12.Методы шкалирования.

Шкала попарных сравнений - шкала которая предполагает, что объекты сравнения представляются респонденту попарно таким образом , что бы он мог сделать выбор из них по какому-либо критерию. Полученные данные по своей природе порядковые.

Упорядоченное шкалирование - респондентам предлагаются одновременно несколько объектов для ранжирования по определённому критерию.

Шкала с постоянной суммой- респондента просят распределить определённое число баллов между несколькими объектами сравнения для того, что бы отразить относительную важность каждого.

Q-сортировка- если число респондентов слишком велико, респонденту будет трудно их ранжировать либо процедуру попарных сравнений, в исследовании может появиться ряд проблем. Метод заключается в процессе упорядочения, при котором объекты разбиваются на группы в зависимости от схожести их по определённому критерию.

Методы несравнительного шкалирования.

Непрерывная рейтинговая шкала (графическая шкала)- респонденты оценивают объекты, ставя отметки в соответствии точке отрезка, соединяющего крайние значения.

Детализированные рейтинговые шкалы- на этих шкала отмечены числа или краткое описания, связанные с определённой категорией отношения к объекту исследования. Респондентов просят выбрать определённую категорию, наилучшим образом описывающую оцениваемый объект.

Шкала Лайкерта- от респондента требуется определить степень согласия или не согласия для каждого набора утверждений о рассматриваемых объектах.

Семантический дифференциал - семибальная шкала, ограниченная по краям противоположными прилагательными(холодный - горячий)

Шкала Стэпела - это 10ти бальная шкала, использующая значения от -5 до +5 без нейтральной (нулевой) точки. Респондентов просят определить, насколько верно каждый термин описывает объект, выбирая соответствующее число на шкале. Чем выше число, тем ближе термин по описанию к объекту.

15..Анкеты, их виды. Требования к составлению анкет. Структура анкеты

Анкета-самое распространенное орудие исследования при сборе первичных данных, это ряд вопросов, на которые опрашиваемый дает ответы. Анкета требует тщательной разработки. Анкетные опросы бывают: по способу связи с респондентами:устные,по почте, с помощью интернет. По периодичности и способу орга­низации респондентов: спорадические(от случая к случаю), панельные(одной и той же группе лиц). Лю­бая анкета состоит из 3-х частей:введение, сведения о респонденте, перечень вопросов). Требования к вопро­сам:они не должны формулироваться по принципу «2 в 1»; не доп.двусмысленность;вопросы должны быть простыми и короткими; использовать те термины, кото­рые заведомо известны респондентам;необх.учитывать возможности памяти респондентов:особое внимание к формулировке вопросов; при размещении вопросов необх. соблюдать «правило воронки»(от простого к сложному).Виды:по функциональной нагрузке:вводные, основные, фильтрующие, контрольные; по форме представления: текстовые, табличные, анимационные, графические; по форме ответа: открытые, закрытые, полузакрытые. 5типов закр.вопросов: дихотомиче­ские(односложный ответ),простые альтернативные, сложные альтерн.,ранжирующие, смысловые или шкальные). 6типов открытых вопросов:простой откры­тый, словесная ассоциация. завершение предложения, завершение рассказа, завершение рисунка. структура анкеты Текст анкеты должен состоять из четырех блоков: преамбула, паспортичка, «рыба» и детектор. В преамбуле анкеты указывается цель исследования и кто его проводит, подчеркивается анонимность опроса и, если необходимо, приводится инструкция по запол­нению анкеты. При проведении личного анкетирования преамбула убирается, в этом случае интервьюер дол­жен ее лично озвучить. Рыбой называется основная часть анкеты, которая включает в себя вопросы, ради которых и проводится исследование. Детектор вклю­чает вопросы, призванные проверить внимательность заполнения анкеты, откровенность опрашиваемых, а также порядочность и профессионализм интервьюеров. В случае если имеется полнейшее доверие между заказчиками, исследователями и интервьюерами, можно обходится без детектора. Все великое многооб­разие вопросов, задаваемых в анкетах, можно разде­лить на два больших класса: закрытые и открытые.

16.Выборочный метод сбора информ. основн. по­нятия.Множество элементов, составляющих объект исследования называют генеральной совокупностью  (ГС). Наиболее простым, на первый взгляд, способом сбора данных является сплошное обследование ГС. Однако применение сплошного обследования не все­гда представляется возможным. В этом случае приме­няется выборочное обследование. Суть выборочного метода заключена в том, что обследованию подверга­ется только часть элементов ГС, которая называется выборочной совокупностью (ВС). Преимущества: инф.можно получить быстрее; можно получить более полную инф.; выборочн.метод позволяет получить информацию, кот.порой не может дать сплош­ной.Кроме того выборочный метод имеет более широ­кую область применения. Широта области применения выборочного метода объясняется тем, что небольшой (по сравнению с ГС) объем выборки позволяет исполь­зовать более сложные методы обследования, включая использование различных технических средств (напри­мер, видео- и аудиосредства, персональные компью­теры и Интернет, а также сложную измерительную технику). Наблюдение за деятельностью малых пред­приятий производится с помощью выборочных обсле­дований. В ряде случаев выборочные наблюдения применяются в сочетании со сплошными переписями и учетами. Например, программа Всероссийской пере­писи населения 2002г. содержит как вопросы сплош­ного наблюдения, относящиеся ко всему населению, так и вопросы выборочного наблюдения 25% населе­ния для характеристики основного занятия, занимае­мого положения, места работы, а также вопросы 5%-ного выборочного обследования с целью изучения брачности и рождаемости.

17. Детерминированный метод выборки. Детерми­нированный метод выборки (nonprobability sampling) основан скорее на индивидуальной оценке исследова­теля, чем на случайном отборе элементов выборки. Исследователь может произвольно или сознательно решать, какие элементы включать в выборку. В резуль­тате проведения детерминированной выборки можно получить детальную оценку характеристик совокупно­сти. Однако этот метод не позволяет объективно оце­нить точность результатов исследования. Поскольку невозможно определить вероятность включения в выборку каждого отдельного элемента, полученные результаты нельзя статистически распространять на всю совокупность. Чаще прибегает к следующим  Не­репрезентативная выборка.Согласно нерепрезентатив­ному методу выборки (convenience sampling), исследо­ватели стремятся создать выборку из удобных, доступ­ных для отбора элементов. Отбор элементов для включения в выборку проводится, главным образом, интервьюером. Иногда отбор респондентов для уча­стия в исследовании основан на том, что они оказались в нужном месте и в нужное время. Примером примене­ния нерепрезентативной выборки может служить: опрос студентов; опрос членов церковных групп и об­щественных организаций; опрос покупателей торгового центра без предварительной квалификации респонден­тов; исследования в универмагах с использованием перечня счетов покупателей; отрывные анкеты в жур­налах и опрос "прохожих на улице".Нерепрезентативная выборка наиболее эко­номна с точки зрения временных и финансовых затрат. Элементы выборки доступны, готовы сотрудничать и их характеристики легко измерить. Несмотря на эти пре­имущества, данный метод выборочного наблюдения имеет ряд ограничений. Существует большой риск возникновения различных ошибок выборки, включая самовыбор респондентов. Нерепрезентативная вы­борка не может представлять какую-либо определен­ную совокупность. Поэтому абсолютно некорректно распространять на генеральную совокупность выводы, полученные при анализе нерепрезентативной выборки. Нерепрезентативная выборка не подходит для марке­тинговых исследований, предусматривающих написа­ние заключения обо всей совокупности. Нерепрезента­тивными выборками не рекомендуется пользоваться при проведении дескриптивного или причинно-след­ственного анализа, но их можно применять в поисковых исследованиях, направленных на появление новых идей, понятий или гипотез. Нерепрезентативные вы­борки можно применять для создания фокус-групп, для предварительных опросов или в. экспериментальных исследованиях. Но даже в указанных случаях следует проявлять осторожность в оценке полученных резуль­татов.

18. Вероятностные методы выборки. простая слу­чайная выборка – это вероятностный метод построе­ния выборки, в котором у каждой единицы совокупно­сти имеется одинаковая вероятность попадания в выборку. Главный принцип простой случайной выборки, – это принцип рандомизации, случайности. Для слу­чайной выборки обязательны два условия. Первое - выборка должна быть построена таким образом, чтобы любой элемент (человек или объект) в пределах сово­купности имел равные возможности быть отобранным для анализа. Во-вторых, выборка должна быть сфор­мирована так, чтобы любое сочетание из п объектов (где п – просто количество объектов, или случаев, в выборке) имело равные возможности стать действи­тельной выборкой. Все это выглядит достаточно сложно, на самом деле это почти то же самое, что выбор с помощью лотереи. Каждому объекту (эле­менту) в совокупности присваивается номер. Номера объектов, которые будут включены в выборку, опреде­ляются с помощью таблицы случайных чисел. После­довательность чисел в таких таблицах обычно зада­ется компьютерной программой, называемой генерато­ром случайных чисел, который, в сущности, помещает в барабан большое количество чисел, случайным об­разом вытаскивает их и распечатывает в порядке полу­чения. Иными словами, имеет место все тот же про­цесс, характерный для лотереи, однако компьютер, используя не имена, а числа, осуществляет универ­сальный выбор. Этим выбором можно пользоваться, просто присвоив каждому из наших объектов номер. Систематическая выборка. Метод систематической выборки заключается в том, что путем выбора случай­ным образом начальной точки и затем последователь­ного отбора каждого i-го элемента схемы выборки. Частота отбора элементов, i, называется интервалом выборки. Он вычисляется путем деления размера совокупности N на размер выборки n и округления полученного значения до ближайшего целого. Напри­мер, генеральная совокупность состоит из 100000 элементов, необходимо чтобы выборка состояла из 1000 элементов, тогда интервал выборки, i, равен 100. Выбирается случайное число между 1 и 100. Если, например, оно равно 25, то выборка будет состоять из элементов 25, 125, 225, 235 и т.д. Систематическая выборка часто применяется в различных опросах и собеседованиях в торговых центрах. Например, опросу подлежит каждый i-ый человек, выходящий из супер­маркета или торгового центра. Стратифицированная выборка представляет собой процесс выборки, состо­ящий из двух этапов. Во-первых, совокупность делится на подгруппы, называемые стратами. Каждый элемент совокупности должен быть отнесен только к одной страте, и ни один из элементов совокупности не дол­жен быть пропущен. Во-вторых, элементы из каждой страты должны быть отобраны случайным образом. Главной целью метода стратифицированной выборки является повышение точности без увеличения стоимо­сти. Страты формируются исходя из следующих крите­риев: элементы в пределах страты должны быть похо­жими или однородными; элементы разных страт должны отличаться, т.е. быть разнородными; страти­фицированные переменные должны быть связаны с интересующей характеристикой; количество страт обычно варьируется от двух до шести.

Для стратификации обычно используются следующие переменные: демографические (как в примере выборки квот), тип потребителя (допустим, вид оплаты кредит­ной карточкой), размер компании, отрасль. Кластерная выборка основана на делении совокупности на под­группы, каждая из которых представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, исследуется мнение населения какого-то региона относительно марки какого-то товара. Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), например области. Исследователь считает, что выделенные кластеры являются идентичными и мнение населения этих областей характерно для реги­она в целом. Далее одна из областей (кластер) выби­рается случайным образом, определяется совокуп­ность для этой области, где проводится исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего региона. Это одноступенчатый подход кластерной выборки. Формирование выборки можно осуществить и на ос­нове двухступенчатого подхода. Тогда после первона­чального случайного формирования выборки кластеров (в данном примере случайным образом выбирается несколько областей) используется один из вероятност­ных методов для проведения исследований среди единиц выборки. Очевидно, что репрезентативность результатов, полученных на основе исследований для группы кластеров, будет более высокой, чем для од­ного кластера.