レポートでアンケート分析をします。二つの集団を比較するんですが、サンプル数って同数に揃えた方が良いのでしょうか。その理由も含めて教えてください。

サンプル数をそろえるよりも、いくつか大事な点があります。サンプル数が異なっても、サンプルに偏りがなければ割合を見れば済むので問題ありません。

通常数をそろえるのは、割り切れなかったり、ある項目の結果が1人だった時に、比較しやすいように揃えるわけです。少なくとも、ある大きな数の倍数になっていれば集計はしやすいのは確かですよ

例えば、25人と40人のアンケートで1人だった場合 4%と 2.5%になります。比較してちょっと分かりにくいですよね？

結局は、どんなアンケートを取るかによるのですが、何かの比較ならば、サンプルが同じ属性になるように注意しましょう。

アンケートの取り方にも注意が必要です。

例１：時刻によって、学生が多かったり、ＯＬが多かったりしてばらつきが出る。

例２：月曜のお昼休みと土曜日のお昼休みのアンケートでは取っている授業の違いによる学生の差が出るかもしれない

「研究に必要な標本数の見積もりと適正な検定法の適用」

こちらも参考にしてください。

「サンプルサイズの計算」

こちらも参考にしてください。

　各群の標本数が均等な方が検出力は高くなりますが、何対何までなら良いというような許容範囲は特に無いようです。

また、少ない方の標本の大きさが十分に大きいかどうかに注意する必要があると思います。

サンプル数は多ければ多いほど情報の精度が上がります。

サンプル数を揃えるよりも、

サンプル数を可能な限り増やすよう心がけることが重要です。

サンプリング数に関してはたいていの場合、二つの集団で異なることが多いと思います。仮に100人ずつアンケートをしても、ある質問については答えていなかったりするためです(たとえば年齢とか体重とか年収とか)。

上記の回答にもありましたが、サンプリングをしっかりとする必要があるわけです。そして、サンプリング後は二集団が統計学的に等しいことを確かめる必要があります。ＵＲＬはそのときのやり方を系統的に示してあります(英語ですが・・・)。

たとえば2集団で年齢の偏りが無いことを示したいとすれば、まずＦ検定をし、分散が等しいかどうかを検定後Ｔ検定をします。

エクセルにはツール−分析ツールというところから選択できます。見つからない場合は入っていないので入れなおしてください。

web上でアンケートの手法について解説したページが見つからなかったので、図書を紹介します。

こちらがお手軽そうです。