一旦遇到问题，人们往往觉得必须得马上解决。然而，那个问题有可能只是碰巧发生的事情，这种情况下，研究、采取解决对策反而会耗费不必要的力气。你认为的“问题”真的是问题吗？应该如何辨别清楚呢？

某天，你收到了一封邮件，内容是“我对贵司的服务非常满意”。你很开心，向上司报告了此事，上司却没有表扬，反而说“这只是偶然的吧”。又一天，你收到邮件说“贵司的服务没有达到我期待的水平”，心里想着“应该只是偶然的吧”，但由于是投诉，所以向上司进行了报告。结果上司指示你马上回复致歉的邮件，并要求你复盘服务方面有没有问题。

是只有一个人感到满意，而那一个人发声进行了肯定呢；还是有一定数量的人感到满意，而其中的一人进行了肯定，到底是哪一种情况，光凭一个人的反馈是无法进行判断的，这正是令人烦恼之处。

下面的例子也是同理，到底是只有一个人感到不满，而那一个人进行了投诉呢；还是说有一定数量的人感到不满，其中的一人进行了投诉，只凭一个人的反馈是难以判断的。

不管是哪种情况，如果是一定数量的人有相同的感受，那么可能会有第二个人、第三个人发出声音，所以最好是多确认几个反馈。

这里希望大家意识到的是，“抓住预兆”和“确认正在发生的情况”要分开来考虑。第一个人的反馈，给了我们思考的契机，从这个角度来说是非常重要的信息，但这个情况是不是偶然发生的，也需要进行辨别。人们往往容易把一个现象当成事情的全部，结果采取了过多的措施，尤其是听到负面的声音时，这种趋势会更强。

关键点1. 对第一个出现的信号要敏感

关键点2. 充分确认正在发生的情况

1. 对第一个出现的信号要敏感

环境会经常发生变化，因此要意识到经常发生某种变化的可能性。同时，在没有发生任何事情的时候，要提前确认好没发生问题的正常状态是怎样的。这样一来，当与平时不同的情况发生时，就能够敏感地察觉变化。

2. 充分确认正在发生的情况

确认到反常的信息（预兆）之后，下一步就是把握清楚是否真的存在问题。也就是说，要辨别清楚是真正存在的问题，还是仅仅是偶然发生的情况。

如果情况允许，那么就要尝试收集信息。如果无法主动收集信息，就花些时间等待。请谨记，等待的时候要有比平时更高的敏感度，调查过往是否有类似案例也是其中一种方法。

预兆很重要，但不要因此而慌张，也不要因此花太多的时间和精力去进行调查。要考虑平衡，平缓过渡到下一步的行动。

练习题

你在运营一个有1000名注册会员的网站，本次网页更新之后，有会员反映使用便利性变差了。你得到了“使用便利性变差”这个信息，这是一个预兆，所以为了了解实际上是否有很多会员都有同样的感受，想进行一次问卷调查，收集信息。那么应该收集多少人的问卷信息呢？

解答

最理想的是1000名会员的信息都能收集到。因为如果能够从已注册会员那里收集到信息，那就是全部的样本。

在统计学中，有一种调查方法是全数调查。然而，如果要收集全员信息，将会花费巨大精力。因此，通过统计对象的一部分，例如100名或者300名会员的信息，来推测整体的情况，也是比较常用的调查方法。在既没有时间也没有预算的情况下，先调查20人的情况也总比不做任何调查要好。

在这里要强调的是，我们需要充分理解，我们所调取信息的可靠程度有多高。如果调查对象是20人，那么只调查到了2%的人；如果调查对象有100人，那么已经调查到10%的人，要在充分理解这种关系的基础上，对调查结果加以注释。

如果是前者的情况，虽然通过调查可以预见一定的趋势，但样本量只有2%，所以需要慎重判断；相反，如果是后者，因为已经调查到整体对象的10%，所以其显现出来的某种程度的趋势有更大的参考意义。如上所述，建议在理解了我们所获取的信息相对于整体而言的比例之后，再思考调查结果的参考意义有多大。

STEP UP！

下面先介绍在调查时需要留意的要点。

● 选择调查对象时避免偏于单一化

在只能对部分人员进行调查的情况下，重要的是避免被调查者的属性偏于单一。如果统计总体是年龄层分布广泛的人群，那么即使只是调查部分人员，也要确保调查对象由较广的年龄层构成。

如果调查对象构成偏向于年轻人或偏向于高龄者，那么调查对象就不足以代表被调查人群的整体情况。选择调查对象时，要保持跟调查人群整体有相同的构成比例。比较常用的方法是随机选人，避免主观影响。

● 调查对象合适的样本量取决于统计总体的规模大小

统计总体是100人时的10个样本与统计总体是20人时的10个样本，其意义是不同的。前者占整体的10%，后者占整体的50%，后者更能代表整体的情况。

由此可以看出，应抽取的调查样本量根据统计总体的规模大小不同会发生变化。

在这里我们省略详细的计算公式等内容，主要的做法是根据需要推断的统计总体的大小，用统计的方法计算出应该抽取的样本量。例如，如果需要调查某个比例（1年以内身体有过不适的人的比例），假设允许误差是5%的话，前提就是可信度为95%，具体如下表所示。

要了解规模为100人的统计总体的情况，需要80人，即80%的数据；规模为1000人时，需要278人，即接近30%的数据；规模为1万人时，需要接近4%的数据。也就是说，统计总体的人数增加以后，需要的样本量不会随着总体数量大量增加。

而且，规模为10万人和100万人的统计总体，其样本数是383人和384人，只相差1人，可以理解为，只要有接近400人的数据，不管统计总体有多大，也能根据这个数据量进行类推。

如果允许误差缩小至3%、1%等，那么样本数就要增加一些。

还有一些情况是较难确认到实际情况的。例如，几万人之中才有1人会得的疾病、出现异常的概率非常低的事、一年可能只发生1次的事、最多只能以年为周期实施的事等。

不仅要考虑需要多少样本量，还要一并思考这些数据的产生频率、所涉及的现象属于什么性质的事情等问题。

小结

√ 预兆与正在发生的情况要分开来思考

√ 注意不要对预兆反应过度

√ 不过度调查

√ 结合调查样本数与统计总体的相对关系，思考参考意义的大小

√ 对信息的收集方式和数据的性质也要保持思考