身近な統計・データソース

学習目標

統計調査の目的とデータの取得方法を理解する。公的統計の種類と特徴を把握し、データ品質（バイアス・代表性）の重要性を理解する。

統計とは、集団の特性を数値で把握するための学問・手法です。

種類	内容	例
記述統計	収集データを整理・要約する	平均・ヒストグラム
推測統計	標本から母集団を推論する	世論調査・品質管理

データの収集方法には一次データ（自ら収集）と二次データ（既存データを利用）があります。

e-Stat（政府統計の総合窓口）：各省庁の統計データを一元提供するポータルサイト。

GIGO（Garbage In, Garbage Out）：不良データからは不良な結果しか得られない。

【例題 1-1】全数調査 vs 標本調査

次の記述のうち正しいものはどれか。
①国勢調査は標本調査である　②家計調査は全数調査である　③国勢調査は5年ごとの全数調査である　④消費者物価指数は家計の支出金額を直接集計したものである

解答

正解：③
①誤：国勢調査は全数調査。②誤：家計調査は約9000世帯の標本調査。④誤：CPIは代表的な財・サービスの価格調査から算出。

【例題 1-2】バイアスの識別

市のWebサイトで満足度アンケートを実施した。この調査の問題点を述べよ。

解答

インターネットを使えない高齢者・低所得者が除外される選択バイアス、および健康意識の高い人が積極的に回答する自己選択バイアスが生じる。結果は市民全体を代表しない。

問題 1

次のうち一次データはどれか。
①e-Statから入手した家計調査結果　②自社製品の消費者アンケート　③総務省公表の労働力調査　④国立社会保障・人口問題研究所の人口推計

問題 2

標本誤差と非標本誤差の違いを説明し、標本サイズを増やすことで解消できるのはどちらか答えよ。

問題 3

ある選挙事務所が、自社の候補を支持する人々の集会で支持率調査を行い「支持率90%」という結果を得た。この結果の問題点を説明せよ。