デザイン効果・有効サンプルサイズの計算ツール
観測値がクラスターにまとまっていることによる精度の低下を見積もれます。総標本数、1クラスターあたりの平均回答数、クラスター内相関を入力してください。
計算の手順を学ぶ数値を入力
入力に応じて結果が更新されます。
デザイン効果
2.2
- 有効サンプルサイズ
- 455
計算はお使いのブラウザー内で行われ、入力データは当社に送信されません。
自分で計算する
クラスターの平均人数が20人、クラスター内相関が0.05、回答数が390件の場合を考えます。
この計算例に沿って手順を確認し、自分の数値でも計算してみてください。
クラスターによる増加分を求める
(平均クラスターサイズ − 1) × 相関 = (20 − 1) × 0.05 = 0.95。1を足してデザイン効果を求める
DEFF = 1 + 0.95 = 1.95。単純無作為抽出と比べた、分散の倍率です。
有効サンプルサイズを求める
有効n = 実際のn ÷ DEFF = 390 ÷ 1.95 = 200。同じ前提の下で、標準誤差に掛けるのは1.95ではなく√1.95です。
これはクラスター抽出の影響を表す近似です。不均一な重み、層化、大きく異なるクラスターサイズを扱う場合は、調査設計をより詳しく考慮する必要があります。
計算ツールで答えを確認する
クラスターごとに集めたデータは、なぜ情報量が少なくなるのですか？
クラス、医療機関、店舗などのまとまり（クラスター）ごとに回答を集めると、同じクラスターの人は共通の特性を持つことがよくあります。クラスター内相関が正の場合、同じ人数の単純無作為標本よりも得られる情報は少なくなります。そのため、回答数だけから想定されるほどの精度は得られません。
計算式
デザイン効果は1＋（m−1）×ICCです。mは平均クラスターサイズ、ICCはクラスター内相関を表します。有効サンプルサイズは実際の標本数をデザイン効果で割った値で、同程度の精度を得られる単純無作為標本の大きさを推定します。誤差の幅を考慮した調査計画の調整に使えます。
よくある質問
クラスター内相関にはどの値を使えばよいですか？
過去のデータがない場合、大規模調査で0.01～0.05を仮定することもあります。ただし、同じクラスター内の観測値がよく似ていると、相関はさらに高くなることがあります。可能なら、条件の近い研究から得た推定値を優先してください。