Определение объема выборки

В реальности решение об объеме выборки является компромиссом между теоретическими предположениями о точности результатов обсле­дования и возможностями их практической реализации, прежде всего имеются в виду затраты на проведение опроса.

Следует отметить, что объем выборки никак не влияет на репре­зентативность полученных результатов. Предположим, например, что в целях изучения степени использования в России персональных компью­теров в научной работе проводился опрос на основе принципа удобства на одном из московских перекрестков. И хотя было опрошено 5000 рес­пондентов, полученные результаты не являются репрезентативными даже для Москвы. Это обусловлено тем, что был использован невероятност­ный метод формирования выборки, который в данном случае применять было нельзя.

На практике используется несколько подходов к определению объ­ема выборки. Прежде всего опишем наиболее простые.

Произвольный подход основан на применении «правила большого пальца». Например, бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от совокупности. Данный подход является простым и легким в исполнении, однако не представляется возможным установить точность полученных результатов. При достаточно большой совокупности он к тому же может быть и весь­ма дорогим.

Объем выборки может быть установлен исходя их неких заранее оговоренных условий. Скажем, заказчик маркетингового исследования знает, что при изучении общественного мнения выборка обычно состав­ляет 1000—1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придер­живаться данной цифры. В случае, если на каком-то рынке проводятся ежегодные исследования, то в каждом году используется выборка одного и того же объема. В отличие от первого подхода здесь при определении объема выборки используется известная логика, которая, однако, являет­ся весьма уязвимой. Например, при проведении определенных исследо­ваний может потребоваться точность меньше, чем при изучении общест­венного мнения, да и объем совокупности может быть во много раз меньше, нежели при изучении общественного мнения. Таким образом, данный подход не принимает в расчет текущие обстоятельства и может быть достаточно дорогим.

В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так, в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать. Очевидно, что ценность получаемой информации не принимается в рас­чет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать достаточно точ­ные результаты.

Представляется разумным учитывать затраты не абсолютным обра­зом, а по отношению к полезности информации, полученной в результа­те проведенных обследований. Заказчик и исследователь должны рас­смотреть различные объемы выборки и методы сбора данных, затраты, учесть другие факторы.

Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема вы­борки исходя из определенных требований к надежности и достоверно­сти получаемых результатов. Он также используется при анализе полу­ченных результатов для отдельных подгрупп, формируемых в составе вы­борки по полу, возрасту, уровню образования и т.п. Требования к надеж­ности и точности результатов для отдельных подгрупп диктуют опреде­ленные требования к объему выборки в целом.

Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к оп­ределению объема выборки основан на расчете доверительных интерва­лов. Рассмотрение данного подхода начнем с краткой характеристики ряда базовых понятий математической статистики (см. подробнее, на­пример, в [10]).

Понятие вариации характеризует величину несхожести (схожести) ответов респондентов на определенный вопрос. В более строгом плане вариацией значений какого-либо признака в совокупности называется различие его значений у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Результаты ответов на вопросы оп­роса обычно представляются в форме кривой распределения. При высо­кой схожести ответов говорят о малой вариации (узкая кривая распределения) и при низкой схожести ответов — о высокой вариации (широкая кривая распределения). На рис. 4.5 приводятся кривые распределения результатов ответа на вопрос: «Сколько миль за год проходит ваш авто­мобиль?» для низкой и высокой вариации ответов.

Дата добавления: 2014-10-31