Материалы к госэкзамену специальности маркетинг 

Ответы на билеты набрал: Елькин Р.

Выборочное наблюдение и его роль при проведении маркетинговых исследований.

Основным способом получения данных в первичных маркетинговых исследованиях является выборочное наблюдение. Во избежание ошибок и неверных выводов маркетинговые службы должны строго придерживаться определенных правил отбора единиц в выборочную совокупность, оценивать надежность и репрезентативность выборки для того, чтобы распространить выборочные данные на генеральную совокупность.

При формировании выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные) методы.

1) К вероятностным методам относятся выборки, в которых предполагается, что каждый элемент генеральной совокупности известен и имеет определенную вероятность попасть в обследование. К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований не представляется возможным точно рассчитать вероятности из-за отсутствия сведений о размере генеральной совокупности. Поэтому термин «определенная вероятность» скорее связан с правилами формирования выборки, чем со знанием точных размеров генеральной совокупности.

2) Невероятностные методы - это выборки, которые предусматривают отбор специфических единиц из генеральной совокупности в неслучайном порядке. Например, планом исследования предусмотрено изучение мнения домохозяек о новом дезинфицирующем средстве по телефону в рабочие дни. Таким образом, заранее известно, что работающие женщины не попадут в выборку. При применении невероятностных методов отбора формирование выборки осуществляется без использования понятий теории вероятности, а, следовательно, невозможно рассчитать вероятность включения в выборку конкретных единиц совокупности.

Классификация методов выборки:

1. При простой случайной выборке отбор производится из всей массы единиц генеральной совокупности без предварительного расчленения ее на какие-либо группы, и каждый элемент имеет одинаковую вероятность попадания в выборку. Наиболее простой способ организации случайной выборки - это жеребьевка либо использование таблицы случайных чисел. При телефонном интервью компьютер может генерировать случайным образом телефонные номера.

2. При механическом (систематизированном) отборе наблюдению подвергаются единицы, находящиеся на равном расстоянии в определенной последовательности расположения единиц генеральной совокупности. При проведении механической выборки нужно установить:

- шаг отсчета (т.е. расстояние между отбираемыми единицами);

- начало отсчета, т.е. номер той единицы, которая должна быть обследована первой.

При неранжированной совокупности начальную точку можно определить с помощью жеребьевки, при ранжированной - за начало отсчета принимают единицу, лежащую в середине первого интервала. Например, из 1000 человек нужно обследовать 100. В этом случае шаг отсчета равен 10 , а начало отсчета - 5 или 6 человек (на выбор исследователя).

3. Типическая (стратифицированная) выборка - это вероятностная выборка, обеспечивающая равномерное представительство в выборочной совокупности различных частей (типов) явлений. Существует несколько этапов в проведении типической выборки:

- первоначальная (или генеральная) совокупность разбивается на 2 и более подгруппы по какому-либо признаку (например, по полу);

- определяется число подлежащих наблюдению единиц в каждой группе. При этом используется пропорциональное и непропорциональное размещение. При пропорциональном размещении количество отбираемых в каждую группу единиц пропорционально удельному весу данной группы в генеральной совокупности. При непропорциональном размещении из каждой группы отбирают одинаковое число единиц.

4. При серийной (кластерной) выборке в случайном порядке отбираются группы (серии, гнезда) единиц, которые подвергаются сплошному обследованию. Серийная выборка широко используется там, где генеральная совокупность состоит из обособленных групп единиц. Такая выборка часто производится внутри уже сложившихся территориальных образований (районов, городов, кварталов), когда степень однородности выделенных групп не поддается регулировке со стороны исследователя.

В основе всех описанных вероятностных методов лежит предположение, что любая совокупность характеризуется симметричным распределением отдельных ее единиц. Другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю генеральную совокупность.

1. Удобные выборки используются из соображений простоты их проведения (например, с позиций минимальных затрат времени и усилий, доступности респондентов и т.п.), отсюда и происходит их название. Компании часто проводят предварительные тесты нового продукта, используя при этом служащих собственных компаний. На первый взгляд кажется, что будут получены приукрашенные данные, несоответствующие действительности. Однако исследователи не просят служащих оценить существующий продукт в целом или сравнить его с конкурирующими продуктами. Они предлагают оценить лишь отдельные свойства продукта. В подобных ситуациях удобная выборка является эффективным средством получения нужной информации.

2. Выборка мнений (суждений) - это выборка, в которой отобранные критерии базируются на индивидуальном мнении, что конкретный элемент представляет изучаемую совокупность. Формирование такой выборки основано на использовании мнений квалифицированных специалистов, экспертов относительно состава выборки. На основе такой выборки часто формируется состав фокус-группы.

3. Квотный отбор - это выборка, сконструированная из единиц определенных категорий (квот), которые должны быть представлены в заданных пропорциях. Квотный отбор похож на типическую выборку, однако, существуют 2 главных различия между ними:

- респонденты для квотного отбора выбираются неслучайным образом, как это должно быть в стратифицированной выборке;

- в типической выборке факторы, используемые для стратификации, должны быть отобраны на основе существующих взаимосвязей с поведением потребителей. В квотном отборе демографические (или другие факторы) отбираются на основе суждений (мнений) исследователей.

При определении потребительских ориентации такая выборка дает вполне приемлемые результаты, но если исследователь хочет установить по ней средние размеры покупок, их структуру, то результаты окажутся непредставительными. Это происходит потому, что квотная выборка нацелена на отбор лишь определенных категорий потребителей.

4. Выборка снежного кома предполагает отбор дополнительных (последующих) респондентов после ссылки на них первоначально отобранных респондентов. Такая процедура используется при изучении особенных, редких, неслучайных совокупностей. Такой подход сокращает стоимость поиска информации.

На практике имеет место параллельное использование нескольких методов формирования выборки.

Поскольку выборка является частью изучаемой совокупности, полученные выборочные данные скорее всего не будут в точности соответствовать данным, которые можно было бы получить при изучении всех единиц генеральной совокупности.

1. Остаточный принцип, т.е. на выборку выделяется столько средств, сколько остается после вычитания из бюджета МИ всех затрат, связанных с планированием, разработкой анкет, анализом данных. Если оставшихся средств будет недостаточно для обеспечения репрезентативности, то решается вопрос либо о прекращении исследования, либо об изыскании дополнительных средств.
2. Использование объема выборки предыдущих лет.
3. Использование статистических методов расчета объема выборки, при этом особое значение придается только делению выборки на повторный и бесповторный отбор.

Задачи, решаемые при использовании выборочного метода. 

Бесповторный отбор (non-repeated selection) - отбор по схеме не возвращаемого шара. При таком отборе каждая отобранная единица не возвращается в генеральную совокупность, а, следовательно, вероятность попадания в выборку оставшихся единиц все время меняется.

Выборка (или выборочная совокупность) (sampling) – часть единиц генеральной совокупности, подлежащей непосредственному наблюдению.

Выборочное наблюдение (sample observation) – один из наиболее широко применяемых видов несплошного наблюдения, при проведении которого обследуются не все единицы генеральной совокупности, а лишь некоторая, отобранная по определенным принципам, часть этих единиц. Однако наблюдение организовано таким образом, что эта часть отобранных единиц в уменьшенном масштабе представляет всю совокупность. Различают вероятностные и невероятностные методы выборочного наблюдения.

Генеральная совокупность (population) – вся совокупность реально существующих объектов, из которых тем или иным способом извлекается выборочная совокупность.

Доверительная вероятность (confidence level) – вероятность того, что оцениваемый параметр в генеральной совокупности будет находиться в установленном интервале.

Интервальные оценки (interval estimations) – оценки параметра в генеральной совокупности; пределы, в которых с данной степенью вероятности будет заключена неизвестная величина оцениваемого параметра. Нижняя граница будет равна разности между средней выборочной величиной и предельной ошибкой, а верхняя граница – сумме этих двух величин.

Нормальное распределение (normal distribution) – непрерывное, симметричное распределение, имеющее форму колокола, в котором средняя, мода и медиана равны одной и той же величине. 68 % наблюдений попадают в интервал Х+ s ; около 95 % наблюдений – в интервал Х + 2s ; а 99 % - в интервал Х + 3s

Относительная ошибка выборки (relative sampling error) – величина относительной погрешности, выраженной в процентах к средней.

Ошибка выборки (sampling error) – ошибка репрезентативности (представительности) – расхождение между значениями изучаемого признака в выборочной и генеральной совокупности. Различают случайные и систематические ошибки выборки. Случайная ошибка возникает в силу того, наблюдение является несплошным, т.е. выборочная совокупность недостаточно точно воспроизводит генеральную совокупность. Систематическая ошибка возникает вследствие нарушения правил отбора.

Повторный отбор (repeated selection) – отбор по схеме возвращенного шара. При таком отборе вероятность попадания каждой отдельной единицы в выборку остается постоянной, так как отобранная единица после обследования снова возвращается в генеральную совокупность и снова может быть выбранной.

Предел ошибки выборки (allowable sampling error) – величина возможных отклонений показателей генеральной совокупности от показателей выборочной совокупности. Предельная ошибка (D ) зависит от средней ошибки выборки (m ) и от величины вероятности, с которой гарантируется результат выборочного наблюдения. Обычно вероятность принимается равная 0,954 или 0,997, которой соответствуют коэффициенты (t) , равные 2 или 3. Между названными показателями существует взаимосвязь: D = tm .

Размер выборки (sample size) – число единиц, образующих выборочную совокупность. Необходимый размер (объем) выборки рассчитывается по особым формулам, различающимся в зависимости от способа отбора и метода выборки.

Репрезентативность выборки (sample reliability) – представительность результатов выборочного наблюдения; зависит от объема выборки. Чем больше объем выборки, тем меньше ошибка репрезентативности, точнее данные выборочного наблюдения.

Средняя ошибка выборки (mean sampling error) – среднее квадратическое отклонение выборочных средних от генеральной средней. Средняя ошибка выборки тем больше, чем больше вариация в генеральной совокупности, и тем меньше, чем больше объем выборки.

Точечные оценки (point estimations) - приближенное значение неизвестного параметра генеральной совокупности, исчисляемое как функция выборки. Оценка получается вычислением только одного значения этой функции.