サンプル数について、約１，０００

（前提）
・毎月、平均717件のお客様へEメールを送っています。
・データは１年分あります
・内容は、売掛金の代金を滞納しているお客様です。
・Eメールを送付した結果、約30％の売掛金を回収しています。
⇒約215件/月回収しているということです。

ここからが、統計なのですが
・その入金しくれる３０％のお客様は、どんな、属性かを統計から算出したいと考えています
・具体的には、入金してくれる人は男が多いか？女が多いか？
・契約してから、何年目のお客様が入金が多いのか？
・延滞回数が、何回位の人が、入金してくるのか？
・何曜日にEメールを打つと、入金が多いか？
・月７回、メールを打ちますが、何回目が、効果があるのか？

などなどです

ここで質問なのですが

・毎月７１７件メールをうって、入金してくれた、お客様の上記のようなデータはあります
・では、何か月分を集計分析(さんぷる数)すれば、信頼度の高い統計は出せますか？

例えば、入金してくれる人が男性or女性のデータを何か月分、集計すれば
信頼度のあるデータが得られますか？

No.1 ベストアンサー 回答者： yhr2 回答日時： 2018/08/02 09:02

＞・では、何か月分を集計分析(さんぷる数)すれば、信頼度の高い統計は出せますか？

＞例えば、入金してくれる人が男性or女性のデータを何か月分、集計すれば信頼度のあるデータが得られますか？

何か、考え違いをしていますね。
得られた生データそのものが「信頼度の高いデータ」そのものです。そのまま処理すれば、それが「100％信頼できるデータ」です。

もし「男性よりも、女性の方が入金する」とか「延滞期間が長いほど入金が悪くなる」といった「仮説」を立てて、それをデータから検証しようとすれば、それなりのデータ数が必要になります。
それは「何を検証したいか」「そのためのデータにはどのような特性があるか」によって個々に異なり、「どんなデータであってもこれだけあれば何でもわかる」などという万能な答はありません。