Введение в маркетинговые исследования

Случайные (вероятностные) методы формирования выборок

Вероятностные методы включают в свой состав простой случайный отбор, систематический отбор, кластерный отбор и стратифицированный отбор.

Простой случайный отбор  предполагает, что вероятность быть избранным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. Вероятность быть включенным в выборку определяется отношением объема выборки к размеру совокупности. Простой случайный отбор может осуществляться с помощью следующих методов: формирование выборки вслепую, с помощью таблицы случайных чисел, с использованием генератора случайных чисел.

При использовании метода формирования выборки вслепую единицы совокупности в соответствии с их фамилиями, названиями или другими признаками вносятся в карточки, которые в перемешанном виде помещаются в какую-то непрозрачную емкость (ящик, коробку). Из данной емкости кто-то случайным образом вытягивает число карточек, определяемое объемом выборки.

В таблицах случайных  чисел содержатся числа, порядок включения которых в таблицу осуществлен случайным образом. Единицам совокупности присваивают порядковые номера. В таблице случайных чисел выбирают любую начальную точку и, двигаясь в произвольном направлении и произвольно меняя направление движения, выбирают необходимое количество номеров из числа присвоенных, равное заранее установленному объему выборки.

На практике метод  используется нечасто, так как необходимо предварительно определить каждую единицу  совокупности, пронумеровать ее, что при больших размерах совокупности сделать сложно, а порой ' невозможно.

Метод систематического отбора: респонденты из списка отбираются на основе системы выбора. Используется показатель «интервал скачка», рассчитанный как отношение размера совокупности к объему выборки. Например, если используется телефонный справочник и интервал: скачка был определен равным 250, то это означает, что каждый 250-й телефонный номер включается в выборку. Для определения начальных страниц и колонки справочника используются случайные числа. Данный метод является более экономичным и быстрым по сравнению с методом простого случайного отбора.

Особенно широко метод  систематического отбора используется, когда для различных видов  совокупностей имеются различные  справочники, списки, спецификации и тому подобные материалы.

Кластерный отбор (другое название - территориальная ныЛор  ка): территории или зоны выступают  в роли первичных выборочных

ниц. Генеральная совокупность делится (обычно с использованием карты) на ряд непересекающихся, исчерпывающих ее подмножеств (кластеров) или территорий, после чего формируется случайная выборка этих территорий.

Стратифицированный отбор: генеральная совокупность разбивается на несколько групп (страт), отличающихся друг от друга по каким-либо признакам (доходу, возрасту, полу, национальности, отношению к чему-либо и пр.). Далее респонденты отбираются из каждой страты.

Если размер выборки  для определенной страты пропорционален размеру страты в генеральной  совокупности, то выборка называется пропорционально стратифицированной.

Если количество респондентов из каждой страты отбирается в соответствии с некоторыми установленными пропорциями, то выборка называется стратифицированной с оптимальным распределением. Например, основные покупатели товара - это молодежь от 18 до 25 лет, то оптимальным распределением будет такое, при котором из этой группы от-берется 50% респондентов, а из других групп по 10%.

В некоторых источниках встречается название -т расслоенная  выборка.

Детерминированные (невероятностные) выборки

Невероятностные методы отбора: отбор на основе принципа удобства, отбор на основе суждений экспертов, формирование выборки в процессе обследования (метод снежного кома) и формирование выборки на основе квот.

Удобная выборка: формирование выборки осуществляется самым удобным с позиций исследователя образом. Например, с позиций минимальных затрат времени и усилий, с позиции доступности респондентов. Выбор места исследования и состава выборки производится субъективным образом, например, опрос покупателей осуществляется в магазине, ближайшем к месту жительства исследователя. Очевидно, что многие представители совокупности не принимают участия в опросе.

Данный метод часто  применяется для поиска респондентов с заданными характеристиками. Например, в универсаме путем первоначального опроса выявляется, что собой представляют опрашиваемые и только некоторые из их числа подвергаются дальнейшему обследованию. Данный метод является дешевым и простым. Существуют методы оценки ошибки формирования выборки при его использовании.

Выборка на основе суждения экспертов: используют мнения квалифицированных специалистов относительно состава выборки.

Формирование выборки  в процессе опроса основано на расширении числа опрашиваемых на основе предложений респондентов, которые

уже приняли участие в обследовании. Первоначально исследователь формирует выборку намного меньшую, чем требуется в проводимом исследований, затем она по мере проведения обследования расширяется. Данный метод применяется там, где основы выборки являются очень ограниченными, например, при проведении маркетинговых исследований продукции производственно-технического назначения.

Квотная выборка: устанавливаются  некие нормы количества участников опроса, отвечающих определенным требованиям. Например, принято решение, что в универсаме должно быть опрошено пятьдесят мужчин и пятьдесят женщин (или 3/4 - женщин, 1/4 - мужчин). Интервьюер проводит опрос, пока не выберет установленную квоту.

На практике имеет  место параллельное использование  нескольких методов формирования выборки.

7.3. Определение объема  выборки

Объем выборки - это количество элементов генеральной совокупности, которые нужно изучить.

Качественно на формирование выборки.могут оказывать воздействие два типа ошибок. Они характеризуют способ отбора опрашиваемых и называются систематическими (смещение выборки) и случайными.

Систематические ошибки возникают при неправильно выбранном методе сбора информации или неверно организованном опросе.

Случайные ошибки - такие, которые при повторных измерениях изменяются. Если сформировать новую выборку, то случайные ошибки изменяются количественно и качественно.

Систематическую ошибку можно устранить, изменив процедуру  форвдирования выборки. Случайная  же ошибка будет присутствовать всегда, при любом выборочном опросе. Для общего результата гораздо опаснее систематическая ошибка, так как по выборке ее невозможно выявить и оценить. Случайная ошибка подчиняется определенным законам, и, используя статистические методы, ее можно оценить.

Влияние случайности  полностью устранить невозможно. Со случайной ошибкой можно бороться двумя способами: увеличивать количество выборок или их размер, то есть число опрашиваемых в каждой выборке. Ошибка уменьшается при увеличении количества опрашиваемых в выборке. Несмотря на то, что увеличение объема выборки повышает достоверность полученных результатов, бесконечно увеличивать количество опрашиваемых не следует, потому что пропорционально возрастают затраты на опрос и увеличивается время получения и обработки информации.

В планировании реального исследования, кроме выяснения объема выборки и способа отбора респондентов, решают задачу достижения

требуемого исследователю  уровня точности результата. При определении  объема выборки нужно вычислить  ее размер, оценить возможную ошибку и вероятность того, что результаты будут описаны определенным законом (по определенному распределению). Итого получается неизвестных величин слишком много.

Выход из этой ситуации статистика предлагает следующий. Можно априорно задать некоторые из перечисленных  неизвестных и по ним вычислить оставшиеся. Так определяют необходимый объем выборки п, задавшись величинами требуемого уровня ошибки и формой распределения ответов.

Допустимая ошибка А - величина ошибки результатов опроса, которую исследователь может  задать сам. Эта величина определяет значение ошибки, хуже которой результат не должен быть. Доверительная вероятность - вероятность того, что результат проведенного измерения будет попадать в те границы, которые исследователь задает.

Формула, по которой можно, задавшись величинами допустимой ошибки и доверительной вероятности, вычислить требуемый объем выборки:

 

 

где N - объем генеральной  совокупности;

р - доля исследуемого признака в генеральной совокупности;

я-1-р;

I - коэффициент соответствия  доверительной вероятности Р;

А - допустимая ошибка.

Неудобство этой формулы  состоит в том, что она требует  предварительной информации о доле признака в генеральной совокупности, то есть как раз то, что исследователю тоже требуется определить в процессе исследования. Однако при р = 0,5 произведение р^ максимально и, значит, п тоже максимально. Подставив в формулу р = 0,5, получим выражение, которым можно пользоваться при любых долях признака в генеральной совокупности, а объем выборки при этом будет получаться с некоторым запасом (при 1==2 и Р=0,954).

Размер выборки при 4=2 , Р=(),954 и допустимой ошибке 5% представлен  в таблице 7.1 .

Таблица 7.1 Расчет размера  выборки

 

N	500	1000	2000	3000	4000	5000	10000	100000	со
п	222	286	333	350	360	370	385	398	400

 

Из таблицы видно, что, начиная с некоторого значения генераль 
ной совокупности, ее увеличение не ведет к увеличению объема выборки, 
поэтому при генеральной совокупности больше 5000 величиной N можно 
пренебречь. Отсюда: 2

п=1/Л   ,

•   •. ,к,~

следовательно, А = >/ 1/п . -'":'!

Таким образом, из приведенных  формул следует, что при отсут-"3 ствии точной информации о размере  генеральной совокупности вполне '*" можно довольствоваться выборкой 400 респондентов при N > 5000. '*

Существуют три стратегии  расчета объема выборки.

1. Стратегия предварительного  расчета (до проведения исследования). Это лишь первоначальный ориентир, так как, не принимается во внимание из-за неопределенности разброс мнений; а поэтому исходят из соотношения 50:50% (половина ответов «да», половина «нет»). Зависимость объема выборки от разброса (распределения) ответов следующая:

Таблица 7.2 Зависимость  объема выборки от распределения  ответов

Распределение   ответов, %	50:50	40:60	30 : 70	20:80	10:90
Объем выборки	384	369	327	246	139

Точность получаемых результатов исследования зависит также от фактического распределения ответов. В таблице 7. 3 приводятся данные, связывающие !размер выборки с величиной стандартной ошибки и распределением ответов.

Таблица 7.3 Влияние распределения  ответов и объема выборки на размер ошибки, %

 

Распределение ответов, %	Размер ошибки при объеме выборки
		25	50	100	150	200	300	500	1000
50 : 50	10,0	7,1	5,0	4,1	3,5	2,9	2,2	1,6
45:55	9,9	7,0	5,0	4,1	3,5	2,9	2,2	1,6
40:60	9,8	6,9	4,9	4,0	3,5	2,8	2,2	1,5
35:65	9,5	6,7	4,8	3,9	3,4	2,8	2Д	1,5
30 : 70	9,2	6,5	4,6	3,7	3,2	2,6	2,0	1,4
25:75	8,7	6,1	4,3	3,5	3,1	2,5	1,9	1,4
20:80	8,0	5,7	4,0	3,3	2,8	2,3	1,8	1,3
15:85	7,1	5,0	3,6	2,9	2,5	2,1	1,6	1,1
10:90	6,0	4,2	3,0	2,4	2,1	1,7	1,3	0,9
5:95	4,4	3,1	2,2	1,8	1,5	1,3	1,0	0,7

источник - сайт Гэллопа

 

Распределение ответов  является важным фактором для исследования. Чаще всего до проведения исследования не знают соотношения ответов, а оно оказывает существенное влияние, как на точность получаемых ответов, так и на прямые затраты.