Выборочные исследования 1. Основные понятия выборочных

Выборочные исследования 1. Основные понятия выборочных исследований. Этапы разработки плана выборочного исследования. 2. Детерминированные методы выборки: виды и их сущность. 3. Вероятностные методы выборки: виды и их сущность. 4. Определение объема выборки.

Составление плана выборочного исследования затрагивает несколько вопросов: 1. Что проводить выборочное наблюдение или перепись? 2. Сколько отбирать респондентов? 3. Как их отбирать? 4. Как снизить или устранить последствия ошибок ненаблюдения?

Генеральная совокупность - совокупность элементов, которые обладают рядом общих характеристик (например: доход, возраст, пол и прочие) и обладают информацией, необходимой для решения проблемы маркетингового исследования. Информацию о генеральной совокупности можно получить либо: 1) переписью - сбор данных о всех ее элементах; 2) выборкой — часть ген. совокупности, сформированная по определённым правилам.

Исследователь на основании выборочных исследований делает заключение о параметрах генеральной совокупности и проверяет его методами мат. статистики

ПЛАН ВЫБОРОЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 1 Этап. Определение генеральной совокупности. Ген. совокупность определяется исходя из цели мг. исследования.

Ген. совокупность должна быть определена с точки зрения: - элемента ген. совокупности — это объект от которого исследователь хочет получит информацию (это тот человек, который будет отвечать на анкету, чаще всего это целевой потребитель); - единицы выборки — это единица наблюдения, которая содержит элемент ген. совокупности (например, предприятие или домохозяйство). Элемент и единица могут совпадать. - территории; и -времени проведения.

Например: цель исследования: определение потребительских предпочтений целевого сегмента на рынке одежды. Целевой сегмент: женщины в возрасте от 35 до 50 лет с доходом выше среднего. Определим ген. совокупность: Элемент ген. совокупности: жительница Кал. обл, женщина в возрасте от 35 до 50 лет с доходом более 20000 на члена семьи в мес. Единица выборки: домохозяйство Кал. обл. Территория: Кал. обл. Время: ноябрь 2013 г.

2 ЭТАП. Определение основы выборочного наблюдения (контура выборки). Основа выборки (контур выборки) — список элементов ген. совокупности (или список единиц выборки). Основа выборки формируется на основании: -данных переписи; - баз данных клиентов; - телефонных справочников; - деловых справочников и пр.

При формировании основы (контура) выборки исследователь неизбежно допускает ошибку контура выборки. В ее основе различие между ген. совокупностью и контуром выборки. Причины: устаревшие источники (базы данных, справочники и пр. ).

Пути снижения ошибки контура выборки 1. Пересмотр контура выборки путем проверки данных на которых был построен контур. 2. Устранение ошибки на этапе полевых работ путем тщательного отбора респондентов (учет соц-дем. хар-к) 3. Корректировка собранных данных методом взвешивания.

3 ЭТАП. Определение метода выборки Различают 2 группы методов выборки: 1. Методы детерминированные В основе методов принцип удобства и доступности респондентов. В результате использования таких методов в выборку попадают чаще всего легкодоступные респонденты. Труднодоступные группы респондентов имеют меньшую вероятность попасть в выборку.

Детерминированные методы выборки не обеспечивают репрезентативность выборки. Репрезентативность выборки — схожесть выборки по составу и по структуре с генеральной совокупностью. Поэтому полученные результаты нельзя распространить на всю ген. совокупность.

2. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ ВЫБОРКИ В основе методов случайный отбор респондентов. Каждый элемент ген. совокупности имеет равную вероятность попасть в выборку. Поэтому такие выборки признаются репрезентативными, а полученные результаты таких выборочных исследований можно перенести на всю ген. совокупность с помощью процедуры проверки гипотез.

4 ЭТАП. Определение объема выборки Объем выборки определяют следующие факторы: - важность принимаемого решения или требуемая точность информации. Чем больше тем больше должен быть объем выборки; - характер исследования (поисковое исследование — малые выборки, итоговое — большие выборки);

- количество искомых переменных. Чем больше переменных тем больше нужно опросить; - метод анализа данных. Чем сложнее, тем больше должен быть объем выборки. - объем выборки в аналогичных исследованиях. Есть рекомендуемые цифры по объемам выборки! Они установлены опытным путем и могут служить ориентирами. - фактор ограниченности ресурсов.

Методы определения объема выборки 1. Статистический метод (метод доверительных интервалов). См. далее. 2. Опытным путем на основе прошлого опыта.

5 ЭТАП. Проведение выборочного исследования. Согласно плану.

Рассмотрим ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ МЕТОДЫ ВЫБОРКИ К таким методам относят: 1. Нерепрезентативная выборка. 2. Поверхностная выборка. 3. Выборка по квотам. 4. Выборка по принципу «снежного кома» . Чаще всего такие методы применяют в поисковых исследованиях.

1. Нерепрезентативный метод — метод согласно которому выборка формируется на основе удобства и доступности элементов. Такая выборка нерепрезентативна. Пример: опрос на улицах города. Необходимо понимать, что такая выборка не может представлять какую-либо определенную ген. совокупность. Поэтому результаты нельзя распространить на изучаемую ген. совокупность. Метод используется в поисковых исследованиях

2. Поверхностная выборка — метод согласно которому элементы отбираются на основе суждений исследователя. Пример: выбор магазинов для проведения эксперимента, выбор избирательных участков для изучения мнений избирателей. Нет случайного отбора! Совокупность четко не определена. Суждения исследователя — главный критерий отбора. Метод нерепрезентативен.

3. Квотная выборка — двухэтапная поверхностная выборка. На первом этапе определяется структура ген. совокупности, исходя из ее характеристик (пол, возраст, доход и пр. ) и устанавливаются квоты. На втором этапе отбираются элементы на основе принципа удобства и доступности. Структура выборки соответствует структуре ген. совокупности. Например: опрос в магазине клиентов.

4. Метод «снежного кома» Метод, согласно которому случайным образом формируется начальная группа респондентов. Далее в выборку включают респондентов, названных участниками первой группы. После опроса респондентов просят помоч выявить других кандидатов, входящих в ген. совокупность. Применяется когда контур выборки очень сложно определить.

РАССМОТРИМ ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ ВЫБОРКИ К ним относят: 1. Простая случайная выборка. 2. Систематическая выборка. 3. Стратифицированная выборка. 4. Кластерная выборка.

ПОМНИМ!!! В основе вероятностных методов СЛУЧАЙНЫЙ ОТБОР ЭЛЕМЕНТОВ ГЕН. СОВОКУПНОСТИ!

1. Простая случайная выборка — вероятностный метод выборки согласно которому каждый элемент ген. совокупности имеет известную и равную вероятность отбора. Каждый элемент выбирается независимо от другого элемента.

Этапы формирования простой случайной выборки. 1. Определяем основу выборки (контур выборки). 2. Присваиваем каждому элементу порядковый номер. 3. Генерируем случайные числа (с помощью ПК или таблицы случайных чисел) 4. Выпавшие случайные номера — это порядковые номера элементов из контура. Их и включаем в выборку.

Недостатки простой случайной выборки 1. Сложность создания контура. Без контура метод невозможен. 2. Если ген. совокупность распределена по большой территории, то выборка требует немалых фин. ресурсов и времени. 3. По сравнению с другими вероятностными методами метод имеет меньшую точность. 4. Есть вероятность получить нерепрезентативную выборку.

2. Систематическая выборка Метод согласно которому сначала задают произвольную начальную точку, а затем из основы выборки последовательно выбирают каждый i-й элемент. i — интервал выборки i=N/n, где N- объем ген. совокупности n- объем выборки Систематическую выборку можно применять даже не зная структуру основы выборки, например, опрашиваем каждого i-го человека, покидающего магазин

3. Стратифицированная выборка Двухэтапный вероятностный метод, согласно которому ген. совокупность сначала делится на страты (однородные слои), затем элементы из каждого слоя отбираются с помощью простой случайной или систематической выборки. Переменные, используемые для деления на страты называются стратификационные переменные

Отбор стратификационных переменных осуществляется исходя из проблемы маркетингового исследования. Чаще всего к таким переменным относят: доход, возраст, пол, поведенческие переменные (частота покупки и пр. ) Как правило выделяют не больше 2 -3 переменных.

Самое главное, что страты должны быть как можно более однородными внутри, а по отношению к другим стратам — разнородными. Страты могут рассматриваться как отдельные генеральные совокупности. Каждый элемент может принадлежать только одной страте.

Стратифицированная выборка бывает 2 х видов: 1. Пропорциональная стратифицированная - структура выборки полностью соответствует структуре ген. совокупности. 2. Непропорциональная стратификационная — объем выборки из каждого слоя пропорционален доле слоя в ген. совокупности и показателю вариации в данном слое.

Стратифицированная выборка считается самой точной выборкой и весьма популярной. Этапы: 1. Формируем контур выборки. 2. Определяем стратификационные переменные. 3. Определяем по ним структуру ген. совокупности. 4. С помощью простой случайной или систематической из каждой страты набираем элементы.

4. Кластерная выборка Метод, согласно которому ген. совокупность делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы (кластеры). Далее с помощью вероятностного отбора отбираются кластеры. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера либо проводиться их случайный отбор.

Критерии формирования кластеров прямо противоположны критериям формирования страт. КЛАСТЕР РАЗНОРОДЕН ВНУТРИ, А ПО ОТНОШЕНИЮ К ДРУГОМУ КЛАСТЕРУ МАКСИМАЛЬНО ПОХОЖ. КЛАСТЕР — ЭТО ГЕН. СОВОКУПНОСТЬ В МИНИАТЮРЕ!

Цель кластерной выборки — это не увеличить точность, а сократить ЗАТРАТЫ!!! Это достигается тем, что в выборку не включают все кластера. Исследуют один — два кластера, а выводы распространяют на всю ген. совокупность! Распространенной формой кластерной выборки является территориальная выборка (кластеры — это районы — округа, кварталы, регионы и пр. )

Недостатки кластерной выборки 1. Низкая точность. 2. Сложность формирования кластеров. Достоинства кластерной выборки 1. Низкие затраты.

Определение объема выборки Основные понятия Параметр — это описание определённой характеристики ген. совокупности. Параметр указывает на истинное значение, которое было бы получено, если бы проводилась не выборка, а перепись. Статистика — описание характеристики выборки. Статистика выборки используется для оценки параметров ген. сов-ти

Степень точности (Д) — желательная величина оценочного интервала при оценке параметра ген. совокупности с использованием выборочной статистики. Доверительный интервал — это диапазон в который попадает истинное значение параметра ген. совокупности при заданном уровне вероятности (уровне достоверности).

Уровень достоверности — вероятность того, что параметр ген. совокупности попадет в доверительный интервал. В маркетинговых исследованиях уровень достоверности принимается равным 95% или 99%.

Этапы определения объема выборки 1. Установите степень точности (Д) 2. Установите уровень достоверности: 95% или 99% 3. По таблице z-распределения определите значение Z, соответствующее уровню достоверности. Для 95%: z=1, 96; Для 99%: z=2, 58

4. Если основной задачей исследования является поиск среднего, то определите среднеквадратичное отклонение ген. совокупности. Оно определяется исходя из прошлого опыта, экспертных оценок, приблизительным путем. Если основной задачей исследования является поиск доли, то на этом этапе задается доля по ген. совокупности.

5. Рассчитайте объем выборки по формуле: Для среднего: Для доли:

6. Если объем выборки составляет 10% и более от объема ген. совокупности, то такая совокупность признается малой и объем выборки корректируется по формуле:

7. Если на 4 -м этапе среднеквадратичное отклонение ген. совокупности (или доля) были точно неизвестны и для определения объема выборки использовались предположительное значения, то после получения результатов пересчитывают доверительный интервал.

Пересчет доверительных интервалов Для среднего: где, - стандартная ошибка среднего - среднее значение по ген. совокупности - среднее значение по выборке S-среднеквадратичное отклонение по выборке

Пересчет доверительного интервала для доли: где р -доля по выборке; - доля по ген. совокупности - стандартная ошибка доли; n- объем выборки

8. На последнем этапе полученный объем выборки корректируют с помощью коэффициентов охвата и завершенности. Коэффициент охвата (Кохв. ) — доля респондентов, принадлежащих ген. совокупности и отобранных для исследования. Зависит от качества контура выборки. Коэффициент завершенности (Кзав. )— доля респондентов правильно заполнивших анкеты и полностью прошедших интервью. Определяется профессионализмом интервьюеров.

Окончательный объем выборки считаем по формуле: