marketingovye_issledovaniya

Шкала измерений Таблица 3.

Шкала Лайкерта (метод суммарных оценок, 1932г.). Ис- пользуется для измерения ожиданий, при которой участника про-

сят указать свою степень согласия или несогласия с каждым из ряда заявлений. Изучаемые заявления оцениваются по пятибалль- ной системе в отношении согласия с ними (порядковый уровень измерения):

5 – «полностью согласен»

4 – «согласен»

3 – «нейтрален»

2 – «не согласен»

1 – «полностью не согласен»

Позволяет измерить интенсивность чувств респондента.

71

Пример вопросника для выявления мнения потребителя относительно товара определенной марки

Оценка отношения участника определяется путем суммирования бал- лов по всем пунктам шкалы. Позволяет изучить систему ценностей, личност- ных качеств, интересов, мнений относительно работы, отдыха, покупок раз-

личных людей. Пожалуйста, обведите цифру, в наибольшей мере соответствующую степени Вашего согласия или несогласия с каждым утверждением.

Пример анкеты для изучения жизненного стиля

Пожалуйста, обведите цифру, в наибольшей мере соответствующую степени Вашего согласия или несогласия с каждым утверждением.

72

Семантическая дифференциальная шкала содержит серию двухполяр- ных определений, характеризующих различные свойства изучаемого объекта. Используется для определения имиджа товарной марки, фирмы и т.д.

Пример использования шкалы семантический дифференциал для получения сравнительной оценки двух ресторанов

Шкала Стэпела – методика самоотчета для измерения отношения, в которой респондентов просят указать, насколько точно каждое из ряда заявлений описывает интересующий объект.

Графическая рейтинговая шкала – шкала, на которой люди указывают свои оценки какого-то параметра при помощи отметки подходящего пункта на прямой, которая связывает одно крайнее зна- чение параметра с противоположным ему крайним значением.

73

Пример графической рейтинговой шкалы

Пожалуйста, оцените каждый параметр с точки зрения его важ- ности лично для Вас, располагая знак «Х» в таком месте на горизон- тальной черте, которое наилучшим образом отражает Ваши ощуще- ния.

Пунктирная рейтинговая шкала – шкала, характеризую-

щаяся тем, что респонденты должны указывать свои оценки пара-

метров или объекта посредством выбора одной из конечного числа категорий, которая наилучшим образом описывает их позицию в отношении данного параметра или объекта.

Сравнительная рейтинговая шкала – шкала, требующая от участников исследования представлять свои рейтинги в большей сте- пени как ряд относительных оценок или сравнений, а не как незави- симые отдельные оценки.

74

Пример сравнительной рейтинговой шкалы

Пожалуйста, распределите 100 очков между следующими двумя

параметрами пропорционально степени их относительной важности именно для Вас

Культура обслужи-

вания Удобное месторас-

положение

Выбор между видами шкал:

-природа проблемы

-способ проведения исследования

-характеристики респондентов

Определение объема выборки.

Три проблемы:

1.Единица выборки – представитель всех единиц совокупности, изучаемый в процессе маркетингового исследования.

2.Контур выборки – список всех единиц совокупности, из которого выбираются единицы выборки.

3.Объем выборки – число изучаемых единиц выборки.

Объем выборки может быть установлен исходя их неких заранее оговоренных условий. Например, заказчик маркетингового исследования знает, что при изучении общественного мнения выборка обычно состав- ляет 1000-1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придер- живаться данной цифры.

В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так,

в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать, и очевидно, что ценность получаемой информации не принимается при этом в расчет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать доста- точно точные результаты.

Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема вы- борки исходя из определенных требований к надежности и достоверно- сти получаемых результатов.

Например, принято решение изучить спрос на услуги по ремонту

75

автомобилей в г. Красноярске. В качестве исследуемой совокупности рассматриваются все автовладельцы города. Единица выборки – владелец автомобиля, пользующийся услугами автосервиса. Список адресов авто- владельцев – контур, в пределах которого формируется выборка.

Подходы к определению объема выборки:

1.Произвольный подход. Бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от сово- купности.

2.Определение из заранее оговоренных условий:

-Известно, что при изучении общественного мнения выборка обычно составляет 1000—1200 человек, поэтому заказчик маркетингово-

го исследования рекомендует исследователю придерживаться данной цифры.

-Если на каком-то рынке проводятся ежегодные исследования, то в каждом году может использоваться выборка одного и того же объема.

3. Стоимостной подход. Главный аргумент при определении объе- ма выборки - стоимость проведения обследования, заложенные в бюджет маркетинговых исследований, которые нельзя превышать.

4. Статистический анализ. Основан на определении минимального

объема выборки исходя из определенных требований к надежности и достоверности получаемых результатов.

Вариация значений какого-либо признака в совокупности - разли-

чие его значении у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Характеризует величину несхожести (схо- жести) ответов респондентов на определенный вопрос.

Графически представляется в форме кривой распределения.

-При высокой схожести ответов имеет место малая вариация (узкая кривая распределения),

-При низкой схожести ответов - высокая вариация (широкая кри- вая распределения).

76

Кривые распределения результатов ответа на вопрос: «Сколько км. за год проходит ваш автомобиль?»3

Малая вариация

Высокая вариация

Мера вариации - среднее квадратическое отклонение. Характе- ризует расположение основной массы единиц совокупности относи- тельно средней арифметической. Показывает насколько в среднем колеблется величина признака у единиц совокупности.

Среднее квадратическое отклонение для несгруппированных данных:

n

å(xi − x)2

где n – объем выборки (число опрашиваемых); xi – оценка изу- чаемого признака респондентом i; x – среднее значение признака.

Среднее квадратическое отклонение для сгруппированных данных:

k

åfi (xi − x)2

где xi – варианты значений изучаемого признака; fi – частота повторения данного варианта; k – количество вариантов признака.

Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака:

σ = p × q

где p – доля единиц совокупности, обладающих данным при- знаком; q – доля единиц совокупности, не обладающих данным при-

знаком (p+q=1).

Стандартная ошибка выборки (μx)– показывает насколько в

3 Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: Теория, практика и методология. М.: Финпресс,1998

77

среднем возможно отклонение выборочной средней от генеральной средней при данных условиях отбора:

μx = σn

Например, исследуется мнение потребителей о новом продукте и заказчик данного исследования указал, что его устроит точность полученных результатов, равная ±5%. Предположим, что 30% членов выборки высказалось за новый продукт. Это означает, что диапазон возможных оценок для всей совокупности составляет 25-35%.

Стандартная ошибка зависит от:

-Вариации (колеблемости) признака в генеральной совокупно- сти (чем выше σ, тем выше стандартная ошибка)

-Размера выборки (чем больше размер выборки n, тем ниже стандартная ошибка).

Стандартная ошибка альтернативного признака:

ных ошибок выборки: t×μx. Показывает, насколько выборочная сред- няя может отличаться от генеральной средней в большую или мень- шую сторону. Величина t зависит от вероятности, с которой можно ожидать, что расхождение между выборочной и генеральной средней не превысит t – кратной средней квадратической (стандартной) ошибки выборки:

σ2

n

Величина предельной ошибки выборки устанавливается с оп- ределенной вероятностью. Например, вероятность появления ошиб- ки, равной или большей удвоенной средней ошибки выборки, равна

0,0455:

P( x − x ≤ 2μx ) = 0,9545 (95%)

где x – генеральная средняя, x – выборочная средняя. Другими словами, с вероятностью 95% можно ожидать, что расхождение меж- ду выборочной средней и генеральной средней не превзойдет удво- енную стандартную ошибку выборки.

Доверительный интервал – диапазон возможных расхождений выборочной средней и генеральной средней. Для предыдущего при- мера доверительный интервал:

x − 2μx ≤ x ≤ x + 2μx

78

Например, проведено исследование числа визитов автовла- дельцев в сервисные мастерские за год. Доверительный интервал для среднего числа визитов был рассчитан равным 5-7 визитам при 99%- ном уровне доверительности. Это означает, что если появится воз- можность провести независимо 100 раз выборочные исследования, то для 99 средних значений количество визитов попадет в диапазон от 5 до 7 визитов - другими словами, 99% автовладельцев попадут в дове- рительный интервал.

Наиболее часто употребляемые уровни доверительной вероятности и соответствующего значения t

Определение необходимой численности выборки для совокупности очень большого размера, характерной для рынка потребительских това- ров:

Вариант А) Предполагаются известными:

1.Величина вариации, которой, как считается, обладает совокуп-

ность.

2.Желаемая точность.

3.Уровень доверительности, которому должны удовлетворять ре- зультаты проводимого обследования.

Объем выборки определяется по следующей формуле:

n = t2σ2

2 x

где n- объем выборки; t - нормированное отклонение, определяемое исходя из выбранного уровня доверительности; σ - найденная вариация для выборки; x — допустимая ошибка.

В случае альтернативного признака:

n = t2 pq

2 x

Вариант Б) Если величина вариации неизвестна, то используют приближенные способы оценки дисперсии:

1)Для альтернативного признака принимается в расчет пессими- стический вариант (наихудший случай), при котором p=q=50, pq=2500.

2)Проводятся “пробные” обследования (обычно небольшого раз-

79

мера), для каждого из которых рассчитывается σ2. По данным нескольких пробных обследований выбирается наибольшее значение дисперсии.

3)Используются данные прошлых выборочных обследований, про- водившихся в аналогичных целях, т.е. дисперсия, полученная по их ре- зультатам, используется в качестве оценки в настоящем исследовании.

4)Если распределение признака в генеральной совокупности мо- жет быть отнесено к нормальному закону распределения, то размах ва-

риации примерно равен 6σ. Обозначив размах вариации через R, где R=xmax-xmin, получаем R=6σ, следовательно σ=R/6.

Вариант С) На практике нередко задается величина не абсолютной предельной ошибки x , а величина относительной погрешности, выра- женная в процентах к средней. Расчетная формула преобразуется и при- обретает следующий вид:

Как известно, отношение (σ/x)×100% представляет собой коэффи- циент вариации v, откуда:

n = t2 v2

2

отн

Коэффициент вариации v используется для характеристики одно- родности выборки. Если v ≤ 33% (для распределений, близких к нормаль- ному), то выборка считается однородной.

Например, по данным пробного обследования коэффициент вариа- ции составил 40%. Определить сколько нужно отобрать единиц, чтобы с вероятностью 0,954 предельная относительная ошибка выборки не пре-

вышала 5%? При v=40%, x=5%, t=2: n = 4×1600/25 = 256 ед.

Определение необходимой численности выборки для совокупности малого размера, характерной для рынка отдельных видов продукции производственно-технического назначения:

-Если выборка составляет менее пяти процентов от совокупности, то совокупность считается большой и расчеты проводятся по вышепри- веденным правилам.

-Если объем выборки превышает пять процентов от совокупности,

то последняя считается малой и в вышеприведенные формулы вводится поправочный коэффициент. Объем выборки в данном случае определяет- ся следующим образом:

80