ТЕМА 3. ФОРМИРОВАНИЕ ВЫБОРКИ

План:

3.1. Выборка или сплошное наблюдение

3.2. План выборочного наблюдения

3.3. Методы выборки

3.4. Детерминированный метод выборки

3.5. Вероятностный метод выборки

3.6 Определения и условные обозначения

Выборка или сплошное наблюдение

Цель большинства маркетинговых исследований – получить информацию о параметрах генеральной совокупности.

Генеральная совокупность – это исследуемая группа, о которой нужно собрать информацию. Информацию о параметрах генеральной совокупности можно получить в результате проведения сплошной переписи наблюдения или выборки.

Перепись– сбор сведений обо всех элементах генеральной совокупности. Выборка– это подмножество генеральной совокупности, отобранное для участия в исследовании. Характеристики выборки (статистики) используются для описания параметров генеральной совокупности, т.е. маркетолог на основании выборочных данных делает выводы о параметрах генеральной совокупности.

Перепись или выборка. Проведение переписи связано с большими финансовыми и временными затратами. Перепись нереальна, если генеральная совокупность велика (покупатели большинства потребительских товаров). Перепись может быть уместна в исследованиях товаров производственного назначения (небольшой объем генеральной совокупности и значительные различия в характеристиках товаров). Использование переписи может так повысить систематические ошибки, что они превысят уровень ошибки выборки. Признается, что основная часть ошибок выборки – это систематические ошибки. Случайные ошибки здесь относительно невелики. Часто аргументом в пользу выборки является точность полученных результатов. Бюро переписи США проверяет точность информации, полученной при проведении переписей, с помощью выборочных наблюдений.

Выборка целесообразна, когда в результате измерения происходит уничтожение или порча отобранных элементов (потребление в процессе тестирования образцов). Выборка незаменима при анализе частных случаев.

План выборочного наблюдения

Этапы процесса составления плана выборочного наблюдения

1. Определение генеральной (изучаемой) совокупности.

2. Определение основы выборки.

3. Определение методов проведения выборки.

4. Определение объема выборки.

5. Осуществление процесса выбора.

Определение генеральной (изучаемой)совокупности. Генеральная (изучаемая) совокупность – это совокупность элементов или объектов, обладающих информацией, которую желает получить исследователь и на основании которой нужно сделать выводы. Генеральная совокупность должна быть точно определена, иначе исследование будет в лучшем случае неэффективно, а в худшем – приведет к неправильным выводам. От этого зависит, кого включать и кого не включать в выборку.

Генеральная совокупность определяется с точки зрения, а) элементов, б) единиц выборки, в) территории, г) времени. Элемент – это объект, о котором или от которого исследователь хочет получить информацию. Обычно элементами являются респонденты. Единица выборки – это базовая единица наблюдения, содержащая элементы генеральной совокупности, подлежащие отбору. Так, мы может сначала отобрать семьи (единица выборки), затем женщин от 18 лет (элементы).

Пример определения генеральной совокупности. Генеральную совокупность для выборочного наблюдения постоянных покупателей универмагов можно определить следующим образом. Элементы: главы семей (мужчины или женщины), чаще всего совершающие покупки в универмагах. Единицы выборки: семьи. Территория: конкретный регион. Время: год.

Определение основы выборочного наблюдения. Основа выборочного наблюдения – отображение элементов, из которых состоит генеральная совокупность. Это или их список, или инструкция для определения генеральной совокупности. Например, телефонные справочники, список предприятий, входящих в отрасль, городская адресная книга или карта. Если у исследователя нет списка элементов генеральной совокупности, он устанавливает правила их отбора, например, процедуру случайного определения номеров в телефонном опросе.

Определение методов проведения отбора элементов. Необходимо сделать выбор между, а) байесовым и традиционным подходом к отбору, б) повторной и бесповторной выборкой, в) вероятностным и детерминированным выборочными методами.

Байесов подход – метод последовательного отбора элементов. После добавления каждого элемента в выборку собирается информация, рассчитываются статистические данные по выборке и определяются затраты на проведение исследования. Метод не нашел широкого применения, т.к. большая часть необходимой информации о затратах и последствиях недоступна. Наиболее распространен традиционный подход к отбору элементов, когда выборка полностью формируется до того, как начинается сбор информации.

При повторной выборке исследователь выбирает и возвращает элемент в основу выборки, один и тот же элемент может неоднократно включаться в выборку. При бесповторной выборке выбранный элемент генеральной совокупности удаляется из основы выборки и не может использоваться вновь. Эти два подхода дают одинаковые статистические результаты, если основа выборки намного больше объема выборки. Различия между этими подходами важно учитывать, когда основа выборочного наблюдения лишь немного больше объема выборки.

Гораздо более важен выбор между вероятностным и детерминированным методами выборки. Если единица выборки и элемент целевой совокупности различны, необходимо четко определить, по какому принципу следует отбирать элементы и единицы выборки. Например, вот один из методов случайного отбора респондента в семье – определяем, кто из членов семьи следующим празднует день рождения.

Определение объема выборки. Объем выборки – это количество элементов генеральной совокупности, которые нужно изучить. Есть качественные и количественные факторы определения объема выборки.

Качественные факторы определения объема выборки: важность принимаемого решения, характер исследования, количество переменных, характер анализа, объем выборки в аналогичных исследованиях, коэффициент завершенности, ограниченность ресурсов.

Чем важнее принимаемое решение, тем точнее должна быть информация. Увеличиваются объем выборки и ее стоимость. О степени точности говорит среднеквадратичное отклонение от среднего значения, которое обратно пропорционально квадратному корню объема выборки.

В поисковых исследованиях объем выборки, как правило, невелик. В дескриптивных исследованиях (с использованием статистического анализа и большого числа переменных) объем выборки существенно больше. Это позволяет снизить общий эффект от ошибок выборки по всем переменным. Большой объем выборки необходим при проведении углубленного анализа (на уровне сегментов, подгрупп) с использованием разнообразных методов многомерного анализа, а также для обеспечения высокой точности анализа.

Существуют типичные (общепринятые) объемы выборок для аналогичных исследований. Они устанавливаются опытным путем и служат ориентирами, особенно для детерминированных выборок. Всегда существуют временные и финансовые ограничения построения выборки. Учитывается степень охвата респондентов и коэффициент завершенности.

Проведение выборочного обследования. Разрабатывается детальный план с точки зрения совокупности, инструментария, единиц, методов осуществления и объема выборки. Например, следует точно описать конкретные процедуры отбора респондентов для случаев, когда в квартире никто не живет, респондента нет дома и т.п.

Методы выборки

Методы выборки делятся на вероятностные (случайные) и детерминированные (неслучайные). Классификация методов выборки дана на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Классификация методов выборки

Детерминированными называются методы, в которых не применяется случайный отбор элементов. Исследователь решает, какие элементы включить в выборку. Этот метод не позволяет объективно оценить точность результатов исследования, поскольку невозможно определить вероятность включения в выборку каждого отдельного элемента, полученные результаты нельзя статистически распространять на всю совокупность.

Чаще всего используют следующие детерминированные методы: нерепрезентативная выборка, поверхностная выборка, квотная выборка, «снежный ком».

Вероятностные методы выборки –это процедура проведения выборочного наблюдения, в соответствии с которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную вероятность включения в выборку. Можно рассчитать доверительные интервалы, в пределах которых с определенной достоверностью получают истинные значения характеристик генеральной совокупности. Это позволяет распространить полученные результаты на всю генеральную совокупность.

Классификация вероятностных методов: а) элементарный или кластерный метод отбора; б) одинаковой или различной вероятности отбор единиц выборки; в) целостный или стратифицированный метод отбора; г) случайный или систематический метод отбора; д) одноступенчатая или многоступенчатая технология отбора. Сочетание этих подходов дает 32 различных метода проведения вероятностного отбора респондентов.