Маркетинговые исследования

Квотная выборка (quota sampling)

Детерминированный метод выборки, который представляет собой двухзтапную ограниченную поверхностную выборку. Первый этап включает создание контрольных групп, или квот, из элементов совокупности. На втором этапе выбор элементов основан на удобстве отбора или мнении исследователя.

Пример. Оправдывает ли журнал Metropolitan надежды читателей?

Цель исследования, проводимого среди взрослого населения городского района численностью 350 тысяч человек, -- определить круг читателей некоторых журналов. Маркетологи сформировали квотную выборку, включающую тысячу совершеннолетних респондентов, Контрольные характеристики -- пол, возраст и раса. Исходя из структуры взрослого населения, сформированы следующие квоты.

В этом примере квоты составлены таким образом, что структура выборки соответствует структуре генеральной совокупности. Однако в некоторых ситуациях желательно отобрать больше или меньше элементов с определенными характеристиками. Например, необходимо создать выборку, состояшую только из тех, кто потребляет много данного товара, чтобы детально изучить их поведение. Несмотря на то, что такая выборка нерепрезентативна, она может иметь огромное значение.

Даже если в структуре выборки полностью отражена структура популяции с учетом контрольных характеристик, нет гарантии, что эта выборка репрезентативна. Если характеристика, непосредственно связанная с проблемой исследования, не учтена, то квотная выборка нерепрезентативна. Важные контрольные характеристики часто упускаются из виду в связи с тем, что на практике очень сложно включить большое количество таких характеристик в выборку. Элементы выбираются из каждой квоты, исходя из удобства или на основании мнения исследователя. Значит, существует большая вероятность необъективности при отборе. Интервьюеры могут отправиться в те из указанных районов, где легче всего найти подходящих респондентов. Более того, они могут избегать людей, которые недружелюбно выглядят, плохо одеты или живут в местах, куда неудобно добираться. Квотная выборка не позволяет оценить величину ошибки выборки [14].

Применяя выборку по квотам, исследователь стремится получить представительную выборку при сравнительно низком уровне затрат. Преимущества такой выборки -- ее низкая стоимость и удобство выбора элементов для каждой квоты. В последнее время введен более жесткий контроль за действиями интервьюеров и процедурами проведения опроса, что позволяет уменьшить искажения при отборе. Предложены указания по улучшению качества выборок по квотам при проведении интервью в торговых центрах. При определенных условиях применение выборки по квотам дает результаты, похожие на результаты применения обычной вероятностной выборки [15].

Выборка по принципу "снежного кома"

При использовании выборки по принципу "снежного кома" (snowball sampling) обычно случайным образом подбирают начальную группу респондентов. После проведения опроса респондентов просят помочь выявить других кандидатов, входящих в изучаемую совокупность. В дальнейшем отбор респондентов осуществляется из числа кандидатов, указанных первыми респондентами. Данный процесс, когда респонденты, прошедшие опрос, называют следующих кандидатов, в конце концов, приводит к эффекту "снежного кома". Хотя при отборе первых респондентов использовалась случайная выборка, конечная выборка детерминирована. При этом демографические и психологические характеристики названных кандидатов больше похожи на характеристики назвавших их респондентов, чем при случайном выборе опрашиваемых [16].

Выборка по принципу "снежного кома" (snowball sampling)

Детерминированный выборочный метод согласно которому случайным образом подбирается начальная группа респондентов. В дальнейшем отбор осуществляется из числа кандидатов, указанных первыми респондентами, или на основе предоставленной ими информации. Данный процесс проходит волнообразно, когда респонденты, прошедшие опрос, называют следующих кандидатов и т.д.

Главная задача выборки по принципу "снежного кома" -- дать оценку необычным для совокупности характеристикам. Примером могут служить люди, получающие какую-либо государственную или социальную помощь, такую как продовольственные талоны, имена которых не подлежат разглашению; отдельные группы населения, например овдовевшие мужчины в возрасте до 35 лет, а также представители некоторых меньшинств. Выборка по принципу "снежного кома" также применяется в промышленных исследованиях, осуществляемых покупателями и продавцами в поисках взаимовыгодного делового сотрудничества. Основное преимущество этой выборки состоит в том, что она существенно повышает вероятность обнаружения исследуемой характеристики в совокупности. Ей также присуща относительно небольшая дисперсия выборки и невысокий уровень затрат. Применение выборки по принципу "снежного кома" показано на следующем примере [17].

Пример. Опрос с использованием выборки по принципу "снежного кома"

В штате Огайо по принципу "снежного кома" сформировали выборку для изучения демографических характеристик интервьюеров, осуществляющих маркетинговые исследования. Первоначальный контакт с респондентами установлен с помощью тематических рекламных объявлений, размещенных в газетах семи крупнейших городов. Автор объявлений просил откликнуться интервьюеров, имеющих опыт проведения маркетинговых исследований и готовых ответить на 25 вопросов о своей работе. Впоследствии количество полученных ответов значительно возросло, так как каждого прошедшего опрос респондента просили назвать имена и адреса других интервьюеров. В результате этого процесса выявили интервьюеров из многих районов штата, которые не читали исходных объявлений в газете. Только 27% заполненных анкет получено в результате прочтения тематических объявлений. Остальные анкеты заполнены респондентами, названными предыдущими участниками опроса [18].

В этом примере следует обратить внимание на неслучайный характер отбора начальной группы респондентов, который проводился с помощью тематических объявлений. Этот метод эффективнее, чем метод случайного выбора. В других случаях предпочтительнее отбор респондентов с использованием вероятностных выборочных методов.

ВЕРОЯТНОСТНЫЙ МЕТОД ВЫБОРКИ

Вероятностные методы выборки отличаются между собой степенью эффективности. Эффективность выборки -- это понятие, отражающее компромисс между затратами, связанными с проведением выборки, и ее точностью. Точность выборки -- это степень неопределенности, связанная с измеряемой характеристикой. Чем больше точность, тем выше стоимость, а проведение большинства исследований требует соблюдения разумного баланса затрат и результатов. Исследователь должен стремиться разработать максимально эффективный план выборочного наблюдения с учетом выделенного бюджета. Эффективность вероятностного метода выборки можно оценить, сравнив ее с эффективностью простой случайной выборки.

Простая случайная выборка

При проведении простой случайной выборки (Simple Random Sampling -- SRS) каждый элемент совокупности имеет известную и равную вероятность отбора. Более того, каждая возможная выборка данного объема (л) имеет известную и равную вероятность того, что она станет выборочной совокупностью. Это означает, что каждый элемент отбирается независимо от другого. Выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки. Этот метод похож на розыгрыш лотереи, когда таблички с именами участников помещаются в барабан, который встряхивается, и из него произвольным образом извлекают отдельные таблички, в результате объективно определяются имена победителей.

Простая случайная выборка (Simple Random Sampling -- SRS)

Вероятностный метод выборки, согласно которому каждый элемент генеральной совокупности имеет известную и равную вероятность отбора. Каждый элемент выбирается независимо от каждого другого элемента, и выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки.

При простой случайной выборке исследователь сначала формирует основу выборочного наблюдения, в которой каждому элементу присваивается уникальный идентификационный номер. Затем генерируются случайные числа, чтобы определить номера элементов, которые будут включены в выборку. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой или выбираться из таблицы (см. табл. 1 в Приложении "Статистические таблицы"). Предположим, что выборочную совокупность, объем которой равен 10, нужно сформировать из основы выборочного наблюдения, содержащей 800 элементов. Поступают таким образом: выбирают по три правые цифры в каждом ряду, начиная с первой колонки и первого ряда табл. 1, и двигаются вниз, пока не будет отобрано 10 чисел из 800. Числа, которые находятся за пределами этого диапазона, не включаются. Выборочная совокупность создается из элементов, соответствующих случайно выбранным номерам. Так, в нашем примере будут выбраны элементы: 480, 368, 130, 167, 570, 562, 301,579, 475 и 553. Обратите внимание, что последние три цифры ряда 6 (921) и ряда И (918) не включены в выборочную совокупность, поскольку они находятся за пределами установленного диапазона.

Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность, Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения. Во-первых, часто сложно создать основу выборочного наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку. Во вторых, результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных. В-третьих, результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов. В-четвертых, в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки. Простая случайная выборка не часто используется в маркетинговых исследованиях. Более популярен метод систематической выборки.

Систематическая выборка

При проведении систематической выборки (systematic sampling) сначала задают произвольную отправную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый i-й элемент. Интервал выборки < определяется как отношение объема совокупности N к объему выборки '., с округлением результата до ближайшего целого числа. Например, совокупность состоит из 100 тысяч элементов, а желательный объем выборки равен тысяче респондентов. В этом случае интервал выборки ' равен 100. Выбирается случайное число между 1 и 100. Если, например, это число равно 23, то выборка состоит из элементов 23, 123, 223, 323, 423, 523 ит.д.

Систематическая выборка (systematic sampling)

Вероятностный метод выборки, в соответствии с которым сначала задают произвольную отправную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый i-S элемент.

Обшей чертой систематической выборки и простой случайной выборки является то, что каждый элемент генеральной совокупности имеет известную и равную вероятность выбора. Систематическая выборка отличается от SRS тем, что только допустимые выборки объема л, которые можно получить из генеральной совокупности, имеют известную и равную вероятность выбора. Остальные выборки объема з имеют нулевую вероятность выбора.

При систематической выборке исследователь предполагает, что элементы совокупности расположены в определенном порядке. В некоторых случаях принцип сортировки (например, алфавитный перечень в телефонной книге) не имеет отношения к исследуемой характеристике. В других случаях сортировка непосредственно связана с исследуемой характеристикой. Например, имена владельцев кредитных карточек приводятся с учетом суммы их баланса, а названия фирм определенной отрасли располагаются согласно годовому объему их продаж. Если элементы совокупности расположены по принципу, не связанному с исследуемой характеристикой, результаты систематической выборки аналогичны результатам SRS.

С другой стороны, если принцип расположения элементов связан с исследуемой характеристикой, систематический отбор увеличивает репрезентативность выборки. Если фирмы какой-либо отрасли расположены по принципу увеличения годового объема продаж, систематическая выборка будет включать как мелкие, так и крупные фирмы. Простая случайная выборка в данном случае может быть нерспрезентативнон, включая, например, только мелкие фирмы или непропорциональное число мелких фирм. Если расположение элементов выборки носит циклический характер, систематическим методом можно уменьшать представительность выборки. В качестве примера рассмотрим применение систематического отбора для формирования выборки ежемесячных объемов продаж универмага из основы, содержащей ежемесячные объемы продаж за последние 60 лет. Если задать выборочный интервал, равный 12, то конечная выборка не будс отражать ежемесячные изменения в объемах продаж [20].

Систематическая рыборкп дешевле и проще, чем простая случайная, поскольку случайный отбор осуществляется только один раз. Кроме того, случайные числа не должны соответствовать определенным элементам, как в SRS. Учитывая, что некоторые перечни содержат миллионы элементов, использование этого метода значительно экономит время, что, в свою очередь, способствует снижению затрат, связанных с исследованием. Если совокупность обладает информацией об исследуемой характеристике, систематический отбор дает возможность получить более репрезентативную и достоверную (с меньшей ошибкой выборки) выборку, чем метод SRS. Еще одно важное преимущество: систематический отбор можно применять даже не зная структуру основы выборочного наблюдения. Например, можно опросить каждого и человека, покидающего универмаг или торговый центр. Поэтому систематический отбор часто применяется при проведении почтовых и телефонных опросов, а также интервью-"перехватов" в торговых центрах, как показано во врезке 11 1 "Практика маркетинговых исследований".

Врезка 11.1. Практика маркетинговых исследований

Систематическая выборка подписчиков журнала Tennis

Журнал Tennis провел почтовый опрос своих подписчиков, чтобы составить полное представление о читателях. С помощью систематического отбора составили выборку из 1472 подписчиков издания внутри страны. Если допустить, что список подписчиков содержал 1,472 миллиона фамилий, интервал выборки составит 1000 (1472000/1472). Выбрано произвольное число от 1 до 1000. Начиная с этого числа, был отобран каждый тысячный.

К анкете прилагался новенький доллар, как материальный стимул для респондентов. За неделю до опроса отправили предупредительную почтовую открытку. Через 10 дней после отправки первой анкеты всем респондентам отослали повторную анкету. 76 анкет вернулись по почте, таким образом, результативность почтовой отправки составила 1396. Через шесть недель после первой отправки вернулось 778 заполненных анкет, что определило коэффициент отклика на уровне 56% [21].

Стратифицированная выборка

Стратифицированная, или расслоенная, выборка (stratified sampling) -- это процесс, состоящий из двух этапов, в котором совокупность делится на подгруппы (слои, страты, strata). Слои должны взаимно исключать и взаимно дополнять один другого, чтобы каждый элемент совокупности относился к одному и только одному слою, и ни один элемент не был упущен. Далее, из каждого слоя случайным образом выбираются элементы, при этом обычно используется метод простой случайной выборки. Формально, выбор элементов из каждого слоя может осуществляться только с помощью SRS. Однако на практике иногда применяется систематический отбор и другие вероятностные выборочные методы. Отличие стратифицированной выборки от квотной состоит в том, что элементы в ней выбираются скорее случайно, а не из удобства или на основании мнения исследователя. Главная задача стратифицированной выборки -- увеличение точности без увеличения затрат [22].

Стратифицированная, расслоенная выборка (stratified sampling)

Двухэтапный метод вероятностной выборки, согласно которому генеральная совокупность сначала делится на подгруппы или слои (страты). Затем элементы случайным образом выбираются из каждого слоя.

Переменные, используемые для деления совокупности на слои, называются стратификационными переменными. Критерии для их выбора: однородность, неоднородность, взаимосвязанность и стоимость. Элементы, относящиеся к одному слою, должны быть как можно более однородными, а относящиеся к разным слоям -- наоборот, как можно более разнородными. Кроме того, стратификационные переменные должны быть тесно связаны с исследуемой характеристикой. Чем больше переменные соответствуют этим критериям, тем эффективнее уменьшение нежелательных отклонений в выборке. В конце концов, переменные должны снижать стоимость процесса расслоения, будучи простыми в оценке и применении. Как правило, для стратификации используют такие переменные, как демографические характеристики (как показано на примере квотной выборки), разновидность покупателя (владельцы кредитной карточки или те, кто ее не имеет), величина фирмы или отрасль промышленности. Для стратификации можно использовать несколько переменных, однако больше двух применяют редко, поскольку это непрактично и экономически неоправданно. Несмотря на то, что количество слоев в расслоенной выборке остается предметом спора, опыт показывает, что использовать нужно не больше шести. При использовании больше шести слоев любое повышение точности сводится на нет увеличением стоимости расслоения и отбора. Процесс выбора стратификационных переменных показан на примере опроса под названием "Национальный туристический прогноз компании American Express".

Пример. Телефонный опрос туристов

Компания Л Н. Braskin & Associates провела опрос "Национальный туристический прогноз компании American Express" (The American Express National Travel Forecast), включив его в еженедельную телефонную панель Omni tel. Общее количество опрошенных составило 1030 человек (525 женщин, 505 мужчин). Переменными, примененными для расслоения выборки, были пол, возраст, доход и регион проживания. Опрос показал, что американцы в возрастной группе от 25 до 49 лет, имеющие детей, которые живут вместе с ними, больше всего интересуются посещением Орландо, штат Флорида. Среди людей пожилого возраста (65 лет и старше) наиболее популярен Вашингтон (округ Колумбия). Молодые американцы в возрасте от 18 до 34 лет на первое место ставят проведение отпусков. Поскольку предпочтения в туризме меняются в зависимости от возраста, эта стратификационная переменная ( крайне эффективна. Однако другие такие переменные, а именно пол, доход и регион проживания, не имели большого значения при определении предпочтений в туризме. Таким образом, приняв за основу стратификации только возраст, издержки выборки можно уменьшить без снижения точности [23].

Другое важное решение связано с использованием пропорциональной или непропорциональной выборки (см. рис. 11.2). При пропорциональном стратификационном отборе объем выборки, полученной из каждого слоя, пропорционален доле этого слоя в объеме генеральной совокупности. При непропорциональном стратификационном отборе объем выборки, полученной из каждого слоя, пропорционален доле этого слоя в объеме генеральной совокупности и среднеквадратичному отклонению распределения исследуемой характеристики среди всех элементов этого слоя. Логика непропорциональной выборки проста. Во-первых, слои относительно большего размера больше влияют на определение средней для генеральной совокупности Следовательно, эти слои больше влияют на формирование результатов выборочного наблюдения. Таким образом, слои должны быть представлены большим количеством элементов. Во-вторых, для повышения точности оценки следует отбирать больше элементов из слоев с большим среднеквадратичным отклонением, и меньше элементов -- из слоев с меньшим среднеквадратичным отклонением. (Если все элементы слоя идентичны, выборка, состоящая из одного элемента, обеспечит получение полной информации.) Обратите внимание, что эти методы идентичны при условии, что исследуемая характеристика имеет одно и то же среднеквадратичное отклонение в каждом слое.

При применении непропорционального отбора необходимо рассчитать среднеквадратичное отклонение распределения исследуемой характеристики среди элементов слоя. Поскольку эта информация не всегда доступна, исследователю часто приходится полагаться на интуицию и логику, определяя объем выборки для каждого слоя. Например, в крупных розничных магазинах можно ожидать большего отклонения в объемах продаж некоторых продуктов, чем в небольших магазинах. Поэтому крупные магазины представлены в выборке непропорционально большим количеством элементов. Когда исследователя в первую очередь интересует выявление различий между слоями, обычно создают одинаковые по объему выборки из каждого слоя.

Стратификационный метод обеспечивает наличие в выборке всех важных подгрупп. Это особенно важно, если исследуемая характеристика неравномерно распределена среди элементов генеральной совокупности. Например, распределение дохода семей неравномерно, так как годовой доход большинства семей составляет меньше 50 тысяч долларов, и лишь немногие семьи имеют годовой доход, равный 125 тысяч долларов и выше. Если применить простую случайную выборку, семьи с доходом 12Ь тысяч долларов и выше могут не быть адекватно представлены. Стратифицированная выборка позволяет обеспечить соответствующее количество таких семей в выборке. Она сочетает в себе простоту метода SRS с возможностью повышения точности. Поэтому данный метод формирования выборки весьма популярен.

Кластерная выборка

В кластерной выборке (cluster sampling) изучаемая совокупность сначала делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, или кластеры (clusters). Затем с помощью вероятностного метода выборки, такого как SRS, формируется случайная выборка кластеров. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом, Если в выборку включаются все элементы каждого отобранного кластера, то такая процедура называется одноступенчатой кластерной выборкой. Если выборка получена с помощью вероятностного отбора из каждого выбранного кластера, такая процедура называется двухступенчатой кластерной выборкой. Как показано на рис. 11.3, существуют два вида двухступенчатой кластерной выборки -- простая двухступенчатая кластерная выборка с использованием SRS и вероятностная выборка, пропорциональная объему (PPS). Кроме того, кластерная выборка может состоять из нескольких (больше двух) этапов, выступая как многоступенчатая кластерная выборка

Кластерная выборка (cluster sampling)

Сначала изучаемая совокупность делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, называемые кластерами. Затем с помощью вероятностного метода выбор-.и, такого как простая случайная выборка, отбираются кластеры. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом.

Основное различие между кластерной и стратифицированной выборкой состоит в том, что в первом случае используются только отобранные подгруппы (кластеры), в то время как в стратифицированной выборке все подгруппы (слои) используются для дальнейшего отбора. Эти методы преследуют разные цели. Цель кластерной выборки -- увеличить эффективность выборки, уменьшив затраты на ее проведение. Цель стратифицированной выборки -- увеличение точности. По однородности и неоднородности критерии формирования кластеров прямо противоположны критериям формирования слоев. Элементы кластера должны быть максимально разнородны, а сами кластеры -- как можно более однородными. В идеале каждый кластер должен представлять собой небольшую модель генеральной совокупности. При кластерной выборке основа выборочного наблюдения необходима только для кластеров, которые вошли в выборку.

Распространенная форма кластерной выборки -- территориальная выборка (area sampling), в которой кластеры состоят из географических территорий, таких как округа, жилые районы или кварталы. Если отбор основных элементов проводится в один этап (например, исследователь выбирает некоторые кварталы, а затем все семьи, живущие в этих кварталах, включаются в выборку), такой выборочный метод называется одноступенчатой территориальной выборкой. Если отбор основных элементов проводится в два (или больше) этапа (исследователь выбирает кварталы, а затем в каждом таком квартале отбирает семьи, которые будут включены в выборку), такой метод называется двухступенчатой (или многоступенчатой) территориальной выборкой. Отличительная черта одноступенчатой территориальной выборки заключается в том, что все семьи из выбранных кварталов (или географических регионов) включаются в выборку.

Территориальная выборка (area sampling)

Распространенная форма кластерной выбооки в которой кластеры состоят из округов, хилых районов, кварталов или других географических территорий.

Как показано на рис. 11.3, существует два типа двухзтапной кластерной выборки. В одном из них метод SRS применяется как на первом этапе (т.е. при выборе кварталов), так и на втором (т.е. при отборе семей в кварталах). Этот метод называется простой двухступенчатой кластерной выборкой. При использовании этого метода количество элементов (семей), отобранных на втором этапе, одинаково для каждого выбранного кластера (отобранного квартала). Следующий пример иллюстрирует применение двухступенчатой территориальной выборки.

Пример. Богатые кварталы

Цель проекта маркетингового исследования -- изучить поведение богатых покупателей. С помощью простой случайной выборки отобрано 800 кварталов из перечня округов, жители которых имеют средний доход, превышающий 50 тысяч долларов. Отбор проводился в штатах, население которых, поданным переписи, представляет собой половину населения страны с наибольшим уровнем доходов. Маркетологи получили перечень фамилий и адресов глав приблизительно 95% семей, зарегистрированных во время переписи в этих 800 кварталах. Из 213 тысяч перечисленных семей 9 тысяч были отобраны с помощью простой случайной выборки (24].

Этот метод подходит в том случае, когда все кластеры равны по объему, т.е. каждый кластер содержит примерно одинаковое количество единиц. Однако, если объемы различны, простая двухступенчатая кластерная выборка может привести к ошибочным результатам. Иногда, объединив различные кластеры, можно сделать их равными по объему. Если объединить кластеры нельзя, следует воспользоваться вероятностной выборкой, пропорциональной объему (PPS).

При вероятностной выборке, пропорциональной объему (Probability Proportionate to size Sampling -- PPS) кластеры отбираются с вероятностью, пропорциональной их объему. Объем кластера определяется количеством входящих в него единиц выборки. Поэтому на первом этапе большие по объему кластеры имеют большую вероятность включения в выборку. На втором этапе вероятность отбора единицы из выбранного кластера обратно пропорциональна его объему. Поэтому вероятность включения в выборку будет равной для всех выборочных единиц, поскольку неравная вероятность включения на первой стадии отбора компенсируется неравной вероятностью включения на второй стадии.

Вероятностная выборка, пропорциональная объему (Probability Proportionate to size Sampling -- PPS)

Метод отбора, согласно которому кластеры выбираются с вероятностью, пропорциональной их объему, а вероятность выбора единицы из отобранного кластера обратно пропорциональна его объему.

Кластерная выборка обладают двумя основными преимуществами -- выполнимость и низкая себестоимость. Во многих ситуациях единственными легко доступными инструментария-ми для изучения совокупности будут не элементы, а кластеры. Часто невозможно составить список всех потребителей, входящих в состав определенной совокупности, принимая во внимание ресурсы данного исследования и связанные с ним ограничения. Однако перечень географических территорий, телефонных кодов определенного района и других кластеров потребителей получить довольно легко. Кластерная выборка наиболее эффективна с точки зрения затрат. Однако несмотря на это преимущество, ей присущ ряд ограничений. В результате отбора по кластерам создаются относительно неточные выборки. Кроме того, сложно сформировать неоднородные кластеры, так как, например, семьи, живущие в одном квартале, имеют больше схожих признаков, чем различий [25]. После кластерной выборки сложно рассчитать и оценить статистику. Все преимущества и недостатки основных методов формирования выборки, в том числе преимущества и недостатки кластерной выборки, приведены в табл. 11.3. Рис. Прописывает процедуры формирования вероятностных выборок.

Простая случайна я выборка

Выберите подходящую основу выборки.

Каждому элементу присвойте номер от 1 до N (объем целевой совокупности).

Выберите с помощью компьютера или таблицы простых случайных чисел (см. табл. 1 в Приложении "Статистические таблицы") л (объем выборки) различных случайных чисел между 1 к N. Для того чтобы воспользоваться табл. 1, выберите соответствующее количество разрядов (например, если N = 500, выберите три разряда). Произвольно выберите первое число. Затем продолжите отбор по возрастанию или убыванию, пока не будет отобрано л-е количество разных чисел между 1 и N. Обратите внимание, что нельзя выбирать О, числа, больше N, и одинаковые числа.

Полученные чиста будут порядковыми номерами элементов совокупности, которые должны включаться в выборку.

Систематическая выборка

Определите подходящую основу выборки.

Присвойте каждому элементу номер от 1 до Л^(объем популяции),

Определите интервал выборки. /, й = N/r Если/ -- дробь, округлите ее до ближайшего Целого числа.

Выберите случайное число между 1 и как для простои случайной выборки.

Систематическая случайная выборка состоит из элементов со следующими порядковыми номерами: г. г + /. r+ 2i, г+ Д г + *,..., г + (л -1) Я.

Стратифицированная выборка

Выберите подходящую основу выборки.

Выберите переменную(ые) для стратификации и количество слоев, Н.

Разделите всю совокупность на ti слоев. Каждый элемент совокупности будет относиться к одному из //слоев на основе классификационной переменной.

Пронумеруйте в каждом слое элементы числами от I до Л (объем популяции слоя А).

Определите для каждого слоя пк объем выборки при условии пропорциональной или непропорциональной стратифицированной выборки.

Обратите внимание,

б. Создайте в каждом слое простую случайную выборку объема nh. Кластерная выборка

Мы опишем лронедуря создания двухступенчатой выборки PPS, так как этот метод при меняют в большинстве случаев.

Присвойте номер от I до А каждому элементу совокупности.

Поделите совокупность на С кластеров, из которых с будет включено в выборку.

Рассчитайте интервал выборки /= Н/з. Если ' -- дробь, округлите ее до ближайшего це лого числа.

Выберите случайное число между 1 икак было сделано для простой случайной выборки.

Найдите элементы со "ледуюшиминомерами: г, г +;,r + 2i, r+3i,г+ (с -1) й.

Выберите кластеры, в которые входят указанные элементы.

Выберите единицы выборки из каждого отобранного кластера методом SRS или систематической выборкой. Количество единиц, отобранных из каждого кластера, приблизительно одинаково и равно п/с.

Если популяция кластера превышает интервал выборки >. этот кластер отбирается со 100-95 вероятностью и вдальнейшем не рассматривается. Рассчитайте новый объем популяции Н*, количество кластеров, подлежащие отбору с* (= с - 1), и новый интервал выборки /*. Повторяйте эту процедуру ДОтех пор. пока в выборке не останутся только те кластеры, популяция которых меньше, чем рассчитанный интервал выборки. Если Ь кластеров выбрано со 100-% вероятностью, отберите оставшиеся с~Ь кластеров в соответствии с пп. 1--7. Доля единиц, подлежащих отбору из каждого выбранного со 100-% вероятностью кластера, равна з/Н Таким образом, из кластеров, отобранных со 100-% вероятностью, получаем з =(з/Н) (Н, + Н2+ ... + Nk) единиц. Следовательно, количество единиц, полученных из кластеров, отобранных методом PPS, составит и*-- з-- я,.

Другие методы вероятностной выборки

Кроме четырех основных, существует множество других методов вероятностной выборки, большинство из которых -- разновидности базовых. Они разработаны для решения сложных проблем, возникающих в процессе выборки Среди них определенную важность для маркетинговых исследований представляет метод последовательной выборки и метод двойного контроля,

При последовательной выборке (sequential sampling) отбор элементов генеральной совокупности проводится последовательно, при этом на каждом этапе собирается и анализируется информация и принимается решение о дополнительном отборе элементов популяции. Объем выборки изначально не известен, однако, перед тем как начинать отбор, исследователи устанавливают критерии формирования выборки. На каждом этапе отбора такие критерии определяют продолжать выборку или получено достаточно информации. Метод последовательной выборки использовался, чтобы определить, какую из альтернатив предпочтут потребители. В одном из опросов респондентов спросили, какую из альтернатив они предпочитают, и процесс отбора прекратили, когда собрали достаточно информации для определения предпочтений потребителей. Этот метод также применялся для установления ценовой разницы между обычной и усовершенствованной моделями потребительских товаров длительного пользования [26].

Последовательная выборка (sequential sampling)

Метод вероятностный выборки, согласно которому отбор элементов генеральной совокупности проводится последовательно, на каждом этапе собирается и анализируется информация и принимается решение о дополнительном отборе элементов генеральной совокупности.

При использовании метода двойного контроля (double sampling), который еще называют методом двухэтапяои выборки, некоторые элементы популяции отбираются дважды. На первом этапе проводится выборка и собирается некоторое количество информации обо всех ее элементах. На втором этапе из элементов начальной выборки создается подгруппа и дальнейшая информация собирается уже об ее элементах. Этот процесс может состоять из трех или больше этапов, и различные этапы могут проводиться как одновременно, так и в разное время. Метод двойного контроля полезен, когда нельзя сразу воспользоваться основой выборки для отбора конечных элементов выборки, но известно, что его элементы входят в более полную основу выборки. Например, исследователь хочет отобрать в определенном городе семьи, которые пьют яблочный сок. Исследуемые семьи входят в совокупность всех городских семей, но исследователь не знает, какие из них любят яблочный сок. При применении метода двойного контроля маркетолог на первом этапе создает основу выборочного наблюдения, состоящую из всех семей. Основу выборки можно приобрести или составить, воспользовавшись городской адресной книгой. Далее методом систематического случайного выбора проводится отбор семей для определения количества купленного яблочного сока. На втором этапе будут отобраны семьи, употребляющие яблочный сок, и стратифицированы в соответствии с количеством потребляемого яблочного сока. Затем создается стратифицированная случайная выборка и задаются детальные вопросы относительно потребления яблочного сока [27].

Метод двойного контроля (double sampling)

Метод выборки, в соответствии с которым некоторые элементы совокупности отбираются дважды.

Выбор между детерминированной и вероятностной выборкой

Решение о применении детерминированного или вероятностного метода выбора элементов изучаемой совокупности должно приниматься на основе таких факторов, как характер исследования, относительная величина систематических ошибок и ошибки выборки, изменчивость совокупности, а также на основе статистических и операционалиэационных соображений (табл. 11.4). Например, в поисковых исследованиях полученные данные считаются предварительными, а применение вероятностной выборки необоснованным. С другой стороны, вероятностная выборка предпочтительна в итоговом исследовании, в котором исследователь использует полученные результаты для оценки доли рынка. Вероятностная выборка позволяет осуществить статистическое распространение полученных результатов на изучаемую совокупность.

В ряде случаев маркетинговое исследование требует повышенной точности при оценке характеристик совокупности. При этом желательно применение вероятностной выборки, которая поможет избежать необъективного отбора и рассчитать ошибку выборки. Однако применение вероятностной выборки не всегда дает точные результаты. Если исследование характеризуется большой величиной систематических ошибок, детерминированная выборка предпочтительнее, поскольку суждения исследователя позволяют лучше контролировать выборочный процесс.

Еше один фактор -- однородность совокупности с учетом исследуемых переменных. В неоднородной совокупности предпочтительнее вероятностный метод, поскольку в данном случае важно сохранить представительность выборки. Вероятностная выборка предпочтительнее с точки зрения статистики, так как она лежит в основе наиболее распространенных статистических методов.

Однако применение вероятностной выборки сопряжено со сложностями и требует от исследователей более высокого уровня статистической подготовки. Она, как правило, более дорогостоящая и занимает больше времени, чем детерминированная выборка. При проведении маркетинговых исследований часто сложно доказать обоснованность дополнительных затрат времени и денег. Поэтому на практике обоснование того или иного метода выборочного наблюдения определяется задачами исследования.

Применение детерминированного и вероятностного методов выборки

Детерминированная выборка используется при тестировании идеи нового товара, упаковки и названия продукции, а также анализе эффективности рекламы, для которых обычно не требуется распространение результатов на всю целевую совокупность. Предметом таких исследований является определение различных частей выборки, члены которых дают различные ответы или выражают различные мнения. При создании выборки для этих исследований используются такие методы, как интервью-"перехваты" в торговых центрах с использованием квотной выборки.

С другой стороны, вероятностная выборка применяется, когда необходимо точно определить рыночную долю компании или объем продаж на всем рынке. Вероятностная выборка используется в исследованиях общенационального рынка, которые предоставляют информацию по категориям продуктов и частоте использования различных торговых марок, а также о психологических и демографических характеристиках потребителей. Исследования с использованием вероятностной выборки обычно применяются в телефонных опросах. При использовании стратифицированного и систематического методов для отбора респондентов применяют случайный набор телефонных номеров.

Международные маркетинговые исследования

При проведении международных маркетинговых исследований составление плана выборочного наблюдения нередко вызывает затруднения. При определении изучаемой совокупности следует учитывать ряд факторов. Элементы, соответствующие критериям отбора (респонденты), могут отличаться друг от друга в разных странах. Так, в Соединенных Штатах Америки дети играют важную роль при покупке детских сухих завтраков. Однако в странах, где господствуют авторитарные методы воспитания, элементом, соответствующим критериям отбора, будет мать. В Соединенных Штатах Америки женщины играют главную роль при покупке автомобилей и других товаров длительного пользования, а в странах, где господствующее положение в обществе занимают мужчины, например на Ближнем Востоке, такие решения принимают именно они. Доступность респондентов при проведении наблюдения в разных странах различна. Например, в Мексике посторонние не могут запросто входить в дома людей, принадлежащих к высшему классу, которые ограждены высокими стенами и охраняются многочисленными слугами. Кроме того, нумерация жилых домов и названия улиц могут отсутствовать, что значительно затрудняет поиск выбранных семей 128].

Создание подходящей основы выборки -- также сложная задача. Во многих странах, особенно в развивающихся, нельзя получить достоверную информацию об изучаемой совокупности из вторичных источников. Официальные данные отсутствуют или выглядят довольно тенденциозно. Списки населения могут отсутствовать в продаже. Временные и денежные затраты, необходимые для составления этих списков, непомерно высокие. Так, в Саудовской Аравии отсутствует официально признанная перепись населения; нет выборов, а следовательно, нет бланков регистрации участников голосования: отсутствуют точные карты с указанием центров расселения. В данной ситуации интервьюеры могут получить указания начать с заданной отправной точки и отбирать каждый л- й жилой дом до тех пор, пока не будет отобрано определенное количество единиц

Принимая во внимание отсутствие подходящей основы выборки, недоступность некоторых групп респондентов, например женщин в ряде стран, преобладание индивидуального опроса при проведении исследований, вероятностные выборочные методы редко используются при проведении международных маркетинговых исследований. Квотная выборка нашла широкое применение при проведении потребительских и бизнес-опросов, как в развитых, так и в развивающихся странах. Выборка по принципу "снежного кома" особенно уместна в случаях, когда исследуемая характеристика необычна для изучаемой совокупности или обращение к респондентам затруднено. Например, в Саудовской Аравии студентам предложили передать анкеты своим родственникам и друзьям. Затем первых участников опроса попросят передать анкету другим потенциальным респондентам и т.д. Результатом применения этого метода станет увеличение объема выборки и коэффициента отклика.

Точность, достоверность и стоимость проведения выборочного наблюдения варьируют в зависимости от исследуемой страны. Даже если одна и та же процедура выборки применяется во всех странах, результаты не подлежат сравнению [29]. Чтобы сравнивать структуру и представительность выборок, желательно использовать различные методы выборки в разных странах, как это показано на следующем примере.

Пример. Сравнение выборок, полученных различными методами

Проведенное в Соединенных Штатах Америки исследование показало, что большинство покупателей считают, что покупка товаров и услуг сопряжена с определенной степенью риска, когда они вынуждены делать выбор в пользу одной из торговых марок. Результаты исследования, проведенного в США, нужно было сравнить с результатами исследований, проведенных в Мексике, Нидерландах, Турции. Таиланде и Саудовской Аравии. Изучаемыми респондентами в этих странах выбраны женщины, живущие в крупных городах и имеющие высокий и средний уровень дохода. Однако в разных странах применялись различные методы выборки. В Соединенных Штатах Америки для отбора респондентов воспользовались случайной выборкой из телефонного справочника.

В Мексике для определения районов проживания респондентов применили поверхностную выборку, основанную на мнении специалистов; затем произвольно выбрали дома для индивидуальных опросов. В Таиланде также применялась поверхностная выборка, но исследование проводилось в крупных городах и респонденты отбирались из числа покупателей магазинов. Наконец, в Саудовской Аравии применялся нерепрезентативный отбор, в соответствии с которым привлечение респондентов происходило по принципу "снежного кома". Это было связано с тем, что отсутствовал перечень, из которого можно было сформировать основу выборки, а общественные традиции запрещали проведение стихийных индивидуальных опросов. Таким образом, сравнимость структуры и представительности выборок была достигнута благодаря применению различных методов выборки в разных странах [30].

ЭТИКА МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

В ходе проведения выборочного наблюдения исследователь несет определенную этическую ответственность перед заказчиком и респондентами. В отношении заказчика исследователь должен разработать такой план выборочного наблюдения, который позволил бы снизить уровень систематических ошибок и ошибок выборки (см. глав} 3). При необходимости следует использовать вероятностную выборку. При использовании детерминированного метода усилия должны быть направлены на получение репрезентативной выборки. Непрофессиональным и ошибочным считается подход к детерминированной выборке как к вероятностной и распространение ее результатов на всю изучаемую совокупность. Как показывает следующий пример, правильное определение генеральной совокупности и основы выборочного наблюдения, а также применение соответствующего выборочного метода-- необходимые условия грамотного проведения исследования и использования полученных результатов.

Пример. Систематическая выборка выявляет типичные различия в нравственных суждениях мужчин и женщин

Для выявления различий во мнениях об этике исследований между маркетологами -- мужчинами и женщинами, были получены данные от 420 респондентов. Генеральной совокупностью выбраны специалисты по маркетингу, а основой для проведения выборочного [ наблюдения послужил справочник Американской ассоциации маркетинга. Респонденты I отбирались из справочника на основе систематической выборки. Им прислали вместе с ан-I кетой сопроводительное письмо и конверт с маркой и обратным адресом, а также обещали I снабдить каждого из них копией заключения о результатах исследования. Результаты опроса I маркетологов показали, что женщины демонстрируют, как правило, профессиональную Й этичность выше, чем их коллеги мужчины [31].

При исследованиях корпоративного сектора, опросах служащих, а также в других исследовательских проектах, в которых объем совокупности незначителен, исследователи должны особенно внимательно охранять анонимность респондентов. При небольшом объеме совокупности узнать респондентов легче, чем при большой. Слишком откровенные детали исследования или дословное цитирование респондентов в отчетах, предоставляемых заказчику, могут подвергнуть риску анонимность респондентов. В таких случаях профессиональная этика обязывает исследователя сохранить анонимность респондента, даже если это снизит уровень детализации в отчетах, предоставляемых клиенту и другим сторонам.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА

(Мюр потенциальных респондентов в сети Internet имеет смысл, если сформированная таким образом выборка является репрезентативной по отношению к изучаемой совокупности. Все больше и больше сфер бизнеса отвечают этому требованию. При проведении количественных исследований, например опросов по поводу программного обеспечения, компьютеров, компьютерных сетей, технических изданий, полупроводников и высшего образования, удобнее становится отбор респондентов в сети Internet. При проведении опроса в компании заказчика удобен "внутрисетевой" опрос, так как даже те служащие, которые не имеют доступа к Internet, обычно пользуются общей системой электронной почты. Однако отбор респондентов с помощью Internet не в полной мере применим в исследованиях потребительских товаров, не связанных с компьютерами.

Чтобы избежать ошибок при формировании выборки, исследователь должен иметь возможность контролировать совокупность, из которой отбираются респонденты. Также следует убедиться, что респонденты не отвечают больше одного раза, Этим требованиям удовлетворяют опросы, проводимые по электронной почте, в которых исследователь выбирает определенных респондентов. Более того, анкеты можно запрограммировать таким образом, чтобы возвращаемые ответы автоматически сопоставлялись с соответствующим исходящим электронным сообщением. Это условие также выполняется в Web-опросах, где отобранным респондентам по электронной почте посылаются приглашения с просьбой посетить Web-сайт, на котором проводится опрос. В таком случае опрос проводится на скрытой, защищенной паролем странице в Internet. Таким образом, другие пользователи Internet не имеют к ней доступа.

При проведении исследований в Internet могут использоваться как детерминированные, так и вероятностные методы выборки. Кроме того, респондентов можно отобрать предварительно или подключить к опросу в онлайновом режиме. Подключение к опросу посетителей Web-сайта -- один из примеров нерепрезентативной выборки Для предварительного отбора респондентов можно установить некоторые отборочные критерии, основанные на мнении исследователя. Более того, можно установить квоты. Однако степень их соответсгам структуре совокупности будет ограничена числом, а также характеристиками посетителей узла.

Повсеместно используется также простая случайная выборка, Во избежание получения информации от одних и тех же профессиональных респондентов (в данном случае слово профессиоиальные означает, что респонденты участвуют во множестве онлайновых опросов для накопления очков) и создания таким образом непредставительной выборки, некоторые компании, в частности MBinteroctive, используют метод "прерывания потока нажатий". В соответствии с этим методом произвольно отбираются пользователи, работающие в режиме on-line, и им предоставляется возможность участвовать в опросе или отказаться от него. Результатом применения этого метода стал 75%-ный коэффициент отклика (по сравнению с 60%-ным коэффициентом отклика при проведении опроса по телефону). Можно использовать и другие формы вероятностной выборки, причем некоторые из них, например систематическая случайная выборка, относительно просты в применении.

Пример. Выборка в Internet

Survey Site- это компания, предоставляющая все виды исследовательских услуг, которая расположена в Онтарио (Канада) (www.surveysite.com). Цель создания компании -- [ "разработка наилучших и передовых систем анализа эффективности Web-сайтов, а также предоставление услуг по исследованию рынка для Internet-компаний". Цель компании сформулирована как "абсолютное лидерство в проведении качественных исследований Web-! пространства и аналитике посетителей страниц Internet"'.

Одна из исследовательских программ, предлагаемых компанией SurveySite -- "Pop-Up Survey". Программа считает количество людей, посетивших Web-сайт и выбирает посетителей с заданной периодичностью. Например, с помошью систематической случайной выбор-i ки выбирается каждый 100-й пользователь, посетивший Web-сайт клиента. Когда это про-I исходит, на экране появляется сообщение, в котором пользователю предлагается заполнить I небольшую онлайновую анкету. Если посетитель нажимает "Нет", сообщение исчезает, по-! еле чего возможно продолжение просмотра. При нажатии "Да" появляется составленная | клиентом анкета.