Маркетинговое исследование рынка

В практике работы с контент-анализом определились некоторые общие принципы, когда его применение представляется целесообразным.

Применение метода рекомендуется во всех случаях, когда требуется высокая степень точности или объективности анализа.

Контент-анализ обычно применяется при наличии обширного по объему и несистематизированного материала, когда непосредственное использование последнего затруднено.

Контент-анализ полезен в тех случаях, когда категории, важные для целей исследования, характеризуются определенной частотой появления в изучаемых документах, например, при работе с ответами на открытые вопросы анкет или глубинных интервью.

Основными направлениями использования контент-анализа являются: а) выявление и оценка характеристик текста как индикаторов определенных сторон изучаемого объекта; б) выяснение причин, породивших сообщение; в) оценка эффекта воздействия сообщения.

Изучение характеристик текста позволяет выяснить, как содержание сообщения будет меняться в зависимости от аудитории.

Постановка задачи исследования причин появления сообщения связана прежде всего с попыткой установить соотношение между фактами содержания и процессами, протекающими в объектах, порождающих сообщение [9, с.37].

Требование объективности анализа делает необходимым перевод исследуемого материала на язык гипотез в единицах, которые позволяют точно описать характеристики текста. В связи с этим исследователю приходится решать ряд проблем, связанных: а) с выбранной категорией анализа; б) с выделением единиц анализа; в) с выделением единиц счета.

Категории анализа - это понятия, в соответствии с которыми будут сортироваться единицы анализа (единицы содержания); например, потребители с разным уровнем дохода, положительные, нейтральные, отрицательные оценки товара определенной марки.

При разработке категорий важно учитывать, что от их выбора будет в значительной степени зависеть характер полученных результатов. Как правило, исследователь стоит перед необходимостью по несколько раз переходить от теоретической схемы к документальным данным, а от них снова к схеме, чтобы, исходя из выбранной гипотезы, выработать категории, соответствующие задачам исследования.

Категории должны быть исчерпывающими, т.е. охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования, отвечать требованию взаимоисключенности (одни и те же части не должны принадлежать различным категориям).

Категории должны отвечать требованию надежности, т.е. их следует сформулировать таким образом, чтобы у различных исследователей была достаточно высокая степень согласия по поводу того, какие части содержания следует отнести к той или иной категории. Чем более четко определены категории, тем менее проблематичным становится отнесение частей содержания к определенным категориям.

При проведении формализованного анализа содержания нужно четко указать при знаки, по которым определенные единицы относятся к определенным категориям. Единицей анализа - смысловой или количественной - является та часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию [6, с.302].

В тексте она может быть выражена по-разному: одним словом, некоторым устойчивым сочетанием слов, может вообще не иметь явного терминологического выражения, а преподносится описательно или скрывается в заголовке абзаца, раздела и т.п. в связи с этим перед исследователем возникает задача выделения признаков (индикаторов), по которым определяется наличие в тексте темы или идеи, значимой с точки зрения целей исследования.

Индикаторы по своему характеру могут быть весьма неоднородными: относящиеся к теме слова и словосочетания, термины, имена людей, названия организаций, пути решения экономических проблем и т.п.

Выбрав смысловую единицу и ее индикаторы, исследователь должен определить также и единицу счета, которая станет основанием для количественного анализа материала. Она может совпадать или не совпадать с единицей анализа или ее индикатором. Единицы счета обладают различной степенью точности измерения, различно также время, уходящее на кодировку материала, попавшего в выборку [10, с.150].

Решение каждой исследовательской задачи требует определения того, какое количество документов нужно изучить, чтобы данные об объекте были достоверными, т.е. возникает вопрос о построении выборки.

При анализе документов, специально составленных для целей маркетингового исследования, анализируются все без исключения документы. Если же речь идет о документах - носителях вторичных данных, то при построении выборки может возникнуть необходимость отбора источника информации и отбора документов.

При планировании анализа содержания документов исследователь прежде всего решает, какие источники наилучшим образом могут представить те характеристики объекта, которые изучаются.

Если считается, что все документальные источники информации одинаково важны для целей исследования, то может быть построена случайная выборка.

Часто уже сам отбор источников информации ограничивает количество документов, подлежащих обработке, до приемлемых размеров. Однако и после этого материал может быть достаточно обширным. Тогда следует провести отбор документов.

При разработке программы маркетинговых исследований нужно четко определить, какого рода характеристики объекта подвергаются изучению, и в зависимости от этого оценивать документы с точки зрения их адекватности, надежности, достоверности [27, с.169].

2.3 Определение объема выборки

маркетинговый исследование товарный рынок

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 нет прямой связи между объемом выборки и репрезентативностью полученных результатов.

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 из неких заранее оговоренных условий. К примеру, 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 [10, с.247].

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 [9, с.40].

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 [4, с.277].

Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к определению объема выборки основан на расчете достоверных интервалов.

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 (см. рис. 1). При высокой схожести ответов говорят о малой вариации (узкая кривая распределения) и при низкой схожести ответов - о высокой вариации (широкая кривая распределения) [10, с.248].

В качестве меры вариации обычно принимается среднее квадратическое отклонение, которое характеризует среднее расстояние от средней оценки ответов каждого респондента на определенный вопрос.

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 узком 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 [5, с.317].

Доверительный интервал - это диапазон, крайним точкам которого соответствует определенный процент определенных ответов на какой-то вопрос. Доверительный интервал тесно связан со средним квадратическим отклонением изучаемого признака в генеральной совокупности: чем оно больше, тем шире должен быть доверительный интервал, чтобы включить в свой состав определенный процент ответов.

Доверительный интервал, равный или 95 %, или 99 %, является стандартным при проведении маркетинговых исследований. Ни одна фирма не проводит маркетинговых исследований, формируя несколько выборок. И математическая статистика дает возможность получить некую информацию о выборочном распределении, владея только данными о вариации единственной выборки.

Индикатором степени отличия оценки, истинной для совокупности в целом, от оценки, которая ожидается для типичной выборки, является средняя квадратическая ошибка. Причем, чем больше объем выборки, тем меньше ошибка. Высокое значение вариации обусловливает высокое значение ошибки и наоборот [6, с.319].

Исходной информацией, необходимой для определения объема выборки на основе расчета доверительного интервала, является: величина вариации, которой, как считается, обладает совокупность; желаемая точность; уровень доверительности, которому должны удовлетворять результаты проводимого обследования.

Когда на заданный вопрос существует только два варианта ответа, выраженные в процентах (используется процентная мера), объем выборки определяется по следующей формуле:

z² pg

n=----------------,

e²

где n - объем выборки;

z - нормированное отклонение, определяемое исходя из выбранного уровня доверительности; p - найденная вариация для выборки;

g - (100-р);

е - допустимая ошибка.

При определении показателя вариации для определенной совокупности прежде всего целесообразно провести предварительный качественный анализ исследуемой совокупности, в первую очередь установить схожесть единиц совокупности в демографическом, социальном и других отношениях, представляющих интерес для исследователя. Возможно проведение пилотного исследования, использование результатов подобных исследований, проведенных в прошлом. При использовании процентной меры изменчивости принимается в расчет то обстоятельство, что максимальная изменчивость достигается для р = 50 %, что является наихудшим случаем. К тому же этот показатель радикальным образом не влияет на объем выборки. Учитывается также мнение заказчика исследования об объеме выборки.

Возможно определение объема выборки на основе использования средних значений, а не процентных величин.

s² z²

n=----------------,

e²

где s - среднее квадратическое отклонение.

На практике, если выборка формируется заново и схожие опросы не проводились, то s не известно. В этом случае целесообразно задавать погрешность е в долях от среднеквадратического отклонения. Расчетная формула преобразуется и приобретает следующий вид:

z² е

n=-------, е₁ = ----- .

e²₁ s

Выше шел разговор о совокупностях очень больших размеров. Однако в ряде случаев совокупности не являются большими.

Обычно, если выборка составляет менее пяти процентов от совокупности, то совокупность считается большой и расчеты проводятся по вышеприведенным правилам.

Если объем выборки превышает 5 % от совокупности, то последняя считается малой и в вышеприведенные формулы вводится поправочный коэффициент.

Объем выборки в данном случае определяется следующим образом:

N - n

n^| =n x --------- ,

N - 1

Где n^| - объем выборки для малой совокупности;

n - объем выборки, рассчитанный по приведенным выше формулам;

N - объем генеральной совокупности.

Очевидно, что использование выборки меньших размеров приведет к экономии времени и средств.

Приведенные формулы расчета объема выборки основаны на предположении, что все правила формирования выборки были соблюдены и единственной ошибкой выборки является ошибка, обусловленная ее объемом. Однако, следует помнить, что объем выборки определяет точность полученных результатов, но не их представительность.

Последняя определяется методом формирования выборки. Все формулы для расчета объема выборки предполагают, что репрезентативность гарантируется использованием корректных вероятностных процедур формирования выборки [10, с.252].

Размещено на Allbest.ru