2) Определение метода обследования.

В зависимости от объема генеральной совокупности и целей исследования могут быть использованы методы сплошного (изучение всех единиц генеральной совокупности) или выборочного обследования (обследование части генеральной совокупности – выборки). Метод выборочного обследования обеспечивает меньшую точность по сравнению с методом сплошного обследования, однако он менее трудоемок. Целесообразно использование данного метода при наличии большого числа однородных единиц генеральной совокупности.

3) Определение процедуры формирования выборки (типа выборки). Типы выборки очень разнообразны, и в каждом отдельном случае следует внимательно подходить к вопросу их выбора. Выделяют неслучайные и случайные процедуры составления выборки.

При формировании случайной выборки применяют процедуры:

• Простая выборка – каждая единица совокупности имеет одинаковый (ненулевой) шанс быть выбранной. Процедура трудоемка и обязывает иметь список всех единиц совокупности. Может быть реализована с помощью случайных чисел.

• Систематическая выборка – первый элемент совокупности отбирается с помощью случайных чисел, остальные элементы отбираются через равные интервалы, например, каждый 10-й элемент.

• Стратифицированная выборка – генеральная совокупность делится на группы с набором определенных признаков (страты), в каждой из которых с помощью случайного отбора формируется своя выборка. Допустим, в ходе маркетингового исследования необходимо получить информацию об отношении к курению учащихся школы. Вероятно, что мнение младших учеников будет почти однозначным, тогда как в старших классах вариативность ответов может возрасти. В этом случае гораздо разумнее разбить всех учеников, например, на три группы: 1-5 классы, 6-9 кассы, 10-11 классы и сформировать простую случайную выборку в каждой из групп. В младших классах нам потребуется гораздо меньше респондентов, чем в старших.

• Кластерная выборка – генеральная совокупность делится на идентичные группы (кластеры), которые должны быть, по возможности, однотипными. Состав кластера должен быть подобен генеральной совокупности. Далее кластеры отбираются случайным образом, и все представители выбранных кластеров подвергаются исследованию. Например, чтобы выяснить отношение к курению учеников выпускных классов в городе, необходимо сформировать случайную выборку из совокупности всех выпускных классов города, а затем опросить всех учеников выбранных классов.

Неслучайные процедуры составления выборки предполагают неслучайный выбор респондентов, чье мнение может отличаться от мнения генеральной совокупности в целом. При использовании неслучайных процедур отбор элементов в выборку производится на основе каких-либо принятых условий, исходя из удобства исследователя. Например, в выборку отбираются только те респонденты, которые зашли в магазин с 10 до 11 часов. Возможны следующие неслучайные процедуры составления выборки:

• Произвольная выборка – элементы выбираются без плана, бессистемно – респонденты выбираются исходя из удобства исследования. Получается удобно и дешево, но нерепрезентативно.

• Авторитетная (типовая) выборка - в ее число попадают более информированные, более профессиональные или более важные с др. точек зрения элементы генеральной совокупности. Используется для формирования фокус-групп, проведения глубинного интервью.

• Квотированная выборка - содержит определенное количество квот с данной характеристикой (возраст, доход и пр.). Однако выбор респондентов имеет не вероятностный, а субъективный характер

4) Определение размера выборки является компромиссом между теорией точностью результатов исследования и возможностью ее практической реализации по объему финансовых и временных затрат на сбор информации.

Как правило, объем выборки рассчитывается с применением специальных статистических формул, основанных на теории случайного распределения Гаусса. Для расчета размера выборки маркетингового исследования необходимо определить объем генеральной совокупности, допустимую величину ошибки выборки, уровень доверительной вероятности и ожидаемую дисперсию или вариативность. Значения этих параметров будут зависеть от компромисса между ценностью более точной информации и стоимостью размера выборки.

Объем повторной выборки при неизвестном объеме генеральной совокупности с известным распределением контролируемого признака рассчитывается по формуле (1), при известной дисперсии изучаемого признака рассчитывается по формуле (2):

где t – нормированное отклонение (коэффициент доверия) при соответствующем уровне доверительной вероятности γ (определяется по специальным таблицам нормального распределения); p – доля элементов в выборке, обладающих конкретным признаком (например, процент домохозяйств, пользующихся посудомоечной машиной); q – доля элементов в выборке, которые не обладают этим признаком (100% - p); σ² – оценка максимальной дисперсии изучаемого признака при использовании худшего варианта опроса (вариативность); Δ – допустимая ошибка выборки (доверительный интервал).

Объем бесповторной выборки при известном объеме генеральной совокупности с известным распределением контролируемого признака рассчитывается по формуле (3), при известной дисперсии изучаемого признака рассчитывается по формуле (4):

Допустимую ошибку (доверительный интервал) Δ можно понимать как погрешность - это допустимое отклонение наблюдаемых значений от истинных. Размер этого допущения определяется исследователем с учетом требований к точности информации. Общепринятой в управленческой практике шириной доверительного интервала считается ±5,0% (для стандартных исследований) или ±2,5% (для более точных исследований).

Уровень доверительной вероятности γ означает степень уверенности в том, что значение наблюдаемого элемента попадет в заданный диапазон доверительного интервала. Как правило, используется 95% (для стандартных исследований) или 99% (для более точных исследований). В случае если точностью можно пожертвовать, уровень доверительной вероятности снижают до 90% и даже 68%, что влечет снижение размера выборки. Наиболее часто используемые границы интервалов нормального распределения представлены в таблице:

Доверительная вероятность 	Коэффициент доверия t	Интервал значений
 = 68%	t = 1	в пределах ± 1
 = 90%	t = 1,65	в пределах ± 1,65
 = 95%	t = 1,96	в пределах ± 1,96
 = 95,4%	t = 2	в пределах ± 2
 = 99%	t = 2,58	в пределах ± 2,58
 = 99,7%	t = 3	в пределах ± 3

Вариативность показывает вероятность получения определенного варианта ответа на заданный респонденту вопрос. Например, если вопрос подразумевает два возможных варианта ответа («да» или «нет», «черный» или «белый»), вариативность составляет 100% / 2 = 50%. Если основной изучаемый вопрос предусматривает 5 вариантов ответа (например, 5 возрастных групп), вариативность составит 100% / 5 = 20%.

Пример расчета выборки. В микрорайоне проживает 5000 семей. В порядке случайной бесповторной выборки предполагается определить, пользуются ли семьи посудомоечной машиной при условии, что допустимая ошибка выборки не должна превышать ±5% с доверительной вероятностью =95%. Сотрудники маркетингового отдела предполагают, что при случайной выборке 40% респондентов ответят «нет» и 60% - «да».

Исходные данные для расчета выборки: N=5000, Δ=±5%, t=1,96 при =95% (смотрим по таблице нормального распределения), p=0,4, q=1-p=0,6. Подставляем данные в формулу (3) и получаем:

При отсутствии точной информации о размере и характеристиках генеральной совокупности (при условии, что ее величина больше 5000 единиц) чтобы получить данные с ±5,0% точностью достаточно включить в выборку 400 представителей. Но данное правило работает, когда исследователю необходима только общая информация по генеральной совокупности, например возрастное распределение аудитории. Если мы собираемся контролировать структуру выборки по нескольким признакам (например, необходимо определить потребительские предпочтения в каждой из возрастных групп), тогда объем выборки будет больше. В работе «Маркетинговые исследования»² отмечается, что объем выборки должен составлять не менее 100 единиц совокупности для каждого первостепенного и не менее 20-50 единиц совокупности для каждого второстепенного исследуемого признака. Также необходимо делать поправку в сторону увеличения объема выборки в связи с тем, что отдельные респонденты могут оказаться вне досягаемости или отказаться от участия в исследовании.

Важной задачей при планировании выборки является обеспечение ее репрезентативности. Чем точнее состав выборки представляет совокупность по изучаемым вопросам, тем выше ее репрезентативность.