4) Ошибки сбора данных

О шибки сбора данных

Ошибки выборки Невыборочные ошибки

Ошибки интервьюеров Ошибки респондентов

Преднамеренные Непреднамеренные

Ошибки выборки возникают по 2-м причинам:

1. Неудачно выбран метод формирования выборки

2. Объем выборки намного меньше, чем объем совокупности.

В 1-ом случае уменьшить ошибку выборки невозможно, придется проводить повторные исследования, во 2-м случае ошибка уменьшается при помощи статистических методов.

Невыборочные ошибки включают в свой состав:

1. Все типы ошибок, обусловленные тем, что не все респонденты дали ответы.

2. Ошибки сбора данных.

3. Ошибки обращения с полученными данными.

4. Ошибки анализа собранных данных.

5. Ошибки интерпретации полученных результатов.

Преднамеренные ошибки интервьюеров возникают тогда, когда они умышленно нарушают правила проведения опроса (сами отвечают, подсказывают ответы, склоняют к ответу и т.д.).

Для уменьшения таких ошибок интервьюеров проверяют (подсылают тайных респондентов, выборочно перепроверяют сам факт участия в опросе и ответы на некоторые вопросы).

Непреднамеренные ошибки интервьюеров, возникают в случае, когда их образовательный уровень не соответствует уровню составителя анкеты.

Для уменьшения таких ошибок необходимо тщательно разрабатывать вопросники и инструкции к ним, а так же проводить тренинг с интервьюерами по методу проигрывания ролей.

Преднамеренные ошибки респондентов бывают 2-х видов:

1. Обусловленные стремлением респондента фальсифицировать ответы (дать заведомо ложные).

2. Обусловленные отказом респондента отвечать на вопросы.

Для уменьшения ошибок первого вида необходимо постараться убедить респондента в анонимности и конфиденциальности полученных данных, объяснить ему, что чем точнее он ответит на вопросы, тем больше будет пользы от исследования.

Если ложный ответ видно «невооруженным» взглядом поправить по своему усмотрению.

Ошибки 2-го вида уменьшаются несколькими способами:

- необходимо тщательно проконтролировать, чтобы респондент ответил на все вопросы

- способ взвешенных средних (например, изучается мнение потребителей относительно новой марки крема для загара. На вопросы почтового опроса ответило 25% мужчин и 75 % женщин из числа потенциальных потребителей. На вопрос: сколько бы Вы заплатили за флакон крема мужчины ответили 200 рублей, а женщины 300 рублей. В этом случае взвешенная средняя будет равна 200 0,25 + 300 0,75 = 275 рублей. Но мы знаем, что соотношение потенциального потребителя крема составило 50:50, тогда 200 0,5+300 0,5 = 250 рублей)

- сформировать выборку больших размеров

В этом случае лучше сразу сформировать большую выборку, а потом часть анкет откинуть.

Так в предыдущем примере вопросы были разосланы 10 000 респондентов из которых только 2000 дали ответы, при этом получена пропорция 25:75 / 500 мужчин и 1500 женщин. Чтобы привести пропорцию в значение 50:50 нужно «отбросить» анкеты 1000 женщин.

Непреднамеренные ошибки респондентов возникают тогда, когда они думают, что отвечают правильно, а на самом деле дают неверный ответ (из-за усталости, плохой памяти и т.д.).

Для уменьшения таких ошибок необходимо:

- тщательно разрабатывать вопросники;

- использовать различные шкалы измерений;

- вводить ответы «не знаю» или «не помню»;

- менять полярность шкал (оценить по предложенной шкале вкус выбранного Вами алкогольного напитка)

-3

-2

-1

0

+1

+2

+3

Очень Очень

горький сладкий

Оценить по предложенной шкале насколько Вас устраивает цена на выбранный Вами напиток.

-3

-2

-1

0

+1

+2

+3

Полностью Полностью не

устраивает устраивает

Использование мультиатрибутивных