ВСТУП
Будь-який об’єкт знаходиться на певному рівні ієрархії і може водночас бути неподільним елементом для вищих рівнів і системою для об’єктів нижчих рівнів ієрархії, що його становлять.
За системного підходу будь-який об’єкт чи множина взаємодіючих об’єктів, об’єднаних у єдине ціле, розглядається як система. Якою б не була система, її специфіка не вичерпується особливостями її складових, а ґрунтується на характері зв’язків і відношень між ними, що і визначає цілісність системи, її структуру та якісно нові властивості — системні властивості, що мають імовірнісно-статистичну природу і відображають статистичні закономірності функціонування і розвитку системи. Такі закономірності можна апроксимувати статистичними моделями. Ці моделі можуть класифікуватися за характером виявлених взаємозв’язків, за засобом відтворення їх, за характером використовуваної інформації, за засобом відображення структури впливів. Адекватність моделі реальному процесу залежить від методологічних принципів моделювання. Наприклад, за характером взаємозв’язків розрізняють моделі стохастичні та функціональні. Перші відображають стохастичний характер закономірностей функціонування системи, другі — зв’язок складових елементів розрахункових формул економічних показників.
На вибір способу побудови статистичної системи суттєво впливає структурна особливість системи.
Найпростіший і найзручніший для аналізу варіант системи — сукупність великого обсягу однорідних елементів. Однорідність — це не точний збіг властивостей елементів, а наявність спорідненості в головному.
Можна виділити три форми зовнішнього прояву неоднорідності:
у межах системи виділяються чітко розмежовані класи (типи) елементів;
окремі елементи системи не можна однозначно віднести до якогось класу через відсутність чітких меж між типами (розмиті класи);
окремі аномальні об’єкти, які мають своєрідні, нетипові для системи в цілому умови функціонування.
Для кожної з цих форм існує свій найбільш раціональний спосіб побудови моделей.
Склад незалежних змінних моделі називають ознаковою множиною, вони характеризують якісну особливість статистичних систем, специфіку зв’язку. Змінні включаються до моделі в результаті емпіричної перевірки їх впливу за допомогою статистичних критеріїв. Крім того, виконується диференційна оцінка їх значущості. Визначити найбільшу інформативність якої-небудь ознаки можна з допомогою експертних оцінок груп фахівців. Методики проведення опитування фахівців відомі.
Ідея застосування різноманітних статистичних методів і моделей до одних і тих самих наборів статистичних даних полягає в тому, що вибирається модель, застосовується до наявних даних, визначається ступінь відповідності моделі реальним даним, здійснюється тлумачення результатів.
Організація вибіркових досліджень.
При розробленні концепції збирання інформації необхідно визначити:
генеральну сукупність об’єктів дослідження;
метод вибірки;
обсяг вибірки.
Генеральна сукупність — це всі об’єкти або спостереження, корисні для дослідження в межах вирішення конкретної проблеми. Вона має обмежуватись у часі і просторі, а всі об’єкти повинні відбиратись до неї за певними умовами, причому це мають бути самі об’єкти, а не їх характеристики.
Коли генеральна сукупність досить мала або коли того потребує проблема, то досліджуються всі об’єкти генеральної сукупності. Але таке дослідження не завжди можливе (генеральна сукупність може мати і нескінченну кількість елементів) і взагалі потребує багато витрат. Тому часто виконують вибірковий аналіз об’єктів генеральної сукупності.
Вибіркова сукупність (вибірка) — частина генеральної сукупності, яка є репрезентативною ілюстрацією (зменшеною моделлю) генеральної сукупності. Лише в цьому випадку результати аналізу вибірки можна поширити на всю генеральну сукупність. Існують різні методи формування вибірки
Випадкові вибірки:
проста вибірка — вибірка за допомогою випадкових чисел;
групова вибірка — розклад генеральної сукупності на окремі групи з подальшим проведенням простої вибірки в кожній з них;
метод «клумб» — розклад генеральної сукупності на окремі групи з подальшим проведенням простої вибірки декількох з них;
багатоступенева вибірка — проста вибірка проводиться декілька разів, результат кожної стадії використовується як сукупність одиниць для подальшого вибору.
Невипадкові вибірки:
довільна вибірка — елементи вибираються без плану і закономірностей;
типова вибірка — вибірка характерних (за деякими ознаками) елементів, типових для даної генеральної сукупності;
метод концентрації — вибір найбільш суттєвих і важливих елементів генеральної сукупності;
метод квот — розподіл елементів генеральної сукупності за певною ознакою по групах з визначенням їх частки у генеральній сукупності; вибір елементів з кожної групи так, щоб вибірка містила їх у тих самих пропорціях.
Необхідною умовою організації дослідження є попереднє вивчення генеральної сукупності та оцінювання її однорідності. Оскільки повне дослідження занадто дороге, а часом і неможливе, обмежуються вибіркою, так щоб вона була репрезентативним відображенням генеральної сукупності. Найчастіше використовують суто механічний добір елементів.
Процес отримання та обробки емпіричних даних здійснюється відповідно до обраного робочого інструментарію. Особливе значення в цьому процесі мають спеціальні вибіркові обстеження (опитування населення, фахівців, експертиза). Вони дають змогу глибше розкрити конкретну проблематику маркетингових досліджень.
Найчастіше організація вибіркового обстеження складається з таких елементів:
вибирається цільова величина, що підлягає вимірюванню (наприклад, частка підприємств, що використовують комп’ютери);
вибирається основа вибіркового спостереження — генеральна сукупність (наприклад, опубліковані списки, статистична звітність тощо); визначається структура вибірки (умови вибірки із генеральної сукупності); визначається метод вибірки (випадковий, пропорційний, фронтальний);
вибираються способи отримання інформації для визначення цільової величини (спостереження поведінки, дані з документів, відповіді на анкетні питання);
вибирається метод аналізу результатів вибіркового спостереження (наприклад, обчислення середньої зваженої або складання формули регресії, оцінка точності досліджень).