Основные понятия. Разработка выборочного плана и определение объема выборки

Разработка выборочного плана и определение объема выборки

Рассмотрим основные понятия, используемые при проведении вы­борочных исследований.

На данном этапе маркетинговых решений возникает необходи­мость получить информацию о параметрах «группы», среди членов кото­рой будет проводиться маркетинговое исследование. Например, управ­ляющий маркетингом желает иметь данные об объеме сбыта продуктов его компании через различные типы розничных магазинов («группа»). Такая «группа» в статистике называется генеральной совокупностью или просто совокупностью. Иногда совокупность является достаточно малой по своей численности, и менеджер может изучить всех ее членов. Обыч­но же это сделать невозможно: изучить, например, мнение всех детей возраста от 3-х до 5 лет относительно игрушек определенного типа. Сле­довательно, проводится изучение только части совокупности, называемой выборкой.

Выборка является базовым уровнем проводимых исследований.

Необходимо отметить, что, поскольку выборка является частью изучаемой совокупности, полученные от выборки данные скорее всего не будут в точности соответствовать данным, которые можно было бы полу­чить от всех единиц совокупности. Различие между данными, получен­ными от выборки, и истинными данными называется ошибкой выборки. Ошибка выборки обусловливается двумя факторами: методом формиро­вания выборки и размером выборки. Эти вопросы будут рассмотрены ниже.

Формирование выборки прежде всего основывается на знании контура выборки (sampling frame), под которым понимается список всех единиц совокупности, из которого выбираются единицы выборки. На­пример, если в качестве совокупности рассматривать все автосервисные мастерские города Москвы, то надо иметь список таких мастерских, рас­сматриваемый как контур, в пределах которого формируется выборка.

Контур выборки неизбежно содержит ошибку, называемую ошиб­кой контура выборки и характеризующую степень отклонения от истин­ных размеров совокупности. Очевидно, что не существует полного офи­циального списка всех автосервисных мастерских города Москвы, вклю­чая полулегальный и нелегальный бизнес в данной области. Исследова­тель должен информировать заказчика работы о размерах ошибки конту­ра выборки.

Существуют три главные проблемы формирования выборки.

Прежде всего, исходя из сути рассматриваемой задачи, необходимо определить, кто является единицей выборки. Например, фирма — произ­водитель сотовых телефонов решила изучить потенциальный рынок на свою продукцию. Было принято решение изучить мнение по данному вопросу как лиц, принимающих решения по выбору коммуникационного оборудования в различных организациях, так и глав семейств, опреде­ляющих данную политику в семье.

Далее необходимо четко определить, кто рассматривается в качест­ве единицы выборки. В нашем примере единицами выборки являются начальники коммуникационных отделов и главы семейств.

Очень важным является также определение контура выборки. На­пример, список всех домовладельцев определенного региона. В целях выполнения правила репрезентативности проводимого исследования не­обходимо обратить внимание на метод, с помощью которого выбираются единицы выборки из контура выборки. Здесь разговор идет о планирова­нии выборки.

И наконец, необходимо решить вопрос об объеме выборки, кото­рый определяет число изучаемых единиц выборки. Объем выборки очень редко зависит от размера совокупности. Поэтому объем выборки для од­ного региона необязательно существенно меньше объема выборки для государства в целом.

При формировании выборки используются вероятностные (случай­ные) и не вероятностные (неслучайные) методы.

Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, то выборка называется вероятностной (случайной). Если этот шанс (вероятность) неизвестен, то выборка назы­вается невероятностной (неслучайной). К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований из-за невозможности точного определения размера совокупности не представляется возможным точно рассчитать вероятности. Поэтому термин «известная вероятность» скорее основан на использовании определенных методов формирования выборки, чем на знании точных размеров совокупности.

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 и с помощью таблицы 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 и т.п.). 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.

Использование простого случайного отбора гарантирует, что каж­дая единица совокупности известна и имеет равные шансы быть вклю­ченной в выборку.

Однако, чтобы можно было эти методы использовать, необходимо предварительно определить каждую единицу совокупности, что при больших размерах совокупности сделать достаточно сложно, а порой и невозможно.

Данный недостаток существенно снижается при использовании компьютера для присвоения единицам совокупности номеров и форми­рования выборки. При телефонном интервью компьютер может генери­ровать случайным образом телефонные номера: он имеет генератор слу­чайных чисел.

Начальная часть метода систематического отбора соответствует на­чальной части метода простого случайного отбора: необходимо получить полный список единиц генеральной совокупности.

Однако далее вместо присвоения порядковых номеров 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 же начальных страницы и колонки справочника ис­пользуются случайные числа.

Очевидно, что данный метод является более экономичным и быст­рым по сравнению с методом простого случайного отбора. Случайные числа используются только на начальной стадии его реализации. Вместе с тем такой метод дает менее репрезентативные результаты по сравнению с методом простого случайного отбора.

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

Другим методом вероятностного отбора является кластерный от­бор, основанный на делении совокупности на подгруппы, каждая из ко­торых представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода очень похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, что исследуется мнение населения какого-то региона от­носительно марки какого-то товара.

Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), на­пример области. Исследователь может считать, что выделенные кластеры являются идентичными и мнение населения этих областей характерно для региона в целом. Далее одна из областей (один кластер) выбирается случайным образом, определяется совокупность для этой области, в ней проводится соответствующее исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего региона (одноступенчатый подход).

Формирование выборки можно осуществить и на основе двухсту­пенчатого подхода. В этом случае после первоначального случайного формирования выборки кластеров (в нашем примере случайным образом выбирается несколько областей) используется один из вероятностных методов для проведения исследований среди единиц выборки. Очевидно, что репрезентативность результатов, полученных на основе исследований для группы кластеров, является более высокой, чем для одного кластера. Однако этот подход является более дорогим по сравнению с одноступен­чатым подходом.

Иногда при проведении исследований, когда общую исследуемую территорию можно разбить на отдельные зоны, при формировании вы­борки используется выборочная решетка, накладываемая на карту обсле­дуемой территории. Каждая ячейка решетки определяет конкретный кла­стер. Далее используется один из описанных методов формирования вы­борки. К сожалению, метод выборочной решетки не учитывает админи­стративные, естественные (реки, улицы и т.п.) и другие границы.

В основе всех описанных методов лежит предположение, что лю­бая совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых характеристик. Другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Но такая ситуация на практике встречается крайне редко. Скажем, исследуется рыночный потенциал определенного региона для какого-то товара. Население больших, средних и малых го­родов, сельской местности данного региона отличается по уровню обра­зования, дохода, образу жизни и т.п.

В случае несимметричного распределения совокупности последняя разделяется на различные подгруппы (страты), например по уровню до­ходов, и выборки формируются из этих подгрупп, по сути дела являю­щихся сегментами рынка. Такой метод носит название стратифициро­ванного отбора.

При использовании данного метода прежде всего следует выбрать некоторую наблюдаемую характеристику (признак), характеризующую каждую единицу совокупности, например уровень дохода.

Далее для каждой страты с помощью случайного отбора формиру­ется выборка.

Если размер выборки для определенной страты пропорционален размеру страты по отношению ко всей совокупности, то выборка называ­ется пропорционально стратифицированной. В случае непропорциональ­но стратифицированной выборки необходимо использовать весовые ко­эффициенты, уравновешивающие размеры страт.

При применении невероятностных методов отбора формирование выборки осуществляется без использования понятий теории вероятно­стей, вследствие чего невозможно рассчитать вероятность включения в выборку единицы совокупности.

Кратко охарактеризуем следующие невероятностные методы отбо­ра: отбор на основе принципа удобства, отбор на основе суждений, фор­мирование выборки в процессе обследования и формирование выборки на основе квот.

Смысл метода отбора на основе принципа удобства заключается в том, что 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 скорее применяется для поиска респондентов с за­данными характеристиками. Например, в универсаме путем первоначаль­ного задания вопросов выявляется, что из себя представляют опрашивае­мые и только некоторые из их числа подвергаются дальнейшему обследо­ванию. Данный метод является дешевым и простым, и существуют мето­ды оценки ошибки формирования выборки при его использовании, кото­рые будут рассмотрены ниже.

Формирование выборки на основе суждения основано на исполь­зовании мнения квалифицированных специалистов, экспертов относи­тельно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы. Например, изучается потребность в издании кули­нарной книги для приготовления в микроволновой печи низкокалорий­ной пищи. На основе мнения исследователей в состав фокус-группы бы­ло включено 12 домохозяек; шестеро из них владело микроволновыми печами более трех лет, трое — менее трех лет и трое только собирались их купить. По мнению исследователей, такой состав группы достаточно полно соответствует целям проводимого исследования. Результаты рабо­ты фокус-группы были признаны удовлетворительными; они послужили основой для крупномасштабных региональных опросов, проведенных на основе вероятностных методов.

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 исследо­вании, затем она по мере проведения обследования расширяется. Дан­ный метод применяется там, где контуры выборки являются очень огра­ниченными, например, при проведении маркетинговых исследований продукции производственно-технического назначения.

Формирование выборки на основе квот (квотный отбор) предпо­лагает предварительное, исходя из целей исследования, определение чис­ленности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам). Например, в целях исследования было принято решение, что в универсаме должно быть опрошено пятьдесят мужчин и пятьдесят женщин. Интервьюер проводит опрос, пока не выберет установленную квоту. Такой метод обычно применяется в случае, когда имеется четкое суждение о характеристиках респондентов, мнение которых целесообраз­но изучить в проводимом исследовании. Он дает возможность контроли­ровать деятельность интервьюеров, ограничивая выбор респондентов оп­ределенными требованиями.

На практике имеет место параллельное использование нескольких методов формирования выборки. Так, формирование выборки для оцен­ки мнения населения России относительно различных марок какого-либо товара, например холодильника, может осуществляться по следующей схеме [11]:

1. Россия, согласно ее административно - территориальному деле­нию, делится на 89 субъектов Федерации.

2. Осуществляется случайным образом выбор девяти субъектов (исключая Москву и С.-Петербург).

3. Все населенные пункты (исключая Москву и С.-Петербург) в за­висимости от численности населения делятся на шесть групп: до 1000 жителей, от 1000 до 10 000 (поселки), от 10 000 до 100 000, от 100 000 до 500 000, свыше 500 000 (города). Москва и С.-Петербург исследуются от­дельно.

4. На основе квотного метода устанавливается, что для каждого из девяти выбранных субъектов Федерации исследуются три города и два поселка (по крайней мере, по одному населенному пункту из этих двух типов поселков и трех типов городов должно принадлежать каждой ка­тегории). Для этого берется каждый пятый населенный пункт из спра­вочника Госкомстата «Численность населения Российской Федерации по городам, рабочим поселкам и районам на 1 января 1993 г.» и определяет­ся, в какую из категорий он попадет (систематический отбор). Так посту­пают до тех пор, пока не наберется нужное количество населенных пунк­тов.

Если, дойдя до конца списка, не будет найдено квотное число на­селенных пунктов, процесс выбора населенных пунктов начинается сна­чала, но берется каждый четвертый населенный пункт, и т.д.

5. Выбирается случайным образом в каждом выбранном городе и поселке по меньшей мере 20 респондентов.

Таким образом, кроме Москвы и С.-Петербурга должно быть про­интервьюировано 900 респондентов. В Москве и С.-Петербурге опраши­вается по 50 респондентов. В итоге должно быть проинтервьюировано 1000 респондентов.

Дата добавления: 2014-10-31