Общие принципы применения выборочных методов в маркетинговых исследованиях

Использование простого случайного отбора гарантирует, что каж­дая единица совокупности известна и имеет равные шансы быть вклю­ченной в выборку.

Однако, чтобы можно было эти методы использовать, необходимо предварительно определить каждую единицу совокупности, что при больших размерах совокупности сделать достаточно сложно, а порой и невозможно.

Данный недостаток существенно снижается при использовании компьютера для присвоения единицам совокупности номеров и форми­рования выборки. При телефонном интервью компьютер может генери­ровать случайным образом телефонные номера: он имеет генератор слу­чайных чисел.

Начальная часть метода систематического отбора соответствует на­чальной части метода простого случайного отбора: необходимо получить полный список единиц генеральной совокупности.

Однако далее вместо присвоения порядковых номеров использует­ся показатель «интервал скачка», рассчитанный как отношение размера совокупности к объему выборки. Например, если используется телефон­ный справочник и интервал скачка был определен равным 250, то это означает, что каждый 250-й телефонный номер включается в выборку. Для определения же начальных страницы и колонки справочника ис­пользуются случайные числа.

Очевидно, что данный метод является более экономичным и быст­рым по сравнению с методом простого случайного отбора. Случайные числа используются только на начальной стадии его реализации. Вместе с тем такой метод дает менее репрезентативные результаты по сравнению с методом простого случайного отбора.

Особенно широко метод систематического отбора используется, когда для различных видов совокупностей имеются различные справоч­ники, списки, спецификации и т.п. материалы.

Другим методом вероятностного отбора является кластерный от­бор, основанный на делении совокупности на подгруппы, каждая из ко­торых представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода очень похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, что исследуется мнение населения какого-то региона от­носительно марки какого-то товара.

Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), на­пример области. Исследователь может считать, что выделенные кластеры являются идентичными и мнение населения этих областей характерно для региона в целом. Далее одна из областей (один кластер) выбирается случайным образом, определяется совокупность для этой области, в ней проводится соответствующее исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего региона (одноступенчатый подход).

Формирование выборки можно осуществить и на основе двухсту­пенчатого подхода. В этом случае после первоначального случайного формирования выборки кластеров (в нашем 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, является более высокой, чем для одного кластера. Однако этот подход является более дорогим по сравнению с одноступен­чатым подходом.

Иногда при проведении исследований, когда общую исследуемую территорию можно разбить на отдельные зоны, при формировании вы­борки используется выборочная решетка, накладываемая на карту обсле­дуемой территории. Каждая ячейка решетки определяет конкретный кла­стер. Далее используется один из описанных методов формирования вы­борки. К сожалению, метод выборочной решетки не учитывает админи­стративные, естественные (реки, улицы и т.п.) и другие границы.

В основе всех описанных методов лежит предположение, что лю­бая совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых характеристик. Другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Но такая ситуация на практике встречается крайне редко. Скажем, исследуется рыночный потенциал определенного региона для какого-то товара. Население больших, средних и малых го­родов, сельской местности данного региона отличается по уровню обра­зования, дохода, образу жизни и т.п.

В случае несимметричного распределения совокупности последняя разделяется на различные подгруппы (страты), например по уровню до­ходов, и выборки формируются из этих подгрупп, по сути дела являю­щихся сегментами рынка. Такой метод носит название стратифициро­ванного отбора.

При использовании данного метода прежде всего следует выбрать некоторую наблюдаемую характеристику (признак), характеризующую каждую единицу совокупности, например уровень дохода.

Далее для каждой страты с помощью случайного отбора формиру­ется выборка.

Если размер выборки для определенной страты пропорционален размеру страты по отношению ко всей совокупности, то выборка называ­ется пропорционально стратифицированной. В случае непропорциональ­но стратифицированной выборки необходимо использовать весовые ко­эффициенты, уравновешивающие размеры страт.

Формирование выборки на основе суждения основано на исполь­зовании мнения квалифицированных специалистов, экспертов относи­тельно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы. Например, изучается потребность в издании кули­нарной книги для приготовления в микроволновой печи низкокалорий­ной пищи. На основе мнения исследователей в состав фокус-группы бы­ло включено 12 домохозяек; шестеро из них владело микроволновыми печами более трех лет, трое — менее трех лет и трое только собирались их купить. По мнению исследователей, такой состав группы достаточно полно соответствует целям проводимого исследования. Результаты рабо­ты фокус-группы были признаны удовлетворительными; они послужили основой для крупномасштабных региональных опросов, проведенных на основе вероятностных методов.

Формирование выборки в процессе опроса основано на расшире­нии числа опрашиваемых на основе предложений респондентов, которые уже приняли участие в обследовании. Первоначально исследователь фор­мирует выборку намного меньшую, чем требуется в проводимом исследо­вании, затем она по мере проведения обследования расширяется. Дан­ный метод применяется там, где контуры выборки являются очень огра­ниченными, например, при проведении маркетинговых исследований продукции производственно-технического назначения.

Формирование выборки на основе квот (квотный отбор) предпо­лагает предварительное, исходя из целей исследования, определение чис­ленности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам). Например, в целях исследования было принято решение, что в универсаме должно быть опрошено пятьдесят мужчин и пятьдесят женщин. Интервьюер проводит опрос, пока не выберет установленную квоту. Такой метод обычно применяется в случае, когда имеется четкое суждение о характеристиках респондентов, мнение которых целесообраз­но изучить в проводимом исследовании. Он дает возможность контроли­ровать деятельность интервьюеров, ограничивая выбор респондентов оп­ределенными требованиями.

На практике имеет место параллельное использование нескольких методов формирования выборки. Так, формирование выборки для оцен­ки мнения населения России относительно различных марок какого-либо товара, например холодильника, может осуществляться по следующей схеме [11]:

1. Россия, согласно ее административно - территориальному деле­нию, делится на 89 субъектов Федерации.

2. Осуществляется случайным образом выбор девяти субъектов (исключая Москву и С.-Петербург).

3. Все населенные пункты (исключая Москву и С.-Петербург) в за­висимости от численности населения делятся на шесть групп: до 1000 жителей, от 1000 до 10 000 (поселки), от 10 000 до 100 000, от 100 000 до 500 000, свыше 500 000 (города). Москва и С.-Петербург исследуются от­дельно.

4. На основе квотного метода устанавливается, что для каждого из девяти выбранных субъектов Федерации исследуются три города и два поселка (по крайней мере, по одному населенному пункту из этих двух типов поселков и трех типов городов должно принадлежать каждой ка­тегории). Для этого берется каждый пятый населенный пункт из спра­вочника Госкомстата «Численность населения Российской Федерации по городам, рабочим поселкам и районам на 1 января 1993 г.» и определяет­ся, в какую из категорий он попадет (систематический отбор). Так посту­пают до тех пор, пока не наберется нужное количество населенных пунк­тов.

Если, дойдя до конца списка, не будет найдено квотное число на­селенных пунктов, процесс выбора населенных пунктов начинается сна­чала, но берется каждый четвертый населенный пункт, и т.д.

5. Выбирается случайным образом в каждом выбранном городе и поселке по меньшей мере 20 респондентов.

Таким образом, кроме Москвы и С.-Петербурга должно быть про­интервьюировано 900 респондентов. В Москве и С.-Петербурге опраши­вается по 50 респондентов. В итоге должно быть проинтервьюировано 1000 респондентов.

В реальности решение об объеме выборки является компромиссом между теоретическими предположениями о точности результатов обсле­дования и возможностями их практической реализации, прежде всего имеются в виду затраты на проведение опроса.

Следует отметить, что объем выборки никак не влияет на репре­зентативность полученных результатов. Предположим, например, что в целях изучения степени использования в России персональных компью­теров в научной работе проводился опрос на основе принципа удобства на одном из московских перекрестков. И хотя было опрошено 5000 рес­пондентов, полученные результаты не являются репрезентативными даже для Москвы. Это обусловлено тем, что был использован невероятност­ный метод формирования выборки, который в данном случае применять было нельзя.

На практике используется несколько подходов к определению объ­ема выборки. Прежде всего опишем наиболее простые.

Произвольный подход основан на применении «правила большого пальца». Например, бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от совокупности. Данный подход является простым и легким в исполнении, однако не представляется возможным установить точность полученных результатов. При достаточно большой совокупности он к тому же может быть и весь­ма дорогим.

Объем выборки может быть установлен исходя их неких заранее оговоренных условий. Скажем, заказчик маркетингового исследования знает, что при изучении общественного мнения выборка обычно состав­ляет 1000—1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придер­живаться данной цифры. В случае, если на каком-то рынке проводятся ежегодные исследования, то в каждом году используется выборка одного и того же объема. В отличие от первого подхода здесь при определении объема выборки используется известная логика, которая, однако, являет­ся весьма уязвимой. Например, при проведении определенных исследо­ваний может потребоваться точность меньше, чем при изучении общест­венного мнения, да и объем совокупности может быть во много раз меньше, нежели при изучении общественного мнения. Таким образом, данный подход не принимает в расчет текущие обстоятельства и может быть достаточно дорогим.

В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так, в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать. Очевидно, что ценность получаемой информации не принимается в рас­чет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать достаточно точ­ные результаты.

Представляется разумным учитывать затраты не абсолютным обра­зом, а по отношению к полезности информации, полученной в результа­те проведенных обследований. Заказчик и исследователь должны рас­смотреть различные объемы выборки и методы сбора данных, затраты, учесть другие факторы.

Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема вы­борки исходя из определенных требований к надежности и достоверно­сти получаемых результатов. Он также используется при анализе полу­ченных результатов для отдельных подгрупп, формируемых в составе вы­борки по полу, возрасту, уровню образования и т.п. Требования к надеж­ности и точности результатов для отдельных подгрупп диктуют опреде­ленные требования к объему выборки в целом.

Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к оп­ределению объема выборки основан на расчете доверительных интерва­лов. Рассмотрение данного подхода начнем с краткой характеристики ряда базовых понятий математической статистики (см. подробнее, на­пример, в [10]).

Понятие вариации характеризует величину несхожести (схожести) ответов респондентов на определенный вопрос. В более строгом плане вариацией значений какого-либо признака в совокупности называется различие его значений у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Результаты ответов на вопросы оп­роса обычно представляются в форме кривой распределения. При высо­кой схожести ответов говорят о малой вариации (узкая кривая распределения) и при низкой схожести ответов — о высокой вариации (широкая кривая распределения). На рис. 4.5 приводятся кривые распределения результатов ответа на вопрос: «Сколько миль за год проходит ваш авто­мобиль?» для низкой и высокой вариации ответов.

6           8              12              15          17              19   20

Оцененный пробег автомобиля (тыс. миль)

Рис. 4.5. Вариация и кривые распределения

В качестве меры вариации обычно принимается среднее квадратическое отклонение, которое характеризует среднее расстояние от средней оценки ответов каждого респондента на определенный вопрос. Можно сравнить среднее квадратическое отклонения для двух выборок и опреде­лить, для какой из них вариация является меньшей.

Поскольку все маркетинговые решения принимаются в условиях неопределенности, то это обстоятельство целесообразно учесть при опре­делении объема выборки. Так как определение исследуемых величин для совокупности в целом осуществляется на основе выборочной статистики, то следует установить диапазон (доверительный интервал), в который, как ожидается, попадут оценки для совокупности в целом, и ошибку их определения.