Навигация
Программные требования к выборке
55186
знаков
5
таблиц
0
изображений
7. Программные требования к выборке
В подавляющем большинстве случаев мартетолог использует тот или иной способ выделения из большой совокупности явлений и объектов изучения некоторую их часть в надежде, что на этой выборочной совокупности могут быть выявлены свойства объекта исследования в целом (В отличие от идеализированного объекта исследования как определенной области маркетинговой реальности, содержащей предмет изучения, здесь имеется в виду эмпирический объект: конкретные потребители, группы, фирмы, рынки, локализованные во времени и пространстве).
Тип и способы выборки прямо зависят от целей исследования и его гипотез. Чем конкретнее цель и чем яснее сформулированы гипотезы, тем правильнее будет решен вопрос о выборке.
Наиболее строгие требования предъявляются к выборкам дескриптивных и аналитико-экспериментальных исследований, наименее строгие — к исследованиям по разведывательному плану. В последнем случае отбор «единиц наблюдения» на объекте подчиняется довольно простым правилам: следует выделять полярные группы по существенным для анализа критериям. Численность таких несистематических выборок строго не определяется. Все зависит от состояния получаемой информации. Наблюдение или опрос в таком исследовании продолжаются до тех пор, пока не обнаружится, что получена информация, достаточно разнообразная для формулировки гипотез. Следовательно, состав и объем выборки заранее не фиксируются, а устанавливаются опытным путем по мере развития исследования.
В исследовании дескриптивного (описательного) плана выборка, напротив, должна быть строго репрезентативной (Мы рассматриваем лишь принципиальные проблемы выборочных исследований. Методы и процедуры осуществления выборок разного). Требования репрезентативности выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям) состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности. Между тем строго репрезентативную выборку по всем важным для проблематики исследования параметрам обеспечить невозможно, и поэтому следует гарантировать репрезентацию по главному направлению анализа данных.
Прежде всего надо уяснить, какие из имеющихся сведений о характеристиках генеральной совокупности существенны для целей исследования. Во многих случаях это половозрастной, социально-профессиональный, имущественный состав обследуемых, их пространственная локализация. Половозрастная структура «замыкает» на себя многие показатели семейного Состояния, уже известные по другим данным. Возраст содержит указания на жизненный опыт и, как правило, на рабочий или профессиональный стаж. Социально-профессиональные, социально-статусные характеристики — это свидетельства о различиях в системе реального положения людей и их особых интересов, позиций. Пространственная локализация (по рынку, подразделениям фирм и организаций, по другим административным и региональным «локалам») важна и с точки зрения особенностей условий этой деятельности (например, центр и периферия, основные и вспомогательные службы), и с точки зрения адресности итоговых выводов и рекомендаций, которые должны быть «привязаны» к административным или производственным ячейкам, имеющим четкие границы и часто самоуправляемым. В сочетании трех названных параметров — половозрастной структуры, социального состава, пространственной локализации — можно, как правило, быть уверенным, что выборка будет представительна для решения многих маркетинговых проблем. Понятно, что это правило имеет исключения в зависимости от конкретных условий и особых целей исследования (например, в этнически неоднородной среде существенно иметь в виду репрезентацию по критерию национальной принадлежности).
Мера подобия выборочной модели структуре генеральной совокупности оценивается ошибкой выборки, а пределы, допустимой ошибки опять-таки зависят от цели исследования.
Весьма полезна следующая приблизительная оценка надежности результатов выборочного обследования. Повышенная надежность допускает ошибку выборки до 3%, обыкновенная — до 3—10% (доверительный интервал распределений на уровне 0,03—0,1), приближенная — от 10 до 20%, ориентировочная — от 20 до 40%, а прикидочная — более 40%.
В аналитических и экспериментальных исследованиях проблема статистической репрезентативности выборки оказывается второстепенной в сравнении с необходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых рыночных и социальных объектов.
Рассмотрим следующий пример. В изучении образа жизни населения некоторого города мы, следуя правилам дескриптивного обследования, хотим обеспечить представительство всех групп населения соответственно их пропорциям в составе генеральной совокупности с отклонением ±5% от истинного распределения. Такая выборка, представительная в качественном отношении, будет также и статистически репрезентативной, но следует решить, нужно ли это.
Если мы хотим изучить в статистических показателях особенности условий и образа жизни каких-то определенных групп населения, репрезентативная выборка должна быть заменена целевой, в которой численность каждой интересующей нас группы будет достаточна для более основательного анализа. Такая выборка, будучи качественно представительной в отношении целей исследования, не является статистически репрезентативной в отношении генеральной совокупности.
Во многих случаях необходимы именно целевые выборки. Особенно это важно в исследованиях экспериментального плана.
Численность (объем) выборки зависит от уровня однородности или разнородности изучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы. Но степень однородности социального объекта зависит, в сущности, от того, насколько детально мы намерены его исследовать. Практически любой, самый «элементарный» объект оказывается чрезвычайно сложным. Лишь в анализе мы представляем его как относительно простой, выделяя те или иные его свойства. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а ,не изолированно, тем больше должен быть объем выборки.
Для решения такого рода задач как раз и необходимы целевые аналитические выборки. В них учитывается не только структура изучаемой совокупности, но и ограничения, накладываемые на объем выборки целями исследования, глубиной анализа проблем.
Используя статистический критерий Стьюдента, можно рассчитать объем выборок в зависимости от заданного уровня доверительного интервала ошибки вывода. Чем меньше объем сравниваемых подвыборок (пусть это будут ветераны-одиночки и семейные), тем больше должно быть различие каждой пары сопоставляемых статистик (например, процентные различия оценок условий быта теми и другими). Если численность сравниваемых подвыборок неодинакова, за базу определения допустимой ошибки следует брать наименьшую подвыборку.
В зависимости от объема подвыборки существенность процентных различий определяется таблицей:
| Объём подвыборок по их численности | Значимая разность в % при ошибке не больше 5 % | Объём подвыборок по их численности | Значимая разность в % при ошибке не больше 5 % |
| 50 100 150 200 | 20 14 11,5 10 | 300 500 1000 5000 | 8 6,3 4,5 2 |
Авторы приведенных расчетов отмечают, что выборки на уровне 500 человек позволяют анализировать таблицы сопряженности с 4 признаками из трех градаций каждый, а выборки в 1000 единиц расширяют возможности уверенного анализа до таблиц с 6 признаками из пяти градаций. Все это при условии обеспечения доверительного интервала, не превышающего 5% статистически значимой ошибки.
Общее правило таково: объем выборки при заданном уровне доверительного интервала должен быть не менее чем пК единиц наблюдения, где п — объем подвыборки по столбцу, а К — число столбцов.
Объем выборки зависит также от уровня доверительного интервала опустимой ошибки, каковая, как уже говорилось, задается целесообразной точностью итоговых обобщений: от повышенной до ориентировочной. Однако здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, связанные с природой любых статистических погрешностей. Именно они и вычисляются как ошибки репрезентативности вероятностных выборок.
В. И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5-процентной ошибки.
| Объем генеральной совокупности | 500 | 1000 | 2000 | 3000 |
| Объем выборки | 222 | 286 | 333 | 350 |
| Объем генеральной совокупности | 4000 | 5000 | 10000 | 100000 |
| Объем выборки | 360 | 370 | 385 | 398 |
Для совокупности более 100000 выборка составляет 400 единиц. Если же иметь в виду генеральные совокупности численностью от 5 тыс. и больше, то, по расчетам того же автора, можно указать величины фактической ошибки выборки в зависимости от ее объема, что для нас весьма важно, памятуя, что величина допустимой ошибки зависит от цели исследования и необязательно должна приближаться к 5-процентному уровню.
| Объем выборки, если генеральная совокупность ³ 5000 | 25 | 45 | 100 | 123 | 156 | 204 | 400 | 625... |
| Фактическая ошибка при данном объёме выборки, % | 20 | 15 | 10 | 9 | 8 | 7 | 5 | 4 |
Наряду со случайными возможны ошибки систематического характера. Они зависят от организации выборочного обследования. Это разнообразные смещения выборки в сторону одного из полюсов выборочного параметра.
Объем, выборки определяется аналитическими, задачами исследования, а ее репрезентативность — целевой установкой программы. Именно программа задает образ необходимой генеральной совокупности для проведения выборки. Будет ли это все население или особые его структурные образования, все элементы изучаемого объекта или только выделяемые по заданным программой критериям, генеральную совокупность составляют все единицы, определенного в программе объекта.
Теперь следует обеспечить равную их вероятность попадания в выборочную совокупность.
При небольших по численности генеральных совокупностях применяют случайную бесповторную выборку, где обеспечивают равную вероятность попадания в исследование всех ее единиц по полному их списку из генсовокупности. Имея полный список работников предприятия (например, 2000 человек) и определив объем выборочной совокупности (например, в 2000 человек), устанавливаем шаг выборки делением первого на второе (2000:200) и получаем шаг отбора — каждый 10-й из списка. Здесь важно не допустить систематической ошибки из-за отсутствия в списке, скажем, какого-то подразделения, например, работающих в филиале предприятия.
При больших генеральных совокупностях, как это имеет место в опросах населения, используют многоступенчатый отбор по районам, т. е. крупным структурным составляющим генеральной совокупности: регионы, типы поселений, кварталы города. На каждой ступени отбора следует обеспечить требования представительности населения, т. е. обоснованно отобрать регионы так, чтобы не было смещения по какому-то важному параметру (например, по этно-национальному). То же самое и на последующих ступенях отбора. В конечном счете отбор производится опять-таки систематически с установленным шагом отбора по списку граждан (из списков избирателей или иных), списку хозяйств на селе, путем •посещения каждой, скажем, 20-й квартиры в списке квартир каждого 50-го дома выделенного квартала города.
Многие обстоятельства усложняют проблему расчета ошибки и нередко могут привести к тому, что формально-статистически репрезентативная выборка окажется качественно непредставительной.
Итак, качество выборки зависит от трех условий:
от меры однородности социальных объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам;
от степени дробности группировок анализа, планируемых по задачам исследования;
от целесообразного уровня надежности выводов из предпринимаемого исследования,
Очень часто малоопытный маркетолог не улавливает разницы между проблемой ошибки репрезентативности выборки и ошибки вывода из данного конкретного распределения в рамках выборочной совокупности.
Пусть выборка достаточно репрезентативна и ошибка по тому или иному параметру выборки незначительна. Оценка уровня достоверности вывода по каждому конкретному распределению остается при этом проблемой самостоятельного анализа (Приемы расчета разнообразных ошибок вывода рассматривает Ю. В. Кемнчц, который подчеркивает, что формально-статистические методы расчета ошибок вывода должны предваряться «инженерным» (т. е. содержательным. — Р. У.) изучением распределений.
Похожие работы
... статьи расходов, которые позволят определить приблизительный объём затрат. Существуют общие рекомендации, которые помогут рассчитать сметную стоимость. Необходимыми расходами на разработку программ маркетинговых исследований будут являться: 1) затраты на канцелярские товары и расходные материалы; 2) затраты на монтаж и печать анкетных листовок 3) затраты на телефонные ...
... (как стратегических, так и тактических) маркетинга, осуществлением стратегического планирования (разработка план), реализацией маркетинга, контролем за выполнением плана маркетинга [6]. При рассмотрении маркетинговой стратегической программы предприятия в данной статье мы остановимся лишь на основных этапах разработки программы маркетинга и рассмотрим классификацию программ маркетинга. Какие ...
... индивидуального задание мною была разработана программа исследования «Изучение рынка маркетинговых услуг г.Томска». Ниже предлагаю подробно разработанную программу исследования. Программа маркетингового исследования Тема: изучение рынка маркетинговых услуг г.Томска Проблемная ситуация: В настоящее время для многих организаций на первом месте стоит привлечение новых клиентов. В свою очередь ...
... , а также выявим основных потребителей "Парфюмцентра" по определенным параметрам: по возрасту и полу. Анкета. Уважаемые клиенты! Просим Вас принять участие в данном маркетинговом исследовании, которое направлено на изучение спроса на парфюмерию. Анкета носит анонимный характер, поэтому просим Вас искренне отвечать на вопросы. Какие товары Вы планируете приобрести рынке (отметить не более 3-х): ...
0 комментариев