| Откуда Вы узнали об агентстве Symbol-Marketing?
|
|
|
Количественные исследования:
Анкетные опросы
Описание метода:
Для проведения анкетного опроса необходима заранее разработанная анкета, в кругу специалистов иногда называемая опросным инструментом. Ответы на вопросы анкеты, полученные от респондентов (обычно покупателей или продавцов), составляют рабочий материал, необходимый исследователям для реализации поставленных целей и решения поставленных задач. Существует два вида анкетных опросов. В первом случае респондент самостоятельно заполняет анкету (отвечает на вопросы), во втором - беседу с респондентом проводит интервьюер, который записывает все ответы на опросном листе или фиксирует их на аудиопленке. В зависимости от задач исследования предпочтение отдается первому или второму варианту анкетного опроса.
Чтобы экстраполировать, распространить результаты исследования, полученные от ограниченного числа лиц, на всю совокупность респондентов необходимо правильно определить тип выборки и ее объем. В этом случае выборка должна быть представительной - репрезентативной.
Репрезентативность обозначает возможность делать выводы о всей совокупности опираясь на информацию о части совокупности. Доли групп респондентов, выделенные по социально-демографическим и иным характеристикам, в выборочной совокупности и в генеральной совокупности должны быть равными. Выборочная совокупность - это упрощенная, уменьшенная в размерах модель генеральной совокупности. Выборочная модель должна точно повторять генеральную модель.
Иногда решение задач не требует репрезентативной выборки.
Типы выборок:
Вероятностные выборки
1. Случайная
Главный принцип случайной выборки - равенство шансов каждой единицы генеральной совокупности попасть в выборочную совокупность. Отбор обязательно пронумерованных единиц из генеральной совокупности в выборочную производится не бессистемно, а в соответствии с определенными в теории статистики процедурами. Как правило, используется таблица случайных чисел.
2. Механическая (систематический отбор)
Механическая выборка является упрощенным вариантом случайной выборки. Единицам генеральной совокупности не приписываются номера, как в случайной выборке, они упорядочиваются в соответствии с фамилиям, адресами, телефонами, основываясь на алфавитных списках, картотеках, схемах и т. п. Из полученного таким образом списка единицы отбираются через равные интервалы в выборку. Этот интервал получил название <шага выборки>.
<<...OLE_Obj...>> , где
N - объем генеральной совокупности
n - объем выборочной совокупности.
3. Стратифицированная (районированная)
При стратифицированном отборе генеральная совокупность разделяется на однородные группы (страты) по какому-либо признаку. Поскольку группы однородны, внутригрупповая дисперсия мала, а межгрупповая - велика. Это значит, что объекты в группе очень похожи друг на друга, а сами группы сильно различаются между собой. Из выделенных страт производится случайный отбор единиц по принципам случайной или механической выборок.
4. Гнездовая
Принципы построения гнездовой выборки противоположны принципам стратифицированной выборки. Единицами гнездовой выборки являются не индивиды, а группы, гнезда, например, населенные пункты, районы, предприятия, школы. Единицы исследования здесь размещены компактно. Группы отбираются случайно (равновероятностно). Объекты, отобранные в группу, подлежат сплошному обследованию. Например, городские микрорайоны отбираются по равновероятностной (случайной) процедуре, а далее проводится сплошной опрос жителей микрорайонов, т. е. опрашиваются все жители отобранных в выборку микрорайонов. Межгрупповая дисперсия здесь меньше, чем в стратифицированной выборке, а внутригрупповая не имеет значения, поскольку обследуются все единицы совокупности (группы).
Невозможно рассчитать значение показателя отклонения выборочной средней от генеральной средней внутри этой группы.
5. Многоступенчатая (многофазная)
Построение многоступенчатой выборки основывается на описанных выше принципах. Обычно этот тип выборки применяется в исследованиях, когда возникает необходимость произвести поэтапный отбор единиц из разных совокупностей. Например, в общероссийских исследованиях. Совокупность, из которой осуществляется отбор, изменяется на каждом этапе отбора. В общероссийских исследованиях, как правило, вначале отбираются области, затем города, затем районы, далее микрорайоны, а на последнем этапе отбирают респондентов, проживающих в микрорайоне.
Не вероятностные выборки
1. Квотная
Квотная выборка строится и контролируется по нескольким параметрам единиц. Интервьюер отбирает объекты, строго удовлетворяющие нескольким признакам, которые задал исследователь. Объекты с заданными признаками образуют квоту. Например, интервьюер получает задание провести опрос десяти мужчин с высшим образованием, проживающих на первом этаже и имеющих машину (первая квота); и четырех женщин со средне-специальным образованием, личный месячный доход которых не ниже $ 1200 (вторая квота). Должно выполняться условие: доля квоты в выборочной совокупности равна доле квоты в генеральной совокупности.
2. Стихийная
По стихийной выборке опрашивают наиболее доступных респондентов. Исследователь полагается на принцип принадлежности респондента к проектируемой генеральной совокупности. Часто допускаются систематические ошибки, которые сложно контролировать. Особенно это характерно для уличных опросов. Во-первых, интервьюер устанавливает контакты с понравившимися ему респондентами, а во-вторых, опрашиваются только те респонденты, которые имеют возможность и желание взаимодействовать с интервьюером.
3. Метод основного массива
Преимущество опроса по методу основного массива состоит в том, что выборка имеет высокий удельный вес в генеральной совокупности. За счет этого удается устранить возможные смещения. В принципе достаточно опросить большую долю респондентов генеральной совокупности, что минимизирует отличие выборочной средней от генеральной средней.
4. Метод снежного кома
Отбор единиц по методу снежного кома осуществляется следующим образом: первоначально определяется группа респондентов, в ходе опроса которых выясняются адреса других лиц (знакомых, родственников, друзей, партнеров), которых затем также опрашивают. Процедура возобновляется - узнаются адреса третьих лиц и т. д. Выборка строится постепенно, этап за этапом, подобно процессу лепки снежного кома. Вначале формируется первый слой, к которому добавляется второй, третий и т. д.
В вероятностных выборках каждый объект генеральной совокупности (например, респондент) имеет равные шансы (вероятность) попасть в выборочную совокупность. В не вероятностных выборках это условие не выполняется.
Репрезентативной может быть как вероятностная, так и не вероятностная выборка.
Объем выборки.
Статистический расчет объема и ошибки выборки можно выполнить только для вероятностных выборок. Для не вероятностных выборок статистические методы расчета объема и ошибки выборки неприменимы.
Невозможность расчета параметров не вероятностных выборок не означает, что в ходе исследования будут получены неточные результаты. Во многих случаях не вероятностные выборки предпочтительнее (точнее) вероятностных. Кроме того, не вероятностные выборки требуют меньших временных и финансовых затрат Заказчика.
Многие неверно считают, что большой объем выборки гарантирует ее репрезентативность. Они задают вопрос: как обследование незначительного числа респондентов может дать точные сведения о большом числе людей, которые к тому же не были опрошены? Чем больше людей будет опрошено, тем более точные результаты будут получены, считают они.
Представим, что перед исследователем поставлена задача, обследовать все строительные организации Москвы. В выборочную совокупность исследователем были отобраны только небольшие по размеру фирмы в количестве 10 000. Получить доступ к представителям таких компаний значительно легче, чем к сотрудникам крупных строительных организаций, число которых в Москве не превышает 100. Что сможет узнать исследователь, если обследует такое большое количество мелких компаний? Правильно, характеристики мелких компаний и ничего больше. А ведь необходимо знать характеристики и других строительных компаний - средних и крупных. Таким образом, репрезентативность не зависит от объема выборки. Репрезентативность достигается только тогда, когда в выборку отобраны объекты из разных групп, при условии, что их доли в генеральной и выборочной совокупности равны. В нашем примере следовало отобрать организации разного типа - не только из группы "мелкие", но также из групп "средние" и "крупные". Лишь в этом случае мы могли бы добиться репрезентативности, представленности всех групп генеральной совокупности в выборке. Кроме того, не следовало изучать все 10 000 компаний одного типа - они имеют незначительные отличия. Правильным решением было бы опросить представителей компаний всех трех типов и уменьшить объем выборки.
Репрезентативность выборки зависит только от методики отбора единиц из генеральной совокупности в выборочную совокупность и не зависит от объема последней. Следовательно, очень маленькая по объему выборка при условии, что она правильно размещена в генеральной совокупности, может быть вполне репрезентативной. Конечно, чем больше объем выборки, тем выше ее точность, однако, неверно распределенная выборка в 5 млн. единиц намного хуже, чем хорошо распределенная выборка в 200 единиц.
Генеральная совокупность состоит из всех объектов, которые подлежат изучению. Выборочная совокупность - это часть объектов генеральной совокупности, от которых исследователь получает необходимые сведения (проводя, например, интервью), экстраполируемые (распространяемые) затем на всю генеральную совокупность. Если объекты, включенные в выборку, отобраны с соблюдением всех процедур, то характеристики, информация, сведения, полученные на выборочной совокупности, будут удовлетворять также и генеральной совокупности.
Состав генеральной совокупности зависит от целей исследования. Иногда генеральная совокупность - это все население России (например, когда изучаются электоральные установки избирателей перед выборами), иногда только строительные организации, расположенные только в Северном Административном Округе Москвы, с численностью сотрудников больше 120 человек.
Исходя из возможной максимальной вариации изучаемого признака (например, денежных средств, потраченных на строительные материалы) известный статистик и методолог В. И. Паниотто предлагает следующее соотношение между объемами выборочной и генеральной совокупности при уровне надежности 95% и соответственно ошибке выборки 5%. Уровень надежности 95% означает, что при идеальном случайном отборе истинное значение признака (т. е. такое, которое есть на самом деле) будет встречено в 954 случаях из 1000, следовательно, ошибиться можно лишь в 46 случаях из 1000, что очень не вероятно.
Если ошибка выборки зафиксирована на каком-то уровне, например, равняется 5%, то с определенного момента увеличение объема выборки не влияет на точность полученных результатов.
Таблица 1
Соотношение объемов выборочной и генеральной совокупности
при P = 0,954 (надежность) и ошибке 5%.
Генеральная совокупность Выборочная совокупность
500 222
1000 286
2000 333
3000 350
4000 360
5000 370
10 000 385
100 000 398
100000 более 400
Из таблицы 1 видно, что для выборки, ошибка которой равняется 5%, достаточно обследовать 400 единиц при бесконечной генеральной совокупности.
Для получения более точных результатов необходимо уменьшить ошибку выборки на один процентный пункт с 5% до 4%, что приведет к увеличению объема выборки до 625 единиц. Точность 3% достигается при объеме выборки 1111 единиц, 2% - при 2500 единиц, 1% - при 10 000 единиц (см. таблицу 1).
Таблица 2
Зависимость точности выборки от объема выборки
Объем выборки 400 625 1111 2500 10000
Ошибка выборки 5% 4% 3% 2% 1%
Таким образом, ошибка выборки зависит только от количества объектов выборочной совокупности. Существует обратно пропорциональная зависимость между ошибкой и объемом выборки: чем больше объем выборки, тем меньше ошибка выборки. Как правило, ошибка выборки 5% является удовлетворительной.
Чем более однородна генеральная совокупность, тем меньший объем выборочной совокупности потребуется для получения точных результатов. Если, например, в нашей выборке все респонденты одного возраста, то будет достаточно опросить одного респондента, чтобы узнать средний возраст по совокупности. Чтобы определить вкус каши достаточно съесть одну ложку, а не всю тарелку, конечно, при условии, что каша хорошо перемешана.
Возможности метода.
Получение информации о различных аспектах функционирования рынка и о рыночных субъектах: емкость рынка, доли рынка; предпочитаемые покупателями марки товаров, объемы потребления, места покупок, социально-демографические характеристики покупателей и т. д.
|
