Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Рынки информационно-коммуникационных технологий и организация продаж. Учебное пособие
.pdf
141
Характеристики
Значение
Престижность
10
Надежность
50
Эргономика / дизайн
5
Скорость
10
Безопасность
25
Итого
100
Таблица 4.24
Оценка характеристик автомобиля
Недостатком такой шкалы является очевидная необходимость
опрашиваемого уметь хорошо считать. Это означает, что если сумма
расставленных баллов не сведется к 100, то результат будет признан
несостоятельным и его формально нельзя принимать к рассмотрению.
6. Линейная сравнительная шкала. На линейной сравнительной
шкале по краям находятся два эталонных» объекта, с которыми производится сравнение третьего, исследуемого. Шкала может иметь непрерывную линейку или линейку с разбивкой на интервалы.
Предположим, изучается сравнение потребительских качеств стиральных машин «Индезит». Сравниваемыми образцами отобраны стиральные машины «Аристон» и «LG». Респондента просят оценить
надежность стиральной машины «Индезит», поставив отметку на соответствующей шкале (рис. 4.10).
лее свойства стиральной машины «Индезит» будут схожи со сравниваемыми аналогами.
выше шкал. Она позволяет при изучении объектов получать количественную оценку степени согласия или несогласия респондента по
предложенной формулировке.
ран» перед его аналогом «Шаттл» по следующим критериям (табл.
4.25).
Рис. 4.10. Линейная сравнительная шкала
Чем ближе знак отметки будет расположен к краям шкалы, тем бо-
7. Шкала оценки значений является композицией приведенных
Например, изучается преимущество космического комплекса «Бу-
142
Согласен
Процент уверен-
ности
Выводит большую массу
Х — 80
Берет на борт больше людей
— Х 20
Требует меньше топлива
Х — 50
Таблица 4.25
Результаты по шкале оценки значений
Третья колонка отражает оценку изучаемого предмета. Она характеризует степень уверенности респондента в своем ответе. Так, из 100
баллов (или процентов уверенности) по ответу на раздел 1 респондент
уверен на 80%.
Перечень шкал, используемых в маркетинговых исследованиях, на
этом не заканчивается. Существует большое многообразие вариаций
представленных форм шкал. Искусство исследователя состоит в том,
чтобы подобрать для измерения наиболее подходящую шкалу, в максимальной степени удобную исследователю и понятную респонденту.
Также необходимо учесть характер получаемых данных, для того чтобы
наилучшим образом подобрать тип шкалы, учесть характер изучаемых
объектов. Для получения высокой степени достоверности результатов в
случае необходимости можно измерять одну и ту же величину с помощью нескольких шкал.
4.6. Планирование выборки
После постановки цели, разработки плана исследования и определения методов сбора данных необходимо приступать к селекции тех
элементов, которые должны обеспечить получение необходимой информации. Для этого можно:
1) собрать информацию от каждого члена интересующей исследо-
вателя совокупности с помощью проведения сплошного обследования
или переписи;
2) получить информацию от части этой совокупности посредством
изучения выборки элементов и последующего установления закономерностей поведения этой совокупности на основе данных, полученных
от выборки.
Процедура сплошного и выборочного обследования представлена
на рис. 4.11.
143
Рис. 4.11. Процедура сплошного и выборочного обследования
Определение генеральной совокупности – первая стадия построения выборки. Генеральная совокупность – это множество элементов
или объектов, которые обладают интересующей исследователя информацией и о которых требуется сделать выводы. Определить генеральную
совокупность означает принять решение о том, какие элементы или
объекты должны иметь шанс быть включенными в выборку, а какие –
нет.
Метод сплошного обследования заключается в изучении всех
единиц генеральной совокупности. Метод связан с высокими затратами
на проведение исследования, его использование оправдано, например, в
случае малого количества потребителей, представляющих сегмент, или
в случае, когда объем покупок данного клиента составляет значительную долю от емкости рынка в целом.
144
Сплошное обследование целесообразно проводить в случаях, когда:
число элементов исследуемой совокупности не слишком велико;
относительно велика случайная ошибка выборки. Например, из-
за того, что одна часть объектов очень резко отличается от другой.
Метод выборочного обследования предоставляет информацию о
генеральной совокупности на основании обследования только ее части,
поэтому данные, полученные в ходе выборочного обследования, имеют
вероятностный характер. На практике это означает, что в результате
исследования определяется не конкретное значение, а интервал, в котором находится искомое значение. Вероятность, с которой можно утверждать, что ошибка выборки не превысит некоторую заданную величину, называется доверительной вероятностью.
Термин «выборка» имеет двоякое значение. Это и процедура отбора элементов исследуемого объекта, и совокупность элементов объекта,
выбранных для непосредственного обследования.
Выборка – это группа объектов исследования, которая является
носителем характеристик всех единиц генеральной совокупности, например группа потребителей, представляющих интересы и вкусы всего
целевого рынка.
Преимущества выборочного метода: быстрота реализации; мож-
но получать более полные данные (характеризуют каждую единицу с
большего числа сторон); сведения могут быть более достоверными (вероятность ошибок (систематических) – разница между действительными и зарегистрированными данными растет пропорционально количеству регистраторов); дешевизна; иногда сплошное исследование лишено
смысла.
Недостатки выборочного метода: наличие ошибок выборки (раз-
личие между данными, полученными от выборки и истинными данными) – непрезентативность.
Под репрезентативностью понимают свойство выборки, позволяющее ей выступать на момент сбора информации моделью генеральной совокупности. Различают количественную и качественную репрезентативность.
Количественная репрезентативность – обеспечение в выборке
такого числа единиц, при котором можно достаточно обоснованно судить о величине изучаемых признаков.
145
Под качественной репрезентативностью понимают обеспечение
в выборке максимально возможного числа групп в генеральной совокупности.
При проведении выборочного исследования необходимо определить основу выборки: перечня элементов, из которых будет производиться выборка. Опытные исследователи говорят, что точное соответствие между основой выборки и интересующей их целевой совокупностью наблюдается редко.
Выборочная процедура – это последовательность действий при
формировании выборочной совокупности.
Выбор метода или процедуры составления выборки во многом зависит от принятой исследователем основы выборки.
Способы построения выборки принято классифицировать по следу-
ющим основаниям:
1) фиксированные (традиционные) и последовательные (байесов-
ские);
2) повторные (с возвращением) и бесповторные (без возвраще-
ния);
3) индивидуальные, групповые и комбинированные;
4) одноступенчатые и многоступенчатые;
5) вероятностные (случайные) и детерминированные (неслучай-
ные).
1) Фиксированные выборки, то есть выборки фиксированного объе-
ма, подразумевают априорное определение их размера и получение информации только от выбранных элементов. Выборки данного типа используются в маркетинговых исследованиях наиболее часто.
Последовательные выборки подразумевают возможность принятия
дополнительных решений в ходе их формирования. Обычно эти выборки
предназначаются для поиска ответов на вопросы исследования с учетом
накопленных результатов. При этом подходе данные обрабатываются
после опроса каждого респондента, так что выборочные статистики
становятся точнее с каждым новым интервью. При этом фиксируются
затраты на опрос и решается задача минимизации математического
ожидания потерь, которые могут возникнуть, если решение, принятое
по его результатам, окажется ошибочным. Минимум указанной величины достигается путем включения в выборку респондентов такого
типа, информация о котором в наибольшей степени снижает вероятность принятия ошибочного решения.
Последовательная выборка позволяет оценивать тенденции изменения данных в процессе их сбора и, таким образом, обеспечивает возмож-
146
ность сокращения затрат на продолжение исследований в тех случаях,
когда дополнительные сведения становятся все менее эффективными.
Теоретически этот подход очень привлекателен. Однако он сложен организационно и неприменим, когда цена ошибки неизвестна.
2) В зависимости от способа отбора единиц.
При повторном отборе вероятность попадания каждой отдельной
единицы в выборку остается постоянной, так как после отбора какой-то
единицы, она снова возвращается в совокупность и снова может быть
выбранной.
В случае бесповторной выборки каждая отобранная единица не
возвращается обратно, и вероятность попадания отдельных единиц в
выборку все время изменяется (для оставшихся единиц она возрастает).
3) При индивидуальном отборе в выборку отбираются отдельные
единицы.
В случае группового отбора в выборку попадаются качественно
однородные группы или серии изучаемых явлений.
Комбинированный отбор представляет собой комбинацию индивидуального и группового отбора.
4) При одноступенчатой выборке каждая отобранная единица
сразу же подвергается изучению по заданному признаку. Так обстоит
дело при простой случайной и кластерной выборке.
В случае многоступенчатой выборки производят отбор из генеральной совокупности отдельный групп, а из групп выбираются отдельные единицы. Так производится стратифицированная выборка со систематическим случайным способом отбора единиц в выборочную совокупность. Выборка может быть многоступенчатой, если сначала производят отбор крупных групп, затем из крупных групп отбираются средние, потом мелкие и внутри последних отбираются отдельные единицы.
5) Вероятностные выборки характеризуются тем, что каждый элемент
исходной совокупности имеет известную ненулевую вероятность попадания
в состав выборки. При этом необязательно, чтобы все вероятности были
одинаковыми, необходимо лишь, чтобы существовала возможность определения вероятности возможного выбора каждого элемента.
В случае использования детерминированных выборок не существует
способа оценки вероятности того, что элемент исходной совокупности окажется включенным в состав выборки и, таким образом, не существует способа гарантировать репрезентативность выборки. Формирование всех невероятностных выборок основывается на личных суждениях, и, хотя такие субъективные выборки могут успешно отражать особенности исходной совокупности, они не позволяют проводить объективную оценку адекватности про-
147
веденного отбора элементов. Лишь когда элементы совокупности выбираются с заранее известной вероятностью, появляется возможность оценить
точность результатов данного процесса.
Как было отмечено выше, если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку – это вероятностная (случайная) выборка, если этот шанс не известен – детер-
минированная (не случайная) выборка (рис. 4.12).
Рис. 4.12. Типы выборки
При построении простой случайной выборки каждый элемент
исследуемой совокупности имеет известную, причем одинаковую, вероятность попасть в выборку. Этот метод можно представить как лотерею, в которой имена всех возможных респондентов помещаются в барабан и перемешиваются, после чего без всяких смещений извлекаются
имена «победителей». Для выбора элементов исследуемой совокупности раньше применяли таблицы случайных чисел, а сейчас – компьютерные программы, генерирующие случайные последовательности чисел. Методы формирования: жеребьевка, использование таблиц случайных чисел, использование компьютерной программы, генерирующей
случайные числа.
148
Метод простой случайной выборки имеет следующие преимущества: он прост и легко объясним, выборочные оценки могут быть
обобщены на всю исследуемую совокупность. Большинство статистических выводов базируются на предположении, что выборка получена
именно с его помощью.
Но этот метод имеет и очень серьезные недостатки, ограничивающие его применение.
Во-первых, часто бывает очень трудно сконструировать основу вы-
борки так, чтобы можно было извлечь из нее простую случайную выборку. Например, не существует собранных воедино компьютеризированных
списков всех жителей России. И даже если бы такие списки существовали, они ежесекундно бы устаревали.
Во-вторых, выборка, полученная данным методом, часто оказыва-
ется настолько разбросанной географически, что исследование становится неприемлемым как по стоимости, так и по срокам. (Так, может
«выпасть» по одному респонденту в сотнях дальних деревень, что потребует чрезвычайно высоких командировочных расходов).
В-третьих, при небольшом размере выборки рассматриваемый метод может и не обеспечивать репрезентативности. Хотя в среднем такие
выборки хорошо приближают население; каждая конкретная выборка
может содержать сильные диспропорции.
Систематическая случайная или механическая выборка. При использовании этого метода случайным образом выбирается начальная
точка, а затем извлекается каждый i-й элемент в последовательно пронумерованной основе выборки.
Список, из которого будет производиться отбор, должен быть алфавитным или другим «случайно» составленным, так как наличие в
списке определенной последовательности, закономерности, может служить источником грубых систематических ошибок.
Шаг выборки рассчитывается делением объема генеральной сово-
купности на объем выборки (n). Если объем генеральной совокупности
(N) составил 95 000, то нужно 95 000 разделить на 500. При делении мы
получили 190, поэтому должны отбирать каждого стодевяностого
человека. Поэтому если первый отобранный имеет номер 661 (первое
в таблице случайных чисел число), то следующим будет респондент с
номером 850 (660 + 190 = 850), затем – 1040-й в списке (850 + 190 =
1040) и т. д.
Номер первого респондента следует определять по таблице случайных чисел. Например, если шаг отбора равен 100. В интервале от 1
до 100 выбирается случайное число. Пусть, например, выпало число 23.
149
Тогда в выборку включают элементы с номерами 23, 123, 223, 323 и т.д.
Данный метод схож с методом построения простой случайной выборки.
Для построения систематической случайной выборки нужно, чтобы
элементы, образующие исследуемую совокупность, были упорядочены
по какому-либо признаку. Иногда этот признак не имеет отношения к интересующим исследователя характеристикам (например, алфавитный порядок фамилий в телефонной книге). В таких случаях
методы систематического отбора и простого случайного отбора дают
очень близкие результаты.
Иногда же существует тесная связь между принципом упорядочения и исследуемыми характеристиками. Например, фирмы, относящиеся к определенной отрасли – по сумме годовых продаж. В таких
случаях систематический случайный отбор повышает репрезентативность выборок.
Данный метод можно применять даже тогда, когда мы совсем не
знаем состав элементов, образующих исследуемую совокупность.
Например, можно опрашивать каждого i-го человека, выходящего из
магазина. Благодаря этому преимуществу систематическая случайная
выборка часто используется в почтовых, телефонных опросах потребителей и в опросах в местах торговли.
Стратифицированная или типическая выборка. Построение
стратифицированной выборки представляет собой двустадийный
процесс, в ходе которого множество элементов, образующих исследуемую совокупность, разделяется на подмножества или страты так, что
каждый ее элемент входит в одну и только одну страту. Подмнож ества, на которые подразделяется генеральная совокупность, именуется слоями (стратами), или частными совокупностями. Пример: генеральная совокупность – предприятия розничной торговли, подмножество – супермаркеты, аптеки, прочие торговцы.
Затем в каждой страте отбирается нужное число элементов.
Формально для отбора в стратах должна использоваться процедура
простого случайного отбора. Практически же иногда применяют систематический отбор или другие вероятностные процедуры. Таким
образом, в отличие от метода квот, здесь отбор осуществляется не по
усмотрению или исходя из согласия респондентов, а вероятностными
методами. Основная цель стратификации – повысить точность без
увеличения цены.
Преимущества стратифицированной выборки: точнее случайной, особенно если генеральная совокупность неоднородна, в последнем случае случайный отбор требует большого объема выборки.
150
Недостатки: необходимость дополнительной информации о ге-
неральной совокупности, возможность систематической ошибки, неэффективна, если группы генеральной совокупности размыты.
Кластерная, гнездовая или серийная выборка. Термин «кластер»
произошел от английского слова «cluster», означающего группу или
кучку, поэтому кластерную выборку называют еще групповой выборкой. При использовании метода кластеризации, как и при использовании метода стратификации, множество элементов, образующих исследуемую совокупность, разделяется на определенное
число непересекающихся подмножеств, называемых уже не стратами,
а кластерами.
При использовании метода стратификации в выборку обязательно попадают представители всех страт. Здесь же, наоборот, производится случайный выбор кластеров, чьи элементы затем будут включаться в выборку. Если в выборку включаются все элементы отобранных кластеров, процедура называется одностадийной. Если из каждого кластера случайным образом извлекаются и включаются в выборку
некоторые элементы, процедура называется двустадийной.
Метод кластеризации имеет два важных преимущества: гибкость
и невысокая стоимость.
Есть у метода кластеризации и два серьезных недостатка. Вопервых, нередко выборка получается относительно неточной, поскольку на практике очень сложно сформировать гетерогенные кластеры. Например, люди, живущие в одном доме, скорее похожи, чем
не похожи друг на друга. Во-вторых, при использовании метода кластеризации бывает затруднительным построение статистик для оценки точности результатов.
Детерминированные выборки разделяются на три вида:
непрезентативные (удобные);
преднамеренные;
квотные.
Выборка согласных или удобная выборка. При использовании этого метода отбор и включение в выборку респондентов возлагается почти исключительно на интервьюеров. Часто респондент выбирается потому, что в нужное время он оказался в нужном месте.
Примерами тут могут служить: 1) опрос студентов, религиозных групп,
членов общественных организаций; 2) опрос в магазинах всех респондентов, согласившихся отвечать; 3) выборка магазинов, осуществ-
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]