Маркетинговые исследования

Вопрос  о том, кого следует считать судьями, достаточно дискуссионен. Судьи, выбираемые в качестве представителей изучаемой совокупности, так или иначе должны представлять ее микромодель: по оценкам судей исследователь определяет, насколько адекватно будут истолкованы респондентами те или иные пункты опросной процедуры.

      Однако  при отборе судей возникает трудноразрешимый вопрос, каково влияние собственных  установок судей на их оценки, ведь эти установки могут существенно  отличаться от установок обследуемых  в отношении того же самого объекта.

      В общем виде решение проблемы состоит в том, чтобы:

а) внимательно  проанализировать состав судей с  точки зрения адекватности их жизненного опыта и признаков социального  статуса соответствующим показателям  обследуемой генеральной совокупности;

б) выявить  эффект индивидуальных отклонений в оценках судей относительно общего распределения оценок. Наконец, следует оценить не только качество, но и объем выборочной совокупности судей.

      С одной стороны, это количество определяется согласованностью: если согласованность  мнений судей достаточно высокая и, соответственно, ошибка измерения мала, численность судей может быть небольшой. Нужно задать значение допустимой ошибки и на основании ее рассчитать требуемый объем выборки.

      При обнаружении полной неопределенности объекта, т. е. в случае, когда мнения судей распределятся равномерно по всем категориям оценки, никакое увеличение объема выборки судей не спасет ситуацию и не выведет объект из состояния неопределенности.

      Если  объект достаточно неопределенен, то большое  число градаций только внесет дополнительные помехи в работу судей и не принесет более точной информации. Нужно выявить устойчивость судейских мнений с помощью повторной пробы и, соответственно, сузить число градаций.

Выбор того или иного конкретного способа, метода или техники проверки на обоснованность зависит от многих обстоятельств.

      Прежде  всего следует четко установить, возможны ли какие-то существенные отклонения от запланированной программы измерения. Если программа исследования ставит жесткие рамки, следует использовать не один, а несколько приемов проверки данных на обоснованность.

      Во-вторых, нужно иметь в виду, что уровни устойчивости и обоснованности данных тесно взаимосвязаны. Неустойчивая информация уже в силу недостаточной  надежности по этому критерию не требует слишком строгой проверки на обоснованность. Следует обеспечить достаточную устойчивость и уже затем принять соответствующие меры для уточнения границ интерпретации данных (т. е. выявить уровень обоснованности).

      Многочисленные  эксперименты по выявлению уровня надежности позволяют заключить, что в процессе отработки инструментов измерений со стороны их надежности целесообразна следующая последовательность основных этапов работы:

      а) Предварительный контроль обоснованности методов измерения первичных данных на стадии отработки методики. Здесь проверяется, насколько информация отвечает своему назначению по существу и каковы пределы последующей интерпретации данных. Для этой цели достаточны небольшие выборки в 10 – 20 наблюдений с последующей корректировкой структуры методики.

      б) Второй этап – пилотаж методики и тщательная проверка устойчивости исходных данных, в особенности выбранных  показателей и шкал. На этом этапе  нужна выборка, представляющая микромодель  реальной совокупности обследуемых. 
 в) В период этого же общего пилотажа осуществляются все необходимые операции, относящиеся к проверке уровня обоснованности. Результаты анализа данных пилотажа приводят к усовершенствованию методики, к доработке всех ее деталей и в итоге – к получению окончательного варианта методики для основного исследования.

      г) В начале основного исследования желательно провести проверку используемого  варианта методики на устойчивость с  тем, чтобы рассчитать точные показатели ее устойчивости. Последующее уточнение  границ обоснованности проходит через весь анализ результатов самого исследования.

      Вне зависимости от использованного  метода оценки надежности у исследователя  имеется четыре последовательных шага по повышению надежности результатов  измерений.

      Во-первых, в случае чрезвычайно низкой надежности измерений некоторые вопросы просто выбрасываются из анкеты, особенно когда степень надежности можно определить в процессе разработки анкеты.

Во-вторых, исследователь может “свернуть” шкалы и использовать меньше градаций. Скажем, шкала Лайкерта в этом случае может включать только следующие градации: “согласен”, “не согласен”, “не имею мнения”. Обычно так поступают, когда пройден первый шаг, и когда обследование уже было проведено.

      В-третьих, как альтернатива второму шагу или  как подход, осуществляемый после второго шага, оценка надежности проводится на индивидуальной основе. Скажем проводится прямое сравнение ответов респондентов в ходе их первоначального и повторного тестирований или с каким-то эквивалентным ответом. Ответы ненадежных респондентов просто не учитываются при проведении заключительного анализа. Очевидно, что если использовать данный подход без объективной оценки надежности респондентов, то, выбрасывая «неугодные» ответы, результаты исследования можно подогнать под желаемые.

      Наконец, после того как первые три шага были использованы, можно оценить  уровень надежности измерений. Обычно надежность измерений характеризуется  коэффициентом, изменяющемся от нуля до единицы, где единица характеризует  максимальную надежность.

      Обычно  считается, что минимально приемлемый уровень надежности характеризуют  цифры 0,65–0,70, особенно если измерения  проводились впервые.

      Очевидно, что в процессе проведения разными  фирмами разнообразных и многочисленных маркетинговых исследований имела место последовательная адаптация шкал измерений и методик их проведения под цели и задачи конкретных маркетинговых исследований. Это облегчает решение задач, рассмотренных в данном разделе, и делает это скорее необходимым при проведении оригинальных маркетинговых исследований.

      Достоверность (validity) измерений характеризует совершенно другие аспекты, чем надежность измерений. Измерение может быть надежным, но не достоверным. Последнее характеризует  точность измерений по отношению  к тому, что существует в реальности. Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляет менее 25000 долларов. Не желая интервьюеру называть истинную цифру, респондент указал доход “более 100000 долларов”. При повторном тестировании он снова назвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Лож не является единственной причиной низкого уровня достоверности измерений. Можно также назвать плохую память, плохое знание респондентом действительности и т.п.

      Рассмотрим  другой пример, характеризующий различие между надежностью и достоверностью измерений. Даже часы с неточным ходом будут показывать время в один час два раза в сутки, демонстрируя высокую надежность. Однако идти они могут очень неточно, т.е. показ времени будет недостоверным.

      Главное направление проверки достоверности  измерений заключается в получении  информации из различных источников. Это может быть осуществлено по-разному. Здесь прежде всего следует отметить следующее.

Надо  стремиться составлять вопросы таким  образом, чтобы их формулировки способствовали получению достоверных ответов. Далее в анкету могут включаться вопросы, связанные друг с другом.

      Часто для оценки достоверности измерений  используется два различных метода или источников получения информации. Например, после письменного заполнения анкет ряду респондентов из первоначальной выборки дополнительно задаются те же вопросы по телефону. По схожести ответов судят о степени их достоверности.

      Иногда  образуют на основе одних и тех  же требований две выборки респондентов и для оценки степени достоверности сравнивают их ответы (1, с. 301).

3. Теория и практика  составления выборки  при опросе 

Составление плана выборки

      Выборка - часть субъектов, которая должна олицетворять собой всю совокупность субъектов. Исследователи должны разработать такой план составления выборки, благодаря которому отобранная совокупность отвечала бы задачам исследования. Для этого необходимо ответить на три вопроса. 
 Первое, кого опрашивать? Например, следует ли при опросе включать в выборку предпринимателей, или наёмных работников, или военнослужащих, а может быть, она будет составлена из их сочетаний? Исследователь должен решить, какая именно информация ему нужна и кто, скорее всего, ею располагает. 
 Второе, какое количество людей необходимо опросить? Большие выборки надёжнее, но исследователю трудно надеяться опросить более 1% населения. 
 Третье, каким образом следует отбирать членов выборки? Можно воспользоваться методом случайного отбора. Можно отбирать их по признаку принадлежности к определённой возрастной группе или факту проживания в определённом районе. Отбор может основываться и на интуиции опытного исследователя, который полагает, что именно эта группа лиц может быть хорошим источником информации (2, с. 192). 

Существует  несколько основных видов выборки:

      Случайная выборка – способ отбора, при котором каждый элемент генеральной совокупности (множества объектов, из которых обычно производится выборка) имеет одинаковую вероятность быть выбранным. Реализовать случайную выборку можно, используя такие приемы, как лотерейный метод и/или таблицу случайных чисел. С помощью этого типа выборки проводится большинство телефонных опросов и опросов по каким-либо спискам (например, избирательным).

      Систематическая выборка – процедура отбора каждого n-го элемента из списка элементов генеральной совокупности. По этому принципу формируются разного рода адресные выборки, например – квартирные, когда квартиры для проведения анкетирования/интервьюирования отбираются по определенной схеме (первая от лифта, первая слева и т.д.).

      Квотная выборка формируется на основе определенных параметров (квот) – например, на социально-демографических характеристиках. Этот тип выборки применяется, как правило, в случае небольшой генеральной совокупности. Важной особенностью является то, что для квотной выборки не вычисляется ошибка (см. ниже).

      Спонтанная  выборка – этот тип выборки, респонденты для которой отбираются случайным образом или с определенным шагом, например, в местах массовых скоплений. Как правило, используется при уличных опросах в местах массового скопления людей (у метро, культурных памятников, развлекательных центров и т.д.).

Важным  понятием, связанным с применением  количественных методик, является ошибка выборки. Ошибка может быть систематической  – тогда, когда она заложена в саму процедуру отбора респондентов, и случайной, которая неизбежно возникает в силу того обстоятельства, что опрошена не вся генеральная совокупность, однако она всегда может быть рассчитана и представлена (4,с. 169). 

      Определение выборки в социологических исследованиях может проводится разными методами.

По формуле: 
n = 11 / (δ2 +1/N), где 
δ — доверительный интервал допустимой ошибки, как правило берется в пределах 5 %. 
N — генеральная совокупность 
n — выборочная совокупность

По формуле: 
n = δ2t1 /Δ2, где n — выборочная совокупность 
δ — дисперсия (степень однородности исследуемых единиц наблюдения) 
t — коэффициент доверия (заданная точность) 
Δ — предельная ошибка выборки.

Квотным методом. Берется 10 % единиц наблюдения генеральной совокупности.

Посредством определения  статистических серий, т.е. однородных групп (гнезд).

  Для получения достоверной информации о настроениях, ощущениях населения по тем или иным вопросам используют метод социологического опроса. Социологические исследования можно проводить путем личного интервью, почтовых/заполняемых респондентом анкет, телефонных интервью, интернет-опросов. Рассмотрим каждый из вариантов подробнее.