Чуйкин А.М., Федорук С.Г. Основы маркетинговых исследований

Подождите немного. Документ загружается.

определении первоначальных элементов, каждый из которых

указывает на несколько новых, и так далее. Такая выборка

используется при обследовании объектов со специфическими

признаками, занимающими невысокую долю в общем множестве

аналогичных объектов, и тесно взаимодействующих между собой.

Преднамеренные выборки имеют тот же основной

недостаток, что и нерепрезентативная выборка – невозможность

оценки её ошибки и низкая степень репрезентативности.

Квотные выборки (quota sampling) – детерминированные

выборки, формируемые путём включения в выборку элементов в той

же пропорции по основным характеристикам, в которой они

присутствуют в общей исследуемой совокупности.

Следует подчеркнуть, что квотная выборка является

детерминированной, то есть выбор конкретных элементов,

обладающих определёнными признаками, для включения в выборку

осуществляется волюнтаристским решением исследователя.

Квотная выборка имеет существенные недостатки по

отношению к вероятностным выборкам:

 выборка может существенно отличаться от популяции

по исследуемым признакам при соответствии пропорций

других признаков, по которым определялись квоты;

 отсутствуют статистические процедуры определения

степени репрезентативности выборки;

 волюнтаризм полевых сотрудников в отборе конкретных

элементов может привести к возникновению

дополнительной систематической ошибки.

Вероятностные выборки могут относиться к следующим

видам [Черчилль, с. 434 – 468]:

 простая случайная;

 стратифицированная;

 групповая.

Простая случайная выборка (simple random sampling, SRS)–

выборка, в которой каждый элемент объекта исследования с равной

вероятностью может попасть в выборочную совокупность.

Простая случайная выборка является простейшим методом

формирования вероятностной выборки. Такая выборка

формируется путём случайного равновероятного отбора

элементов из их полного перечня. Процедура отбора может иметь

форму выбора шаров из барабана либо номеров с помощью

генератора случайных чисел. Примером может служить лотерея по

розыгрышу «зелёных карт», проводимая администрацией США.

Основным преимуществом простой случайной выборки

является возможность применения статистических методов для

точного определения степени её репрезентативности. Указанное

свойство делает такую выборку очень точным инструментом

описательного исследования.

Основным недостатком такой выборки является

необходимость обладания полным перечнем элементов исследуемой

совокупности, что обеспечивается в практике маркетинговых

исследований достаточно редко.

Стратифицированная выборка (stratified sampling) –

вероятностная выборка, в которую элементы отбираются в два

этапа: сначала генеральная совокупность разделяется на

непересекающиеся исчерпывающие подмножества, а затем в каждом

из подмножеств производится отбор элементов по методу простой

случайной выборки.

Подмножества, сформированные в рамках

стратифицированной выборки, называются стратами. Следует

отметить, что отбор элементов в стратах производится

независимо друг от друга. Это позволяет с равной вероятностью

сформировать любую из возможных комбинаций элементов в

выборке.

Стратифицированная выборка обладает следующими

преимуществами перед простой случайной:

 она даёт более репрезентативные результаты;

 разделение на страты позволяет охватить все слои,

которые могут представлять особый интерес для

исследователя (например, какие-либо малочисленные

сегменты).

При стратификации рекомендуется выделять как можно более

однородные по исследуемым признакам страты. Это позволяет

повысить точность результатов и сократить расходы на

исследование.

Групповая или кластерная выборка (cluster sampling) –

вероятностная выборка, которая формируется в три этапа: на первом

этапе исследуемая совокупность делится на несколько

непересекающихся исчерпывающих подмножеств (кластеров), затем

производится случайный отбор подмножеств для исследования, и,

наконец, в отобранных подмножествах вероятностным методом

отбираются конкретные элементы для исследования.

Следует особое внимание уделить различию

стратифицированной и групповой выборок. В обоих случаях

производится выделение подмножеств, Однако, при

стратифицированной выборке элементы отбираются из каждого

подмножества, а при групповой выборке – из некоторых случайно

отобранных подмножеств.

Принципы формирования страт и кластеров существенно

различаются: страты стремятся формировать однородными, а

кластеры, наоборот, как можно более репрезентативными по

отношению к исследуемой совокупности. Соответственно, с точки

зрения статистики стратифицированные выборки более

эффективны (дают более точные результаты), чем групповые.

Однако, групповые выборки достаточно популярны, поскольку они

очень часто экономически более эффективны.

Разновидностями групповой выборки являются

систематическая (systematic) и территориальная выборки (area

sampling). В первом случае отбор элементов производится с

установленным шагом (каждая n-я единица), а во втором случае в

качестве кластеров выступают территории.

7.3. Определение оптимального объёма выборки

Как было показано в параграфе 7.1, определение объёма выборки

является одним из этапов её проектирования. Оптимальный объём

выборки зависит от следующих параметров:

 типа выборки;

 изучаемых характеристик и их распределения в

генеральной совокупности;

 доступных ресурсов (финансовых, временных) для

исследования.

При определении объёма выборки исследователь использует два

основных статистических параметра: точность оценки и степень

достоверности оценки.

Точность оценки – величина ошибки результата в абсолютном

или относительном выражении.

Степень достоверности оценки – вероятность того, что оценка

соответствует истинному значению при установленной точности.

Соответственно, при определении объёма выборки

исследователь должен достичь баланса между точностью и

достоверностью. При фиксированном объёме выборки величина

точности обратно пропорциональна степени достоверности.

Как было упомянуто в параграфе 7.2, оценить степень

точности и достоверности оценки статистическими методами

возможно только для вероятностных выборок. Наиболее простыми

и разработанными являются методы такой оценки для простой

случайной выборки. На этих методах основаны способы

определёния оптимального объёма такой выборки.

В общем случае, для выборок достаточно большого объёма

(больше 30 элементов) при оценке уровня среднего значения

признака в генеральной совокупности объём определяется по

следующей формуле 7.1:







, (7.1)

где:

n – объём выборки;

t – аргумент нормированной функции Лапласа Ф(t),

соответствующий принятому уровню доверительной

вероятности (то есть вероятности, с которой

истинное значение признака в генеральной

совокупности не превысит установленной

предельной ошибки), определяется по

статистическим таблицам;



– предельная ошибка выборки (то есть величина,

устанавливающая границы интервала относительно

выборочного среднего значения, в которые с

указанной доверительной вероятностью попадёт

генеральное среднее значение изучаемого признака);

σ² - дисперсия исследуемого признака в генеральной

совокупности.

Существуют следующие основные методы оценки уровня

дисперсии признака в генеральной совокупности:

 проведение пробного исследования небольшого объёма

и оценка генеральной дисперсии по выборочной

дисперсии;

 использование данных о генеральной дисперсии из

прошлых исследований по изучаемому признаку;

 при возможности отнесения распределения признака в

генеральной совокупности к закону нормального

распределения, генеральная дисперсия оценивается как

квадрат одной шестой части размаха вариации.

В том случае, если по одной выборке исследуются несколько

признаков, необходимо рассчитать минимальный объём выборки по

каждому из них и выбрать максимум из этих значений.

Контрольные вопросы к блоку А

 Какими основными способами по степени охвата

элементов может проводиться маркетинговое

исследование?

 Какими преимуществами обладает несплошное

наблюдение перед сплошным?

 Что такое выборочное исследование и выборка?

 Что означает принцип репрезентативности выборки?

 Из каких этапов состоит проектирование выборки и в

чём заключается каждый из его этапов?

 Каковы основные подходы к формированию выборки,

чем они различаются?

 Какие виды детерминированных выборок выделяются?

 Что такое нерепрезентативная и преднамеренная

выборки, в чём их различие, преимущества и

недостатки?

 В чём заключается особенность выборки по принципу

«снежного кома»?

 Что такое квотные выборки и каковы их достоинства и

недостатки?

 Как формируется простая случайная выборка?

 В чём общность и особенности стратифицированной и

групповой выборки?

 Каковы преимущества и недостатки кластерной

выборки?

 Какие факторы влияют на оптимальный объём выборки?

 Что такое точность и достоверность оценки при

выборке?

 Как можно определить оптимальный объём простой

случайной выборки?

Блок B

Особенности использования выборки в маркетинговых

исследованиях:

 Этапы проектирования выборки [Божук-Ковалик, с. 122

– 127; Голубков, с. 245 – 246; Малхотра, с. 412 – 417;

Черчилль, с. 425 – 428; Dillon, p. 215 – 221; Hammann, с.

34 – 37].

 Выборка фиксированного объёма и последовательная

выборка [Малхотра, с. 431 – 432; Черчилль, с. 428 – 429].

 Примеры и недостатки нерепрезентативной выборки

[Малхотра, с. 419 – 420; Черчилль, с. 429 – 431; Dillon,

229 – 230; Hammann, с. 37].

 Особенности применения квотных выборок [Малхотра,

с. 420 – 423; Черчилль, с. 433 – 434; Hammann, с. 37 –

39].

 Виды и особенности применения стратифицированной

выборки [Малхотра, с. 425 – 427; Черчилль, с. 454 – 461;

Dillon, p. 223 – 225; Hammann, с. 47 – 48].

 Виды и применение групповых (квотных) выборок

[Малхотра, с. 424 – 425, 427 – 431; Черчилль, с. 462 –

468; Dillon, p. 225 – 229; Hammann, с. 45 – 46].

Статистические основы выборочного наблюдения:

 Статистические распределения и их характеристики,

нормальное распределение, критерии согласия

[Ефимова, с. 107 – 156; Малхотра, с. 470 – 473;

Шмойлова, с. 197 – 221].

 Теоретические основы выборочного наблюдения,

доверительный интервал, вероятность, объём выборки

[Божук-Ковалик, с. 127 – 133; Голубков, с. 247 – 252;

Ефимова, с. 157 – 182; Малхотра, с. 443 – 453; Токарев,

с. 148 – 160; Черчилль, с. 435 – 446, 476 – 491;

Шмойлова, с. 223 – 265; Dillon, p. 230 – 255; Hammann,

с. 40 – 45].

Контрольные задания к блоку B

 Выберите какой-либо вид маркетинговой информации,

которую необходимо получить путём сбора первичных

данных. Определите объект исследования, основу

выборки.

 Для случая, указанного в предыдущем задании, укажите

в деталях этапы процесса проектирования выборки.

 Выберите несколько вариантов целей и задач

маркетингового исследования. Укажите возможности

использования для них различных методов

формирования выборки. Определите преимущества и

недостатки каждого метода к конкретных ситуациях.

 С помощью программы Excel составьте список 1000

телефонных номеров для применения метода простой

случайной выборки.

 Найдите в Интернет на сайтах агентств по

маркетинговым исследованиям описания проведённых

исследований. Определите методы формирования

выборки в каждом из них. Попытайтесь обосновать

причину выбора указанных методов.

 Рассчитайте оптимальный объём простой случайной

выборки для определения успеваемости студентов

дневной формы обучения экономического факультета

при различных уровнях доверительной вероятности и

предельной ошибки, при условии соответствия

распределения изучаемого признака закону нормального

распределения.

Блок C

Осуществите проектирование выборки в Вашем групповом

проекте. Для этого чётко определите исследуемую совокупность и

основу выборки, выявите возможность применения различных

видов детерминированных и вероятностных выборок, обоснуйте

выбор метода формирования выборки. Определите параметры

выборки (при детерминированной), особенности формирования и

рассчитайте оптимальный объём, учитывая достоверность, точность

и затраты на сбор данных. Результаты работы оформите как новую

главу отчёта о выполнении группового задания.

Литература для дальнейшего изучения

 Божук С.Г., Ковалик Л.Н. Маркетинговые

исследования. СПб.: Питер, 2003.

 Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория,

методология и практика. 2-е изд. М.: Финпресс, 2000.

 Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая

теория статистики: Учебник. М.: ИНФРА-М, 1996.

 Малхотра Н.К. Маркетинговые исследования.

Практическое руководство, 3-е изд. М.: Вильямс, 2002.

 Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А.

Шмойловой. 3-е изд. М.: Финансы и статистика, 2002.

 Токарев Б.Е. Методы сбора и использование

маркетинговой информации: Учебно-практич. пособие.

М.: Юристъ, 2001.

 Черчилль Г.А. Маркетинговые исследования. СПб.:

Питер, 2001.

 Dillon W.R., Thomas J.M., Firtle N.H. Essentials of

Marketing Research. Custom Edition. Burr Ridge, Illinois:

IRWIN Custom Publishing, 1994.

 Hammann, P. Marktforschung / P. Hammann, B. Erichson.

Stuttgart, New York: Fischer, 1978.

ГЛАВА 8

ОРГАНИЗАЦИЯ СБОРА ДАННЫХ

Основные понятия, рассмотренные в главе:

 полевые исследовательские работы;

 контроль качества ведения интервью и

редактирования; выборочный контроль;

 контроль для предотвращения

мошенничества;

 контроль из центрального офиса;

 ошибки в выборке и систематические ошибки;

 случайные и неслучайные ошибки;

 ошибки ненаблюдения и наблюдения;

 ошибки неохвата, перебора и неполучения

данных;

 доля ответивших; отсутствие и отказ от

ответа;

 ошибка сбора.

Блок A

8.1. Процесс полевых исследований

Полевые исследования являются тем этапом маркетингового

исследования, на котором происходит непосредственный сбор

первичных данных.

Существует два основных подхода к организации этого

процесса:

 самостоятельный сбор первичных данных;

 заказ сбора данных в специализированном агентстве.

В первом случае сама организация, которая проводит

исследования, формирует группу по сбору первичных данных,

организует их работу и контролирует соблюдение правил и плана

исследования. Такой подход обычно более дешёвый, но для его

осуществления необходимо приложить большое количество усилий.

В частности, высокую важность для получения достоверных

данных имеет подбор полевого персонала, который должен