調査バイアス(Survey Bias)とは、調査結果が本来の母集団の特性を正確に反映していない状態で、誤差や偏りが生じていることを意味します。これにより、データ分析や実際に知りたかった情報に悪影響を及ぼす可能性があります。
その他、世の中に様々な調査バイアスの例が見られます:
調査バイアス(Survey Bias)とは、調査結果が本来の母集団の特性を正確に反映していない状態で、誤差や偏りが生じていることを意味します。これにより、データ分析や実際に知りたかった情報に悪影響を及ぼす可能性があります。
その他、世の中に様々な調査バイアスの例が見られます:
調査バイアスが発生する主な要因は複数あります。第一に、サンプリング方法が不適切である場合、母集団全体を代表するデータが得られずバイアスが生じます。第二に、質問の設計や表現が誘導的であったり、調査対象者が回答を歪めるような状況がある場合、調査結果に偏りが生じる可能性があります。最後に、データ処理や解析の段階で誤りや偏りが発生することも、調査バイアスの原因となります。
たとえば、ウェブサイトのデザイン改善を目的としたユーザビリティ調査において、参加者が主に若年層に偏っている場合、調査結果は全年齢層の意見を正確に反映していない可能性があります。このような調査バイアスがあると、実際にはウェブサイトを利用する多様なユーザーに対応できていないデザイン改善が行われることがあり、結果としてウェブサイトの利用者満足度が若年層以外は低い可能性に繋がります。
公平性を保つべき「NPS（Net Promoter Score）」のアンケートでも、世には良い数字のみを集めようとする悪意のあるアンケートデザインが多く存在します:
参照：
