世論調査はなぜよく外れるのか？数字の読み方
選挙の季節になると、毎日のように新しい数字が飛び込んでくる。「A候補48%、B候補45%」のような一行が見出しを飾り、人々はその一行から流れを読もうとする。ところが、実際の結果を見ると調査と食い違うことも少なくない。では、世論調査はいい加減なものなのだろうか。必ずしもそうではない。世論調査は「未来予言」ではなく、「ある時点に、ある方法で集めた人々の回答を統計で要約した写真」に近い。その写真がぼやけたり、角度がずれたりするのには明確な理由がある。この記事ではその理由を構造的に見ていき、数字に振り回されずに読む方法を整理する。
| 見出し | 要点 |
|---|---|
| 導入 | 選挙の季節になると、毎日のように新しい数字が飛び込んでくる |
| 一握りの標本から全体を推定するということ | 数千万人の考えを千人前後に尋ねて推測することは可能なのだろうか |
| 誤差範囲という小さな文字 | 「48%対45%、誤差範囲は±3.1ポイント」 |
| 質問が答えを作る | 同じ事柄でも、尋ね方によって回答は変わる |
| なぜ同じ日の調査でも結果が違うのか | 似た時期に発表された調査がそれぞれ違う数字を出しているのを見ると、さらに混乱する |
| 数字を読むための実践チェックリスト | 誰が、いつ、どのように調査したのか |
| 結局、世論調査とどう向き合うべきか | 世論調査がよく外れるように見える本当の理由は、私たちが「幅」として示された推定を「点」としての予言のように読んでしまうからだ |
一握りの標本から全体を推定するということ
数千万人の考えを千人前後に尋ねて推測することは可能なのだろうか。統計的には可能だ。重要なのは、その千人が全体に「似ている」縮小版でなければならないという点である。よく混ざったスープを一さじ味見して鍋全体の味加減を見るようなものだ。ただし、その一さじに意味があるためには、スープが均一に混ざっていなければならない。よく混ざっていないスープでは、どこをすくうかによって塩辛かったり薄かったりする。世論調査で「均一に混ぜる」ことにあたるのが無作為抽出、つまりランダムサンプリングである。
問題は、現実には完全な無作為が難しいことにある。電話調査は電話に出る人へ、自動応答調査、つまりARSは最後までボタンを押す人へ、オンライン調査はそのパネルに登録している人へと標本が偏る。つかまりやすい人とつかまりにくい人の考えが違うなら、味見した一さじは鍋全体の味ではなくなる。これを補正するため、調査機関は性別・年齢・地域の比率を実際の人口に合わせて「重み付け」する。しかし、重み付けはあくまで事後補正であり、最初から抜け落ちた集団の本音までよみがえらせることはできない。
誤差範囲という小さな文字
「48%対45%、誤差範囲は±3.1ポイント」。多くの人は前の数字だけを読み、後ろの小さな文字を見過ごす。しかし、この小さな文字が結論を丸ごと変える。誤差範囲が±3.1ポイントなら、48%の実際の値はおおよそ44.9%から51.1%のどこかにある可能性があるという意味だ。45%も同じく41.9%から48.1%の間である。2人の候補の可能範囲がこれほど大きく重なるなら、3ポイント差は「リードしている」ではなく、統計的には「優劣を判断しにくい」に近い。メディアがよく使う「誤差範囲内の接戦」や「超接戦」という表現は、まさにこの状況を指す。
さらに、誤差範囲は「標本を抽出する過程で生じる偶然の揺れ」だけを計算した値である。質問の作り方が悪い場合、特定の集団がまるごと回答を拒む場合、回答者が本音と違う答えをする場合に生じる誤差は、この±の数字には含まれていない。つまり、実際の不確実性は表示された誤差範囲より常に大きいと見ておく方が安全だ。
質問が答えを作る
同じ事柄でも、尋ね方によって回答は変わる。「この政策に賛成ですか」と「税負担が増える可能性のあるこの政策に賛成ですか」では、まったく違う答えを引き出す。選択肢を示す順序、候補者名を読み上げる順序、「よく分からない」という選択肢を入れたかどうかも結果を揺らす。これを「フレーミング効果」と「順序効果」と呼ぶ。
ここに人間の心理も入り込む。人は面接員に対して、社会的に「望ましく見える」答えをしようとする傾向がある。これは社会的望ましさバイアスである。また、自分の選択を明かすことをためらって回答を先送りしたり、「なし」と答えたりした後、実際に決める瞬間に心を決める「隠れた票」も存在する。調査時点と決定時点の間で気持ちが変わるのは嘘ではなく自然なことであり、写真がぼやけるもう一つの理由である。
なぜ同じ日の調査でも結果が違うのか
似た時期に発表された調査がそれぞれ違う数字を出しているのを見ると、さらに混乱する。しかし、これはむしろ自然なことだ。調査方法、たとえば電話面接かARSか、標本規模、重み付けの方法、質問文が機関ごとに異なるからである。だから専門家は、1件の調査に一喜一憂するよりも、複数の調査を集めて傾向線を見る「世論調査平均」を勧める。1枚のぼやけた写真より、何枚も重ねて見た輪郭の方が真実に近い。
数字を読むための実践チェックリスト
- 誰が、いつ、どのように調査したのか。まず依頼機関・調査機関・調査期間・方式、電話面接、ARS、オンラインなどを確認する。
- 標本数と回答率。標本が少なかったり回答率が非常に低かったりすると、その分だけ不確実性は大きくなる。
- 誤差範囲と差を比較する。2つの数値の差が誤差範囲より小さいなら、「リード」ではなく「接戦」と読む。
- 質問文を確認する。選択肢の順序や表現が一方に傾いていないかを見る。
- 「分からない・無回答」の比率を見る。この値が大きければ、結果が終盤に大きく揺れる余地が大きい。
- 1件ではなく、複数の調査の平均と傾向を見る。
多くの国では、世論調査の結果を公表する際に、標本数、誤差範囲、調査方法などをあわせて公開するよう定めた規定がある。こうした情報が欠けている「中身の見えない数字」は、信頼しにくいというサインとして受け止めればよい。
結局、世論調査とどう向き合うべきか
世論調査がよく外れるように見える本当の理由は、私たちが「幅」として示された推定を「点」としての予言のように読んでしまうからだ。調査は未来を当てる道具ではなく、ぼやけてはいるが有用な写真である。写真を写真として扱って初めて、その中の情報が見えてくる。小さな文字、つまり誤差範囲をきちんと読み、1件ではなく傾向を見て、質問が答えをどう形作るのかを疑う習慣。この3つだけでも身につければ、私たちは毎日押し寄せる数字に振り回される人から、その数字を批判的に読む人へと一歩移ることができる。