するか、様々なサンプル・サイズに対するエラー限度値を判別します。
1.
「サンプル・プロセス構成」ダイアログの「サンプル」タブで、「サンプル・サイズ計算」をクリックします。
「サンプル・サイズ計算」が開きます。
2.
「予想レスポンス率」で、マーケティング・キャンペーンから予想される「最小」および「最大」のレスポンス率の推定を入力します。
これらの 2 つの値は、0% から 100% までの間のパーセント値でなければなりません。 予想レスポンス率が低いほど、測定したレスポンス率と同レベルの正確性を実現するために、サンプル・サイズを大きくする必要があります。
3.
予測モデルを使用しない場合、「モデルによる推定」「モデルなし」を選択します。
4.
予測モデルを使用する場合、「モデル・パフォーマンス」を選択してから、「ファイルの深度」および「累積ゲイン (Cumulative Gain)」にパーセントを入力します。
これらの値を取得するには、次のようにします。
a.
IBM® SPSS® Modeler Advantage Marketing Edition で評価レポートを開き、テスト・パーティションを開きます。
b.
「ゲイン (Gains)」タブを選択して、情報を「テーブル」として表示します。
c.
表の最初の列 (セグメント) の値を「ファイルの深度」として使用し、コンタクトしようとしている顧客のパーセントを示します。
d.
テーブルの最後の列 (累積ゲイン) の該当する値を「累積ゲイン (Cumulative Gain)」として使用します。
計算器はこの情報を使用して、予想されるレスポンス率とモデリングのパフォーマンスに基づき、使用する必要のあるサンプルの数を判別します。
5.
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受け入れを許容できるエラーの限界に基づいて最小サンプル・サイズを判別するには、次のようにします。 「エラー限度値 (+ または -)」フィールドで 0% から 100% までの値を入力して、このサンプルで受け入れを許容できるエラーのパーセントの限界を示します。 「サンプル・サイズの計算」をクリックします。「最小サンプル・サイズ」フィールドは、指定されたエラー限度値を満たす最小のサンプルを示します。 エラー限度値のパーセントが小さいほど、大きなサンプル・サイズが必要になります。 逆に、エラー限度値が大きいほど、小さいサンプル・サイズが必要になります。 例えば、3% のエラー限度値は、10% のエラー限度値を許容する場合より、大きいサンプル・サイズが必要になります。
*
特定のサンプル・サイズから発生するエラーの限界を判別するには、次のようにします。 「最小サンプル・サイズ」フィールドに、使用する計画であるサンプル・サイズを示す値を入力してから、「エラー限度値の計算」をクリックします。 計算結果に基づいて、サンプル・サイズを大きくするか小さくするかを決めることができます。 サンプル・サイズが大きいと、エラー限度値が小さくなります。 結果として得られたエラー限度値が高すぎる場合は、より大きなサンプル・サイズを使用してください。
6.
a.
「最小サンプル・サイズ」フィールドから値をコピーします。
b.
「完了」をクリックして、計算器を閉じます。
c.
「レコード数でサイズを指定」が選択されていることを確認します。
d.
サンプル・プロセスのボックスの「最大データ件数」フィールドに値を貼り付けます。