回答率が高い調査ほど、必ず偏りが小さい？

回答率と偏りは別の数字

回答率は、選ばれた対象のうちどれほど回答が得られたかに関わる数字です。一方、非回答の偏りは、回答した人の結果を全対象へ広げるときのずれです。この二つは同じ量ではありません。

AAPORは、回答率だけでは非回答誤差があるか、どれほどあるかを判定できないと説明しています。調べたい項目について回答者と非回答者が異なることが問題になるためです。高い率なら無条件に安心、低い率なら無条件に使用不能とは決まりません。

答えなかった人との差を考える

全対象を回答者と非回答者へ分け、重みの違いを省いた単純な平均を考えます。全対象の平均は「回答者割合×回答者平均＋非回答者割合×非回答者平均」です。回答者の平均からこの全体平均を引けば、「非回答者割合×二者の平均差」になります。

非回答割合が大きくても二者の平均差が0なら、この単純な分解でのずれは0です。逆に非回答割合が小さくても、二者の差が大きければずれは残ります。回答率の一つの数字だけで、二つの要素は分かりません。

分母の作り方も確かめる

実際の調査では、誰が適格対象か不明なケース、連絡できなかったケースなどがあります。どの状態を分母へ含めるかで、表示する結果率も変わります。AAPORの標準定義は、標本全件の最終状態をそろえて記録し、結果率を計算する方法を示しています。

二つの調査を比べるなら、同じ意味の回答率かを先に確認します。ある調査の回答者数を任意の対象人数で割った値を、別の定義で計算した率と並べて品質の順位を付けることはできません。

補正には情報と条件がいる

上の分解式は問題の仕組みを示しますが、実調査で非回答者の値が観測できるとは限りません。式があることと、補正に使える値があることは違います。分からない値を一律に0と置けば、非回答を非該当に変えてしまいます。

回答率に加え、調査項目に関わる回答者と非回答者の違いを点検する情報を見ます。回答率が上がった事実だけで、その違いが解消したとはいえません。補正にどんな情報を使ったか、同じ補正群で残る違いをどんな仮定で扱うかも確認します。

回答率は、情報の欠け方を考える出発点として大切です。しかし、調べたい意見についての偏りと、別の項目についての偏りが同じとも限りません。回答者と非回答者の違いは、今回の問いに結び付けて確認します。

高い回答率でも二者の差が残る例と、低い回答率でも差がない例を並べると、率の順位だけで品質を決められない理由が分かります。現実の調査では、非回答者の状態をどこまで確かめられるかが、判断の材料になります。

架空の完全分解：回答率80％でも偏りは残る

適格対象100人を全て把握できる説明用の例です。回答者80人の賛成率が60％、非回答者20人が20％なら、全対象の賛成率は0.8×60＋0.2×20＝52％です。回答者だけの60％との差は8ポイントです。

これは非回答割合20％×二者の差40ポイント＝8ポイントでも求まります。非回答者も60％なら同じ回答率80％でもずれは0です。現実には非回答者の賛成率が不明なため、回答率だけから8ポイントと補正できるわけではありません。

持ち帰る見方

• 回答率と、回答者だけの推定のずれを分ける。
• 非回答割合と、調査項目についての二者の違いを考える。
• 回答率の分母と、補正に使った情報・仮定を読む。

次に広がる疑問

• 回答率の分母には、どの最終状態の対象を含むか。
• 調べたい項目に関わる回答者と非回答者の違いを何で点検したか。

出典

• Standard Definitions — Background（American Association for Public Opinion Research）https://aapor.org/standards-and-ethics/standard-definitions/

  確認日：2026-10-05