70. Виды измерительных шкал и их основные характеристики.

Измерения в маркетинговых исследованиях — это система, имеющая базовое значение, без которой само понятие исследований не имело бы смысл. При составлении анкеты важно знать основные типы шкал и выбирать наиболее подходящие для каждого вопроса. От правильного выбора типа измерительной шкалы будет зависеть весь дальнейший результат.

Шкала наименований подразумевает выбор одного или нескольких наименований из списка. Например: выберите марки автомобилей, которые вам нравятся по дизайну: -а)ауди -б)мерседес -в)БМВ

Шкала порядка  1. Пожалуйста, проранжируйте фирмы-производители электронной продукции в соответствии с системой вашего предпочтения. Поставьте “1” фирме, которая занимает первое место в системе ваших предпочтений; “2” – второй и т.д.:  -Сони  -Панасоник  -Филлипс  -Орион  -и т.д. 

Шкала ранжирования подразумевает расположение вариантов в порядке возрастания/убывания какой-либо их характеристики. Например: запишите эти марки автомобилей так в порядке вашего к ним отношения так, чтобы на первом месте оказался самый красивый автомобиль, а на последнем – самый некрасивый: Шкала интервалов подразумевает причисление каждого варианта к какому-либо качественному интервалу. Например: оцените степень стильности дизайна этих марок автомобилей по шкале: 1-ужасно, 2-плохо, 3-нормально, 4-хорошо, 5-отлично: Шкала отношений подразумевает количественное отношение респондента к чему-либо. Например: укажите вероятность приобретения вами какого-либо из этих автомобилей: Каждый из типов шкал имеет как свои плюсы для системы измерений в маркетинговых исследованиях, так и свои минусы. При выборе типа шкалы необходимо точно понимать, какие именно данные нужно получить для максимально качественного результата.

70. Методы выборочных исследований. Виды вероятностных и детерминированных выборок. Источники ошибок выборочных исследований.

1. Вероятностные выборки  1.1 Случайная выборка (простой случайный отбор) Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.  1.2 Механическая (систематическая) выборка Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k  1.3 Стратифицированная (районированная) Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.  1.4 Серийная (гнездовая или кластерная) выборка При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.  2. Невероятностные выборки Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д..  2.1. Квотная выборка Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто.  2.2. Метод снежного кома Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)  2.3 Стихийная выборка Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.  2.4 Выборка типичных случаев Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения. 

Вероятностная выборка (probability sampling) – выборка, в которую каждый элемент объекта исследования может попасть с заданной степенью вероятности. Детерминированная выборка (non-probability sampling) – выборка, в которую элементы попадают на основании заранее определённых предпочтений или суждений. Основным отличием между указанными процедурами является то, что при вероятностной выборке каждый элемент может попасть в выборку, причём вероятность такого попадания для каждого элемента определена. При детерминированной выборке часть элементов вообще не может попасть в выборку, и ни для одного элемента невозможно заранее определить вероятность его попадания в выборку. Выделяются следующие виды детерминированных выборок:

1) Нерепрезентативные выборки (convenience sampling) основаны на отборе наиболее доступных элементов. Примерами нерепрезентативных выборок являются множества знакомых, однокурсников, посетителей магазина в определённое время, читателей газеты или зрителей телеканала, коллег по работе. Такая выборка не позволяет получить полностью достоверные сведения об объекте исследования, поэтому её рекомендуется использовать только при поисковых исследованиях. 2) Преднамеренные выборки (judgemental sampling) основаны на отборе вручную тех элементов, которые, по мнению исследователя, отвечают целям исследования. Примером такой выборки является исследование определённой группы людей, которые, как выяснилось по результатам предыдущих исследований, имеют такие же характеристики поведения, как и вся исследуемая совокупность. 3) Квотные выборки (quota sampling) – детерминированные выборки, формируемые путём включения в выборку элементов в той же пропорции по основным характеристикам, в которой они присутствуют в общей исследуемой совокупности.

Вероятностные выборки могут относиться к следующим видам :1) 1)Простая случайная выборка (simple random sampling, SRS)– выборка, в которой каждый элемент объекта исследования с равной вероятностью может попасть в выборочную совокупность. является простейшим методом формирования вероятностной выборки. Такая выборка формируется путём случайного равновероятного отбора элементов из их полного перечня. Процедура отбора может иметь форму выбора шаров из барабана либо номеров с помощью генератора случайных чисел.

2)Стратифицированная выборка (stratified sampling) – вероятностная выборка, в которую элементы отбираются в два этапа: сначала генеральная совокупность разделяется на непересекающиеся исчерпывающие подмножества, а затем в каждом из подмножеств производится отбор элементов по методу простой случайной выборки. 3) Групповая или кластерная выборка (cluster sampling) – вероятностная выборка, которая формируется в три этапа: на первом этапе исследуемая совокупность делится на несколько непересекающихся исчерпывающих подмножеств (кластеров), затем производится случайный отбор подмножеств для исследования, и, наконец, в отобранных подмножествах вероятностным методом отбираются конкретные элементы для исследования.