回収サンプル数の目安については、「分析したいところ × 100人」と考えてよいかと存じます。

　　→「20代男性」が分析したいところとなるので、アンケートの回収人数は100人。

　　→「20代男性」と「20代女性」が分析したいところとなるので、それぞれ100人づつ集めてアンケートの回収人数は200人。

アンケートに回答してもらう人数を決めることは、「どれくらい誤差が出てもよいと考えるか」を決める事です。

例えば、30人のクラス全員から回答を集める場合は全数調査と言い、誤差を考える必要はありません。

一方で、例①の様に「20代男性の調理率を調べたい」となった場合、日本全国の20代男性からアンケートを取る事は不可能に近い為、

全国の20代男性を「母集団」とし、一部を「標本」として取り出し、この一部の方にアンケートを答えてもらいます。

標本のアンケート結果から母集団の値を推定する事を標本調査と言います。

当然推定なので誤差が発生します。この誤差を標本誤差といいます。

また、標本数が大きい方が誤差は小さくなります。

「誤差」と「予算」はトレードオフの関係の為、予算がたくさんあるのであれば、より多くの人の回答を集め誤差を小さくすることをお薦め致しますが現実的には予算の関係等あるかと存じますので、

ビジネス視点での「ちょうどよいところ」を決めたいという場合に「分析したいところ × 100人」が効率的な考え方になるという事です。

実際どの程度の誤差が出るのかと言うと以下の通りとなります。

回収人数100人：誤差±9.8（40.2-59.8％）

回収人数500人：誤差±4.4（45.6-54.4％）

回収人数1000人：誤差±3.1（46.9-53.1％）

※詳細は「標本誤差　早見表」と検索頂けますとすぐに出てきますのでそちらでご確認ください。

詳しく説明した記事もございますのでご確認ください。