石破氏ゲルを失脚させるブログ

ニュースで「首相退陣の必要なし 57％」と報じられました。 しかし、この数字は本当に国民の声を反映しているのでしょうか？ 実はその背景をよく見ると、極めて偏ったサンプルに基づいていることがわかります。 調査対象はせいぜい1000人 日本の人口は1億2千万人以上。それに対し、世論調査は せいぜい1000人前後 しか聞いていません。 1000人調査での誤差は±3％前後。つまり「57％」という結果は、実際には 54〜60％の幅 のどこかにあるにすぎません。 都道府県別に割ると1県あたり20人程度 1000人を47都道府県に割ると、1県あたり わずか20人程度 です。 これでは地域ごとの特色や年代別の違いを反映できるはずがありません。 回答者は高齢者に偏る さらに問題は「誰が答えているか」です。 最近は闇バイトや特殊詐欺も多いため、 働く世代は日中に不明な番号に出ることはほぼありません 。 そのため回答者は、 年金受給者 無職者 専業主婦（夫） 高齢層 といった層に偏りがちです。 つまり、数字は 「電話に出やすい人」の意見 であって、国民全体の意見とは限りません。 なぜ1000人なのか？ ― 費用と人件費の現実 調査には外注費用がかかります。 IVR（自動音声）：1件あたり約700〜1000円 → 1000人で約100万円 CATI（調査員が電話）：1件あたり約3500〜6000円 → 1000人で約400〜600万円 共同通信のように加盟社が70社以上ある場合、費用を分担すれば地方紙の負担は 数万円程度 で済みます。 また調査員の人件費を考えても、1000人を聞くには 十数人規模の調査員で1週間程度 が現実的です。 2000人以上に増やすと人手も費用も倍増し、効率が悪くなります。 √nの法則 ― 調査を倍にしても誤差は半分にならない 統計には「√nの法則」があります。 誤差はサンプル数の平方根に反比例するため、人数を倍にしても誤差は大きく減りません。 1000人調査 → 誤差 ±3.1％ 2000人調査 → 誤差 ±2.2％（改善はわずか0.9％） コストは倍でも、誤差の改善は小さい。だからこそ、ほとんどの世論調査は 1000人規模で止まっている のです。 ...

  要旨： 「首相退陣の必要なし＝57％」のような見出しは、 低予算運用 （＝IVR等の簡素設計）と 年齢の偏り（未補正） 、そして 標本誤差 が重なれば統計的に十分に出やすい。 選挙結果（実投票）と世論調査値の乖離は、設計上の構造で説明できる。 この記事の前提（立場） 年齢の偏りは考慮しない （事後ウエイトなし、時間帯の最適化なし）。 低予算で回す前提 ：自動音声（IVR）主体になりやすく、設問は簡素。 電話中心の実査 で、平日日中・固定回線が含まれる状況を想定。 なぜ「57％」が出やすいのか ― 構造 低予算の帰結（IVR・簡素設計） ：コストを抑えるほど、時間帯分散・再架電・割当や事後ウエイトが薄くなり、 取りやすい層 （平日日中に応答しやすい固定電話世帯・高齢層）が過大に混入。 代表性の崩れ（未補正） ：日本の人口で65歳以上は約3割だが、固定／日中に寄ると 回収の5～6割が65歳以上 になるのは不思議ではない。政権評価では高齢層ほど 「現状維持」選好が相対的に強く、 全体比率が上振れ しやすい。 簡易感度：年齢偏り → 全体％の押し上げ 仮定： 65歳以上の「退陣不要」＝ 60% 18–64歳の「退陣不要」＝ 50% 全体＝ 0.60 × (65歳以上の回収比率) + 0.50 × (1 − 65歳以上の回収比率) 回収に占める65歳以上の比率 全体「退陣不要」推計 人口比 29% 52.9% 45% 54.5% 55% 55.5% 60% 56.0% 65% 56.5% 示唆： 母集団では約53％級でも、回収が高齢層へ+30pt程度偏るだけで +約3ポイント 上振れし、 「57％」 に見えることが十分に起こる。 標本誤差がさらに“味方”する 95％信頼区間（p=0.57） n=1,000 → ±3.1pt n=...