アンケート結果のエラーバーに表示される値は、モデル化された誤差を表しています。これはつまり、そのアンケートを同じ方法で何回実施しても、正しい値は 95% の確率で結果の値の範囲内に含まれることを意味します。
この例では、Basketball（バスケットボール）のモデル化誤差は +1.8%/-1.6% です。値の範囲は 12.4%〜15.8% であり、モデル化誤差によって調整された値は 14% になります。
Google の使用する「モデル化誤差」という用語の定義はピュー研究所に従ったもので、一般的な統計用語の「誤差の範囲」とは異なります。「誤差の範囲」は、確率サンプルにのみ適用されますが、Google サーベイはオンラインで非確率サンプルを収集します。そのため、誤差の算出は、Google サーベイのサンプリング モデルに関する仮定と、同じサンプリング プロセスを何回も繰り返す場合に生じる予測結果に基づいて行われます。詳しくは、こちらのホワイトペーパーをご覧ください。
モデル化誤差を小さくするには、次の 4 つの方法があります。
- サンプル数を増やす
- パーセンテージを極値（0% または 100%）に近づける
- 信頼区間を下げる（Google では 95% 信頼区間を使用）
- 重み付けの範囲を小さくする
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