--- title: "無回答バイアスとは？無回答・未回答・不回答の違いと集計での扱い方" url: "https://www.issoh.co.jp/column/details/6772/" published: 2025-05-16 updated: 2026-10-19 categories: ["マーケティング"] publisher: "株式会社一創" --- # 無回答バイアスとは？無回答・未回答・不回答の違いと集計での扱い方 無回答と未回答の違いは、頭に付く漢字の意味にあります。「無回答」は回答が存在しない状態、「未回答」はまだ回答していない状態を指すため、本記事では、集計表には「無回答」、回収途中の督促リストには「未回答」と書き分ける運用を提案します。そして調査に答えなかった人と答えた人の性質が違うと、回答者だけで計算した数値は実態からずれます。これが無回答バイアスです。この記事では用語の使い分けを辞書の語釈で整理したうえで、無回答バイアスの大きさが何で決まり、集計の仕方で数値がどれだけ動くかを公的統計の実数で示します。 ## まとめ：無回答の用語と無回答バイアスの要点 本記事が勧める使い分けは次のとおりです。集計表の区分名は「無回答」、回収途中でまだ答えていない人や督促の対象は「未回答」、公的統計の数値を転記するときは原表どおり「不詳」です。「不回答」「非回答」は調査分野でnonresponseの訳語として使われるため、拒否や記入不備を区別したい場合は、その具体的な区分名を書いてください。 無回答バイアスの大きさは「無回答率」と「回答者と無回答者の差」の掛け算で決まり、回収率はその片方でしかありません。米国OMBの調査基準も、回収率が一定の水準を下回ったときに無回答バイアスの分析を計画せよと定めており、回収率は検証の引き金という扱いです。日本の公的統計でも無回答は大量に発生しています。内閣府「国民生活に関する世論調査」令和7年8月調査では調査不能2,062人のうち1,869人が未返送でした。令和2年国勢調査では労働力状態の「不詳」が1,170万人を超え、不詳を除外した原数値の労働力率は62.1％、あん分等による不詳補完値では62.9％です。不詳を分母に含めた55.4％は誤った計算例です。 ## 無回答・未回答・不回答・非回答・不詳の違い 小学館『デジタル大辞泉』や『精選版 日本国語大辞典』を収録するコトバンクには、「無回答」「未回答」「不回答」「非回答」の4語とも語のページがありません（2026年10月19日確認）。接頭語の語釈は意味を考える手掛かりになりますが、調査用語としての意味は実際の用例や資料の定義も確認する必要があります。以下では接頭語の語釈を手掛かりに、調査での使い分けを整理します。 ### 「無」「未」「不」「非」の語釈から見た使い分け デジタル大辞泉は接頭語の「[無](https://kotobank.jp/word/%E7%84%A1-140186)」を「名詞に付いて、そのものが存在しないこと、その状態がないことの意を表す」、「[未](https://kotobank.jp/word/%E6%9C%AA-607597)」を「まだ…しない」（未婚・未定）と説明しています。「[不](https://kotobank.jp/word/%E4%B8%8D-614892)」は「…でない、…しない」、「[非](https://kotobank.jp/word/%E9%9D%9E-607539)」は「それに当たらない、それ以外である」です。これを調査の場面に当てはめると次のようになります。 | 語 | 接頭語の意味 | 指す状態 | 向いている場面 | | --- | --------- | ------------- | -------------- | | 無回答 | 存在しない | 回答が無い | 集計表の区分名 | | 未回答 | まだ…しない | ある時点でまだ答えていない | 回収管理・督促 | | 不回答 | …しない | 回答が得られないこと | 資料ごとの定義を確認 | | 非回答 | それに当たらない | 回答が得られないこと | nonresponseの訳語 | | 不詳 | （統計表の区分名） | 記入が無いか分類できない | 公的統計の転記 | 「未回答と無回答はどっちが正しいか」は、示したい状態と資料内の定義によって判断します。「未回答」はある時点でまだ回答していない状態を示しますが、締切を境に必ず「無回答」へ呼び替えるという言語上の規則はありません。督促メールの宛先リストには「○月○日時点の未回答者」のように、確認した時点を添えると対象が明確になります。 「不回答」と「非回答」は、英語の nonresponse の訳語として使われる語です。NIRA総合研究開発機構の[ワーキングペーパー「社会調査における投票率のバイアス」](https://www.nira.or.jp/paper/workingpaper05.pdf)も、非回答バイアスを「調査対象者にはなったものの『回答しなかった人』に起因するバイアス」と説明しています。「不回答」を白票や回答拒否、「非回答」を無効票に限定する使い分けは、調査用語の定義ではありません。区分を細かく分けたいなら、語を増やすより「回答拒否」「記入不備」のように中身を書いた区分名にする方が確実です。また、設問の対象外で答える必要が無かった人は「非該当」として無回答と分けておくと、後で無回答率を正しく計算できます。 ### 公的統計の集計表に出てくる「無回答」「不詳」「調査不能」 公的統計では、同じ「答えが得られなかった」状態に別々の語が当てられています。内閣府の世論調査は集計表に「無回答」の列を置いており、[国民生活に関する世論調査（令和7年8月調査）の概略版](https://survey.gov-online.go.jp/202509/r07/r07-life/gairyaku.pdf)では、問1「去年と比べた生活の向上感」の無回答は0.4％でした。一方、国勢調査や厚生労働省の国民生活基礎調査は「不詳」を使います。令和2年国勢調査の集計表では「労働力状態『不詳』」が独立した区分として掲載されています。 内閣府の世論調査における「調査不能」は、有効回答を得られなかった対象者の区分で、設問単位の「無回答」とは単位が違います。内閣府の世論調査は調査不能を未返送・白票・記入不備などに分けて公表しており、白票は回答者ではなく調査不能の側に数えられます。自社の報告書でこれらを混ぜると、読み手は別々の現象だと受け取ります。転記するときは出典の語を変えないでください。 ### 「回答」と「解答」の違い（未解答・無解答） デジタル大辞泉は「[回答](https://kotobank.jp/word/%E5%9B%9E%E7%AD%94-458121)」を「質問・要求などに答えること。また、その答え」と説明し、用例に「調査に回答する」を挙げています。「[解答](https://kotobank.jp/word/%E8%A7%A3%E7%AD%94-458132)」は「問題を解いて答えを出すこと。また、その答え」で、用例は「数学の問題に解答する」です。アンケートや調査は正解の無い問いへの返事なので「無回答・未回答」、試験やクイズのように正解がある問題は「無解答・未解答」と書き分けます。社内テストでは、問題への答えが書かれていない状態を「未解答」「空欄」などと定義して集計すると、区分が明確になります。 ## 無回答バイアスの意味と無回答誤差・標本誤差との関係 無回答バイアスとは、調査対象に選ばれた人のうち答えなかった人と答えた人とで性質が系統的に違うために、回答者だけで計算した数値が母集団の実態からずれる現象です。英語では nonresponse bias といい、非回答バイアスとも訳されます。答えが得られなかったことで生じる誤差全体を無回答誤差と呼び、そのうち推定値を一方向に押し上げたり押し下げたりする成分が無回答バイアスです。 無回答バイアスは標本の大きさを増やしても消えません。標本を増やして小さくなるのは標本誤差であり、無回答バイアスは非標本誤差だからです。両者の性質の違いは[標準誤差とは？求め方・エクセル計算と標本誤差・標準偏差の違い](/column/details/6471/)で整理しています。 ### ユニット無回答（調査不能）と項目無回答の切り分け 無回答は発生する単位で二つに分かれます。ユニット無回答は、対象者について調査全体の有効な回答が得られない状態で、返送された白票などが含まれる場合もあります。項目無回答は調査票は返ってきたものの一部の設問だけが空欄の状態です。ユニット無回答は回収率と督促設計の問題であり、項目無回答は設問文と集計時の分母の決め方の問題なので、対処の入口が違います。 回収率の定義そのものも一つではありません。米国世論調査学会（AAPOR）の[Standard Definitions 第10版（2023年）](https://aapor.org/standards-and-ethics/standard-definitions/)は回収率をRR1からRR6の6通りに定めています。一部だけ答えた人を回答に数えるか（RR2・RR4・RR6は数える）、適格性不明の対象を分母にどう算入するかでも値が変わります。RR5・RR6で除外できるのは、不明対象に適格者がいないと妥当に仮定できる場合などに限られます。回収率の計算方法と目安は[回収率とは？アンケート調査での計算方法・目安・上げ方を解説](/column/details/5660/)で扱っています。なお、回答は得られたものの内容が正確でないことによる誤差は[回答誤差とは？標本誤差との違い・原因・Web調査での検知方法](/column/details/5655/)の領域で、無回答バイアスとは別に扱います。項目無回答で空いたセルを分析時にどう補うかは[欠測値とは？欠損値との違い・種類と補完・削除の対処法](/column/details/5803/)が詳しく扱っています。 ## バイアスの大きさを決める要素と回収率で判断する限界 ### 無回答率と回答者・無回答者の差の積で決まる計算式 対象を回答者と無回答者に分け、各対象を同じ重みで数える単純な平均では、回答者平均と対象全体の平均との差を次の形で表せます。 **無回答バイアス ＝ 無回答率 × （回答者の平均 － 無回答者の平均）** 米国OMBの[Standards and Guidelines for Statistical Surveys](https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/omb/inforeg/statpolicy/standards%5Fstat%5Fsurveys.pdf)（2006年9月）Guideline 3.2.9 は、「the degree of nonresponse bias is a function of not only the response rate but also how much the respondents and nonrespondents differ on the survey variables of interest」（無回答バイアスの程度は回収率だけでなく、関心のある調査変数について回答者と無回答者がどれだけ違うかにも左右される）と述べたうえで、標本平均のバイアス推定式を示しています。掛け算なので、回収率30％でも両者に差がなければバイアスはほとんど生じず、回収率80％でも差が大きければ残ります。 ### 回収率を上げてもバイアスが減るとは限らない根拠 回収率を上げれば無回答バイアスも必ず減る、とは言えません。回収率だけでは、バイアスの大きさを判断できないためです。全米研究評議会の報告書『[Nonresponse in Social Science Surveys: A Research Agenda](https://nap.nationalacademies.org/catalog/18293/nonresponse-in-social-science-surveys-a-research-agenda)』（2013年）第2章は、Groves and Peytcheva（2008年）が59件の専門研究を集計した結果について「found very little correlation between nonresponse rate and their measures of bias」（無回答率とバイアスの尺度との間にはほとんど相関が見られなかった）と記述しました。同じ箇所は「there is no proof that efforts to enhance response rates within the context of a survey will automatically reduce nonresponse bias on survey estimates」（調査内で回収率を高める努力が自動的に無回答バイアスを減らすという証明はない）とも述べています。 逆に、バイアスが実際に大きい例も同じ報告書が挙げています。米国のNHANES IIIでは、糖代謝と糖尿病を眼底写真で調べた検査部分に応じなかった人が、健康状態を「よくない・あまりよくない」と答える可能性が本調査の回答者より59％高かった（約1.6倍）という結果です。OMBの基準もこの立場で、Guideline 1.3.4 で期待ユニット回収率が80％を下回る調査、Guideline 1.3.5 で報告に用いる項目のうち期待項目回収率が70％を下回るものについて、無回答バイアス分析を計画するよう求めています。 したがって、報告書に回収率だけを書いて「代表性が確保されている」と結論づける書き方は避けるべきです。書くべきは、回答者と無回答者が既知の属性でどれだけ違ったか、その属性が関心のある変数と関係するかどうかです。 ## 公的統計に現れる無回答の内訳と偏り ### 内閣府世論調査の調査不能の内訳と未返送の割合 無回答の中身は一様ではありません。内閣府「[国民生活に関する世論調査（令和7年8月調査）](https://survey.gov-online.go.jp/living/202509/r07/r07-life/)」は、全国18歳以上の日本国籍を有する者から層化2段無作為抽出法で5,000人を選び、郵送法で実施されました。有効回収数は2,938人（有効回収率58.8％）、調査不能数は2,062人です。 | 調査不能の区分 | 人数 | 調査不能に占める割合 | | --------- | ------ | ---------- | | 未返送 | 1,869人 | 90.6％ | | 代理回答・記入不備 | 94人 | 4.6％ | | 宛先不明による返送 | 46人 | 2.2％ | | 期間外 | 24人 | 1.2％ | | その他 | 20人 | 1.0％ | | 白票 | 9人 | 0.4％ | | 災害 | 0人 | 0.0％ | 人数は内閣府の公表値、構成比は編集部の計算です。未返送が約9割を占める傾向はここで比較した3回に共通し、令和5年11月調査は1,924人中1,749人、令和6年8月調査は1,169人中1,059人でした。有効回収率は61.5％、61.0％、58.8％と推移しています。宛先不明の46人は調査票が届いていないので名簿の精度の問題であり、督促や謝礼で動く余地があるのは未返送の層です。自社調査でも調査不能を一括りにせず、この粒度で記録しておくと打ち手が絞れます。 ### 国勢調査の聞き取り16.3％に表れた回答しにくい世帯の偏り 国勢調査は全数調査ですが、調査票を出さない世帯は存在します。総務省統計局が[令和7年国勢調査有識者会議（令和6年3月）に示した資料](https://www.stat.go.jp/info/kenkyu/kokusei/yusiki07/pdf/04sy05.pdf)によると、令和2年調査の回収方法別割合はインターネット37.9％、郵送41.9％、調査員への提出3.9％で、残る16.3％が「聞き取り」でした。聞き取りとは、不在などで調査票を回収できなかった世帯について、調査員が「氏名」「男女の別」「世帯員の数」を近隣の人などから聞き取る方法です。 この聞き取りの割合は世帯主の年齢で大きく違います。世帯主の年齢が判明している世帯では、65歳未満の聞き取り割合が16.7％、65歳以上が5.2％でした。全体の16.3％には年齢不詳の世帯も含まれます。調査票を出さない世帯は若い層に偏っており、聞き取りで分かるのは氏名・性別・世帯員数だけなので、就業状態などの項目は「不詳」として残ります。ユニット無回答が特定の層に偏り、それが項目の不詳に連鎖する構造が、全数調査でもそのまま見えています。令和7年調査の[回答状況（確定値）](https://www.stat.go.jp/data/kokusei/2025/pdf/answers%5Fpref2.pdf)では、57,324,619世帯のうちインターネット回答が47.4％、郵送回答が33.0％でした。この資料には聞き取りの割合は載っていません。 ## 労働力率の不詳除外・補完による差と誤計算の実例 無回答をどう扱うかで、公表される数値そのものが変わります。令和2年国勢調査の労働力状態「不詳」は11,704,834人で、15歳以上人口の10.8％でした（2015年は6.6％）。[就業状態等基本集計の結果の概要](https://www.stat.go.jp/data/kokusei/2020/kekka/pdf/outline%5F02.pdf)にある原数値から計算した2通りと、統計局が公表した不詳補完値を並べると次のようになります。 | 無回答の扱い | 労働力人口（分子） | 15歳以上人口（分母） | 労働力率 | | -------------- | ----------- | ------------ | ----- | | 誤計算例：不詳を分母に含める | 59,949,767人 | 108,258,569人 | 55.4％ | | 分母から不詳を除く | 59,949,767人 | 96,553,735人 | 62.1％ | | あん分等による不詳補完値 | 68,121,346人 | 108,258,569人 | 62.9％ | 誤計算例を含めた幅は7.5ポイントですが、不詳除外と補完の差は表示値で0.8ポイントです。3行目は1行目と同じ分母で、補完により分子が増えています。補完は不詳の人を労働力人口と非労働力人口へ振り分ける処理なので、15歳以上人口の合計は変わりません。統計局は労働力率を「15歳以上人口（労働力状態「不詳」を除く。）に占める労働力人口の割合をいう。」と定義しています。不詳を分母に含めた55.4％は、無回答者を全員「非労働力人口」と見なしたのと同じ意味になるため、労働力率としては誤りです。 補完の方法も変わりました。令和7年国勢調査では、カナダ統計局が開発しカナダ・イギリス・ドイツなどの人口センサスで使われているCANCEISによる不詳補完値を全集計区分で公表し、令和2年の主要な集計区分もCANCEISで計算し直しています。統計局は増減を「同一の補完方法による不詳補完値又は原数値同士の比較により算出」すると明記しました。上の62.9％は令和4年5月27日に公表された令和2年調査のあん分等による値なので、令和7年の就業状態等基本集計（令和9年3月までに公表予定）の補完値と並べて比べることはできません。 自社のアンケート集計でも同じ判断が要ります。有効回答者内の構成比を示すなら無回答を分母から除き、設問の有効回答数と無回答率を併記します。対象者全体に占める割合を示す場合は、無回答を含む分母を使ったことを明記します。無回答率の高い設問だけ比率が跳ね上がることがあるため、無回答率を伏せたまま比率だけを並べると読み手が比較を誤ります。属性構成のずれを補正するときは[ウェイトバック集計とは？計算式・やり方と有権者構成に合わせる補正の注意点](/column/details/5568/)の手順に従ってください。 ## 無回答バイアスの測定と補正で押さえる判断基準 ### 二段階調査・別ソース比較でバイアスを推定する方法 バイアスの大きさを知るには、無回答者について何らかの情報を追加で得るしかありません。総務省の学術雑誌『情報通信政策研究』第3巻第1号に掲載された[田中辰雄・山口真一の調査研究ノート（査読付）](https://www.soumu.go.jp/main%5Fcontent/000626568.pdf)は、二つの調査の対象集団が同質で、その差が回答の偏りに由来するという仮定の下で、企業調査の成功バイアスを推定しています。同じ設問をネット調査会社のモニター経由で従業員に尋ね、企業規模と産業で補正したうえでICT担当者256人の回答と比べたところ、データ活用に効果があったと答えた比率は企業調査57.3％に対し従業員調査50.2％でした。差は7.1ポイントで、この差を回答の偏りによるものと仮定すると、成功企業がそうでない企業より3割ほど多く回答した計算になり、補正するなら成功企業に0.77程度のウェイトを掛けることになります。 同論文はこの結果を「それほど深刻なものではない」と評価する一方で、事例が一つにとどまり一般化できないこと、データ漏えいなど企業の評判に関わるテーマでは成功バイアスが大きくなりうることを明示しました。数値だけを引いて「無回答バイアスは小さい」と一般化するのは、著者自身の留保に反します。台帳との照合、追跡調査、別の調査方法での並行調査といった手段は、いずれも無回答者側の情報を外から持ち込む点で共通しています。郵送とネットを組み合わせた場合の回収率の実測値は[郵送調査とは？回収率の実測値とネット調査を組み合わせる効果・実施手順](/column/details/6811/)で紹介しています。 ### ウェイト調整と代入法が効く条件と限界 事後補正には、ユニット無回答に対するウェイト調整と、項目無回答に対する代入法（補完）があります。ウェイト調整は性別・年齢・地域など母集団構成が既知の属性で回答者の重みを付け替える方法です。国勢調査の不詳補完も、答えた人の情報から答えなかった人の値を推定するという点で同じ発想に立っています。 ただし、どちらも補助変数の質に依存します。Groves（2006年、Public Opinion Quarterly 70巻5号）は抄録で「Since postsurvey adjustment for nonresponse requires auxiliary variables, the answer depends on the nature of the design and the quality of the auxiliary variables」（無回答の事後調整は補助変数を必要とするため、答えは設計の性質と補助変数の質次第である）と述べました。性年代を合わせても、回答するかどうかを分けている要因が性年代と無関係なら、バイアスはそのまま残ります。前掲の調査研究ノートも、売上や業種の分布が回答企業と無回答企業で一致するかを見るチェックについて、回答をしぶる理由がそれらと相関していなければ検証にならないと指摘しています。 補正を掛ける前に「なぜ答えなかったのか」の仮説を立て、その理由と相関する補助変数を持っているかを確認してください。持っていないなら、補正を掛けるより無回答率と回答者の属性構成を開示し、結論の断定を弱める方が誠実です。Webアンケートを自社で運用している場合は、設問別の離脱状況や空欄の送信状況を記録する機能を要件に含めた[アンケート管理システムの開発](/service/system/enquetesystem/)で、項目無回答の発生箇所を後から追える状態にしておくと、設問の改善と補正の判断の両方に使えます。調査設計の段階で母集団の構造を押さえる意味は[標本調査とは？母集団との関係・身近な例とメリット・デメリットを公的データで解説](/column/details/6472/)で解説しています。 ## よくある質問 ### サンプル数を増やせば無回答バイアスは小さくなりますか？ 小さくなりません。配布数を増やした結果として回収率が下がると、無回答率が上がる分だけバイアスは大きくなりえます。配布1,000通で回収500通の調査と、配布5,000通で回収1,500通の調査を比べると、後者は回答数が多いのに無回答率は高い状態です。標本を増やして縮むのは[標本誤差](/column/details/6471/)だけである点を、企画段階で発注者と共有しておいてください。 ### 「わからない」「答えたくない」は無回答として扱いますか？ 調査票にその選択肢が用意されていて、対象者がそれを選んだのであれば回答です。無回答は記入そのものが無い状態を指すため、集計上は別区分にします。両者を合算すると「態度を保留した人」と「設問を飛ばした人」が混ざり、後から無回答率を計算し直せなくなります。集計表では「わからない」を選択肢の一つとして表示し、無回答は欄外に件数を出す形が扱いやすい構成です。 ### 「無回答」の言い換えや英語の表記はありますか？ 日本語では「回答なし」「記入なし」が言い換えとして使えます。英語では現象としての無回答を nonresponse と呼び、集計表のラベルには NA（no answer）を使う例があります。ただし N/A は not applicable（非該当）の略としても使われ、設問の対象外だった人と答えなかった人の区別がつかなくなります。集計表で略語を使うなら、表の注にどちらの意味かを書いてください。 ### 国勢調査や国民生活に関する世論調査に回答しないと罰則はありますか？ 罰則の対象になるのは基幹統計調査だけです。統計法第13条第2項は報告を求められた個人や法人について「これを拒み、又は虚偽の報告をしてはならない」と定め、第61条はこれに違反した者を「五十万円以下の罰金に処する」としています。総務省の[基幹統計一覧](https://www.soumu.go.jp/toukei%5Ftoukatsu/index/seido/1-3k.htm)（令和7年1月21日現在）では、国勢統計や経済センサスにあたる経済構造統計が基幹統計に含まれます。内閣府の基幹統計は国民経済計算だけなので、国民生活に関する世論調査は基幹統計調査ではなく、この報告義務の対象外です。企業が行う一般のアンケートにも義務や罰則はありません。 ### インターネット調査でも無回答バイアスは起きますか？ 起きます。しかも検証が難しくなります。調査会社のパネルのうち、非確率抽出で登録者を集めるオプトイン型では、募集段階の選択確率が分からないため、母集団から標本を抽出した場合の回収率に相当する数値を定義しにくく、無回答率が見えないまま集計が進む点が郵送調査との違いです。パネルに登録する段階で既に選択が働いていることも踏まえ、集計時は割付枠ごとの完了率と途中離脱率を控えておいてください。 ## 関連記事 - [回収率とは？アンケート調査での計算方法・目安・上げ方を解説](/column/details/5660/) - [欠測値とは？欠損値との違い・種類と補完・削除の対処法](/column/details/5803/) - [郵送調査とは？回収率の実測値とネット調査を組み合わせる効果・実施手順](/column/details/6811/) - [ウェイトバック集計とは？計算式・やり方と有権者構成に合わせる補正の注意点](/column/details/5568/) - [回答誤差とは？標本誤差との違い・原因・Web調査での検知方法](/column/details/5655/) --- 出典: [無回答バイアスとは？無回答・未回答・不回答の違いと集計での扱い方]()（株式会社一創）