Методы составления невероятностной неслучайной выборки кратко

Обновлено: 17.05.2024

Цель работы – составить общее представление о выборочном методе и о возможностях его применения в социологии. Работа содержит классификацию типов случайной и неслучайной выборки, описание каждого метода, их преимущества и недостатки. Для каждого типа случайной выборки приведены формулы расчета ошибки репрезентативности (выборочного среднего) и объема выборки.

Предполагается, что читатель знаком с основами теории вероятности и математической статистики.

Авторы выражают огромную благодарность Ю. Н. Толстовой и А.О. Крыштановскому, за помощь в проведении и организации семинаров, подборе материала и постоянные консультации.

Выборочный метод позволяет не только сократить временные и материальные затраты на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования [6, 16]. Это утверждение может вызвать недоумение: как можно получить более достоверные данные, обследовав менее половины ГС? Достоверность полученной информации может быть не только не ниже, чем при сплошном обследовании, но и выше вследствие возможности привлечения персонала более высокого класса и применения различных процедур контроля качества получаемой информации.

Кроме того выборочный метод имеет более широкую область применения [там же]. Широта области применения выборочного метода объясняется тем, что небольшой (по сравнению с ГС) объем выборки позволяет использовать более сложные методы обследования, включая использование различных технических средств (например, видео- и аудиоаппаратуры).

Следует различать единицы отбора и единицы наблюдения. Единицами отбора являются единицы или группы единиц ГС отбираемые на каждом этапе формирования ВС. Единицы наблюдения – это отобранные единицы ГС, характеристики которых непосредственно измеряются. Если выборка проходит в несколько этапов (многоступенчатая выборка), то единицы отбора и единицы наблюдения могут не совпадать. Мы будем рассматривать только одноступенчатую выборку, т.е. выборку, проходящую в один этап.

Развитие теории вероятностей позволило теоретически обосновать возможность применения выборочного метода. В основе теоретического обоснования выборочного метода лежит так называемый закон больших чисел. Физический смысл этого закона можно выразить следующим образом:

Также это дало возможность определять ошибку репрезентативности. Репрезентативностью ВС называется ее способность адекватно представлять (репрезентировать) характеристики ГС. Ошибкой репрезентативности, как правило, называют отклонение выборочного среднего значения признака от генерального. Важно учитывать, что при помощи выборочного метода никогда нельзя получить абсолютно точную оценку наблюдаемого признака, всегда существует вероятность ошибки, но, если вероятность ошибки мала, то она скорее всего не произойдет.

На практике принцип случайности соблюсти очень сложно, а иногда просто невозможно, что приводит к появлению систематической ошибки. Систематическая ошибка – это неконтролируемые перекосы в распределении выборочных наблюдений [1] [1, 132]. Число опрошенных не влияет на величину систематической ошибки.

Общая типология методов отбора представлена на рис. 1. Рассмотрим их.

3.1 Собственно случайная выборка.

Собственно случайная выборка лежит в основе всех остальных типов выборки, которые будут рассмотрены далее.

3.1.1 Определение собственно случайной выборки.

Выборка называется собственно случайной, если при извлечении выборки объема n все возможные комбинации из n элементов, которые могут быть получены из генеральной совокупности объема N, имеют равную вероятность быть извлеченными [16]

По определению, при собственно случайной выборке выполняется принцип случайности.

3.1.2 Способы практической реализации собственно случайной выборки.

Отбор производится с помощью жеребьевки, таблицы (либо генератора) случайных чисел. Главный принцип – случайность, т.е. все единицы генеральной совокупности имеют равную вероятность попасть в выборочную совокупность.

1. Принцип жеребьевки. Каждый элемент генеральной совокупности заносится на бумажку (это могут быть фамилии, адреса, просто номера (в этом случае выпавшие номера ставят в соответствие с людьми в списках) и т.д.), затем бумажки помещаются в барабан, перемешиваются и не глядя вытаскиваются.

2. Принцип таблицы случайных чисел. Начиная с любого места таблицы, берем четыре следующих друг за другом числа. Эти числа и будут номерами людей в списке, которых следует отобрать в выборку (числа, превышающие численность генеральной совокупности, опускаются) [1, 101].

3. Принцип генератора случайных чисел. Это то же самое, что и таблицы случайных чисел, только числа вырабатываются компьютером (для этого существует специальная программа).

Различают повторную и бесповторную выборку. При повторном отборе каждый выбранный элемент возвращается в ГС. При бесповторном отборе выбранный элемент не возвращается в ГС [2] .

Также используются различные методы моделирования случайности.

1. Механическая выборка требует список характеристик респондентов (фамилии, адреса, телефоны и т.д.). Из этого списка через равные промежутки люди отбираются в выборку. Этот промежуток называется шагом выборки.

Начало отбора выбирается случайным образом в пределах шага выборки. Например, если шаг выборки равен 20, то начинать отбор надо с любого числа от 1 до 20.

2. Территориальный отбор используется, когда нет основы выборки или ее составление сопряжено с большими трудностями [9, 104‑111].

3.1.3 Вычисление ошибки репрезентативности для собственно случайной выборки.

Пусть нам необходимо оценить средний возраст некоторой группы людей по ограниченному числу наблюдений n . Оценкой среднего значения непрерывной случайной величины является математическое ожидание:

Естественной оценкой математического ожидания является среднее арифметическое:

От оценки необходимо потребовать следующие свойства:

1. состоятельность – оценка называется состоятельное, если при увеличении числа опытов оценка сходится по вероятности с искомым параметром,

2. несмещенность – оценка называется несмещенной, если выполнялось условие

3. эффективность – оценка называется эффективной, если ее дисперсия минимальна по сравнению с другими.

Среднее арифметическое обладает этими свойствами [3] .

Оценка параметра является функцией от случайных величин , поэтому сама является случайной величиной. Другими словами, мы можем сделать множество выборок, для каждой из которых значение оценки будет различно. По закону больший чисел распределение оценки является нормальным с математическим ожиданием

где - генеральная дисперсия.

Тогда можно рассчитать вероятность того, что попадет в интервал . Поскольку нам неизвестна величина , то мы будем говорить о вероятности, с которой интервал накроет . Эта которая равна площади под графиком функции распределения случайной величины (см. рис. 2):

Рисунок 2 . Распределение выборочной оценки среднего.

Приведем это распределение к стандартному виду.

Произведем замену переменной:

Справа получили функцию Лапласа, которая табулирована (см. Приложение):

Нам не известно значение , поэтому заменим его на . Но в этом случае нужно использовать не нормальное распределение, а распределение Стьюдента.

При больших объемах выборки вид распределения Стьюдента приближается к виду нормального распределения, поэтому для больших выборок также можно использовать функцию Лапласа.

Для повторной выборки

Для бесповторной выборки необходимо внести поправку на конечность ГС

Для большой ГС (объем ВС составляет менее 5% от ГС) поправкой на конечность совокупности можно пренебречь.

Про коэффициент доверия следует сказать отдельно. Этот коэффициент исследователь выбирает сам. Чем меньше , тем меньше доверительный интервал, но тем меньше и вероятность того, что оценка не выйдет за пределы доверительного интервала.

Пример 1. Пусть была произведена выборка 1600 человек. Средний возраст по выборке – 30 лет, среднеквадратическое отклонение – 10 лет. Необходимо найти доверительный интервал.

Прежде всего, необходимо задать надежность оценки. Возьмем 95% надежность. Поскольку выборка большая, воспользуемся таблицей значений функции Лапласа и найдем коэффициент доверия - 1,96.

С вероятностью 95% истинное средний возраст по ГС находится в интервале от 29,51 лет до 30,49 лет.

Для биномиального распределения

где – доля признака, .

Тогда для повторной выборки из (1)

для бесповторной выборки из (2)

Пример 2. Из 200 опрошенных 55% - женщины. Действуем аналогично примеру 1. Выборку также можно считать большой. Тогда =1,96 для 95% надежности.

С вероятностью 95% доля женщин в ГС находится в интервале от 48% до 62%.

Таблица SEQ Таблица \* ARABIC 1 .

Формулы ошибки репрезентативности для собственно случайного отбора. [3, 16]

Неслучайная (невероятностная) выборка — это способ отбора единиц, при котором мы не можем заранее рассчитать вероятность попадания каждого элемента в состав выборочной совокупности, что, разумеется, не дает возможности рассчитать, насколько правильна (репрезентативна) выборка. По этой причине предпочтение обычно отдается вероятностной выборке, хотя иногда по условиям исследования оказывается единственно возможным провести неслучайную выборку.

Выделяют два основных вида неслучайного отбора:

♦ направленный отбор (другие названия — целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению);

Метод типичных представителей часто оказывается удобным на высших ступенях отбора, когда необходимо ограничиться небольшим количеством объектов. Отбор типичных объектов может в достаточной мере обеспечить репрезентативность полученных данных только в том случае, если приняты меры по обоснованию выбора объектов. Для этого необходимо иметь дополнительную информацию по ряду признаков, которые могут рассматриваться в качестве контрольных.

Этот метод обычно применяется для отбора экспертов и редко встречающихся групп респондентов (так называемых редких элементов) — например потребителей, обладающих очень высокими доходами, или представителей элитных групп. По сути, это техника поиска и отбора респондентов с определенным сочетанием свойств в таких условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что, за исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включенных в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей (и даже сам связывается с ними и рекомендует интервьюера), и выборка скаждым шагом разрастается, подобно снежному кому.

Метод стихийного отбора только внешне похож на случайный отбор, поскольку социолог, приблизительно зная, кого ему надо опросить, идет на улицу или останавливается у станции метро, опрашивая всех, кого удастся или кто похож на представителей генеральной совокупности, например людей в возрасте от 30 до 40 лет. Никаких математических процедур при составлении выборки здесь не применяется, и соблюсти контроль за обеспечением репрезентативности невозможно. Чаще всего фиксируется мнение тех, кто имеет возможность и желание поговорить с интервьюером. Стихийный отбор может принимать иную форму, когда не социолог подходит к первому встречному на улице, а первый встречный звонит на телевидение, откликаясь на обращение принять участие в так называемом интерактивном опросе, ставшем особенно модным у нас с конца 1990-х гг.

К стихийному отбору тесно примыкает метод основного массива. Метод основного массива представляет опрос 60—70% генеральной совокупности. Процедура его крайне проста: из жителей данного района или работников предприятия опрашивается простое большинство. В результате средние генеральной и выборочной совокупностей сближаются, а выборочная совокупность составляет преимущественную часть генеральной и перекрывает возможное смещение. К подобному методу в прошлом часто прибегали заводские социологи, не искушенные в математических процедурах составления сложной выборки, зато располагающие материальными и временными ресурсами для опросов.

Кроме того, к невероятностным методам отбора относятся также:

♦ отбор на основе принципа удобства;

♦ отбор на основе суждений.

Смысл метода отбора на основе принципа удобства заключается в том, что формирование выборки осуществляется самым удобным с позиций исследователя образом, например с позиций минимальных затрат времени и усилий, с позиции доступности респондентов. Формирование выборки на основе суждений основано на использовании мнений квалифицированных специалистов, экспертов относительно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-группы.

Выделяют два основных вида неслучайного отбора:

♦ направленный отбор (другие названия — целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению);

Кроме того, к невероятностным методам отбора относятся также:

♦ отбор на основе принципа удобства;

♦ отбор на основе суждений.

Исследователь не всегда может получить в свое распоряжение полный список элементов генеральной совокупности, и это затруднит или сделает в принципе невозможным использование вероятностной выборки, что и заставит его прибегнуть к методам невероятностной выборки. Невероятностная (или неслучайная) выборка – это такой способ отбора единиц выборочной совокупности, принцип которого отличен от случайного. Статистические выводы обо всем множестве объектов в этом случае делать не совсем правомерно. Эти выводы могут с большей или меньшей степенью вероятности распространяться лишь на генеральную совокупность (которая не всегда совпадает с объектом исследования). Выделяют два основных вида неслучайного отбора: направленный отбор (другие названия – целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению) и стихийный.

1. Наиболее распространенными формами направленного отбора считаются: выбор типичных представителей, квотная выборка, гнездовая выборка и метод снежного кома.

1.1 В качестве примера использования метода типичных представителей можно было бы привести такой пример: исследователю было необходимо подготовить материал о “самом типичном студенте“ страны. Вначале был отобран наиболее типичный университет страны. По данным Министерства высшего образования, рассчитали среднестатистическую численность студентов, приходящуюся на один университет. Затем нашли университет, где численность студентов имела наименьшее отклонение от этого значения – им как раз и оказался Нижегородский университет. Среди восьми факультетов НГУ остановились на радиофизическом, где число студентов в наименьшей степени расходилось со среднестатистической численностью одного факультета. На последнем этапе рассчитывалась уже среднестатистическая успеваемость студентов радиофизического факультета, после чего окончательный выбор пал на студента, чья успеваемость в последнюю сессию почти точно совпадала с этой среднестатистической.

1.2 Квотная выборка представляет собою своеобразную микромодель генеральной совокупности, которая создается на основе определенных заданных параметров объекта (чаще всего – социально-демографических), которые берутся из статистических справочников. Приведем пример расчета выборки по таким параметрам квоты как пол и возраст. В одном из маркетинговых исследований при опросе населения, мы опирались на данные Областного комитета по статистике о половозрастной структуре населения районов города. Так, половозрастная структура населения Советского района Нижнего Новгорода выглядела следующим образом:

Половозрастная структура выборочной совокупности

Генеральная совокупность	Выборочная совокупность
численность	Доля, %	число
Всего	муж.	жен.	муж.	жен.	всего	муж.	жен.	всего
Основа выборки	43,4	56,6	100,00
Возраст (лет)
20 - 24	50,3	49,7	9,30
25 - 29	55,0	45,0	9,22
30 - 34	48,5	51,5	9,41
35 - 39	47,3	52,7	11,17
40 - 44	46,8	53,2	10,98
45-- 49	45,7	54,3	9,94
50 - 54	44,3	55,7	5,66
55 - 59	42,0	58,0	9,32
60 - 69	39,0	61,0	13,62
70 и старше	20,8	79,2	11,38

Нетрудно убедиться, что численность каждой из половозрастных групп в трех последних столбцах таблицы пропорциональна[3] численности каждой из соответствующих групп в генеральной совокупности.

1.3 При гнездовой выборке (которую иногда называют также кластерной[4]) определяются группы или гнезда элементов и составляются их списки. Затем из каждого списка единиц выборки проектируется выборка. Потом только для этих единиц идентифицируются и отбираются элементы.

1.4 Разновидностью целенаправленной выборки является метод снежного кома. Он обычно применяется для отбора экспертов и редко встречающихся групп респондентов (так называемых “редких элементов”) – например потребителей, обладающих очень высокими доходами или представителей элитных групп. По сути, это техника поиска и отбора респондентов с определенным сочетанием свойств в таких условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что за исключением первого шага выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включенных в состав выборки на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей (и даже сам связывается с ними и рекомендует интервьюера), и выборка с каждым шагом разрастается, подобно настоящему снежному кому.

2. Стихийные выборки формируются произвольно, причем, часто независимо от самого исследователя. Примерами стихийного отбора могут служить опросы с помощью средств массовой информации, выборка “первого встречного”, опросы покупателей в залах супермаркетов, пассажиров на остановках и в общественном транспорте и т.д. Одна из особенностей стихийной выборки состоит в том, что мы зачастую не можем заранее предсказать ее размеров (как, например, при опросах с помощью СМИ – достаточно вспомнить опросы, проводимые с помощью интерактивного телевидения).

Исследователь не всегда располагает полным списком элементов генеральной совокупности, что затрудняет или делает в принципе невозможным использование вероятностной выборки, заставляя его прибегнуть к методам невероятностной выборки. Невероятностная (неслучайная) выборка — способ отбора единиц выборочной совокупности, принцип которого отличен от случайного. Выделяют два основных вида неслучайного отбора: направленный (целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению) и стихийный.

Самые распространенные формы направленного отбора — метод типичных представителей, квотная выборка, гнездовая выборка и метод снежного кома.

При гнездовой (кластерной) выборке определяются группы, или гнезда, элементов, составляются их списки, а затем проектируется выборка. Элементы только для этих единиц выборки идентифицируются и отбираются.

В реальной практике эмпирических маркетинговых исследований чаще всего применяется многоступенчатая выборка, построенная с применением процедуры поэтапного отбора объектов опроса. При этом совокупность объектов, отобранных на предыдущем этапе, становится исходной для отбора на следующем этапе.

Определение объема выборки

В маркетинговых целях обычно проводят опрос лишь небольшой части той группы людей (генеральной совокупности), которая представляет интерес для исследователей. Обычно это несколько сотен, иногда — тысяча респондентов. Поэтому исходным пунктом расчета выборки становится вопрос об определении размеров выборочной совокупности. Ее численность зависит от двух факторов: стоимости сбора информации и стремления к определенной степени статистической достоверности результатов, которую надеется получить исследователь. Ошибка выборки может зависеть не только от ее величины, но и от степени различий между отдельными единицами внутри данной генеральной совокупности

Определение объема выборки зависит и от уровня доверительного интервала допустимой статистической ошибки. Имеются в виду случайные ошибки, связанные с природой любых статистических погрешностей.

Разработка рабочих документов и форм для сбора данных

Под измерением понимается определение количественной меры или плотности некоей характеристики (свойства), представляющей интерес для исследователя. Измеряются характеристики некоторых объектов (потребители и их характеристики, марки продуктов, магазины, реклама, психологические процессы и т.п.). Измерение — это упорядочение множества свойств реальных объектов (предметная область) относительна множества знаков (область модели-шкалы) посредством правила упорядочения, позволяющего изоморфно отобразить элементы и отношения между ними в предметной области через элементы и отношения между ними в области модели-шкалы. Как только была определена некоторая характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект был измерен по данной характеристике.

В теории маркетингового исследования существуют две школы (два генеральных направления): сторонники формализации исследования и его результатов, т.е. использования количественных оценок, применения статистических и эконометрических моделей и т.д., и сторонники неформального анализа - качественных оценок.

При сборе первичной информации исследователи должны определить, какие орудия исследованиябудут использоваться для сбора информации: рабочие документы или механические устройства.

Анкета - таблица с перечнем вопросов, на которые должен ответить респондент. Анкетирование - опрос с помощью анкеты.

Анкета представляет собой список вопросов, на которые должен ответить опрашиваемый (респондент).

Перечень возможных вопросов не поддается жесткой регламентации. Каждый составитель, в зависимости от целей, объекта исследования и собственных возможностей, предлагает свои набор и формулировки вопросов. Однако при кажущейся анархии существуют определенные правила и нормативы, следовать которым обязан каждый исследователь.

Обычно анкета имеет форму таблицы с напечатанными вопросами и свободным местом для ответа (анкета может быть многостраничной). Традиционная схема включает три блока:

• перечень вопросов, характеризующих предмет опроса (основная часть);

• сведения об опрашиваемых (реквизитная часть, или паспортичка).

В введении (преамбуле) в краткой форме сообщается о том, кто и зачем проводит исследование, о фирме, ее репутации и целях, которые преследует данное обследование..

Введение дает инструкцию по заполнению анкеты и ее возврату. Здесь же выражается благодарность за время, любезно уделенное респондентом исследователям.

В реквизитной части (паспортичке) приводится информация, касающаяся респондентов: возраст, пол, принадлежность к определенному классу, род занятий, семейное положение, имя и адрес - для частных лиц, а для организаций: размер, месторасположение, направление производственно-хозяйственной деятельности, положение респондента в организации, его имя.

Открытый вопрос - вопрос анкеты, с помощью которого собирается первичная маркетинговая информация; он дает возможность опрашиваемому отвечать своими словами, что позволяет последнему чувствовать себя при ответе достаточно свободно, приводить примеры.

• шкальный вопрос. Предполагает наличие какой-либо шкалы:

Не рекомендуется начинать вопросник с трудных или персональных вопросов

Шкалы для измерения

1. Номинальная шкала (шкала наименований, квалификационная шкала) просто устанавливает отношения равенства между явлениями относящимися к одному и тому же классу. Типичный пример номинальной шкалы — установление пола опрашиваемых, 2. Ранговая (порядковая, ординальная) шкала используется в случае, когда при измерении констатируются не только равенство или неравенство, но и определенные иерархические отношения или порядок следования. Пример ранговой шкалы — измерение уровня формального образования, когда оно производится не с помощью числа лет, потраченных на получение образования, а с помощью категорий, принятых в личных листках по учету кадров:

2) неполное среднее;

4) среднее специальное;

5) незаконченное высшее;

3. Интервальная шкала используется для измерения тех переменных, значения которых изменяются как непрерывный ряд чисел. Причем, если можно установить нулевую точку отсчета (например, для таких переменных, как возраст или денежная сумма), такую шкалу называют пропорциональной. К подобным шкалам применимы уже математические операции с натуральными числами.

4. Шкала отношений является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому можно проводить количественное сравнение полученных результатов. Например, респондент может быть в 2,5 раза старше, тратить в три раза больше денег, летать самолетом в два раза чаще по сравнению с другим респондентом.

9. Реализация плана исследования. Обработка, анализ и представление результатов исследования.

Разработав проект исследования, приступают к сбору информации. Как правило, это самый дорогой и самый чреватый ошибками этап исследования. Ход реализации проекта исследования во многом определяется выбранным методом исследования и способом сбора маркетинговой информации.

Существует 3 альтернативных подхода к сбору данных: осуществлять его самим, путем создания специальной группы или путем привлечения коммерческих компаний, специализирующихся на сборе данных.

В первом случае сотрудники маркетинговой службы организации своими силами осуществляют сбор данных, скажем, путем интервьюирования. Очевидно такая организация должна обладать достаточно развернутым штатом сотрудников. Специальная группа обычно комплектуется за счет специалистов не очень высокой квалификации, например, студентов

За последние годы как у нас в стране, так и за рубежом начинающие дело компании все чаще прибегают к услугам специализированных компаний, осуществляющих маркетинговые исследования на коммерческой основе. К их числу относятся и компании, занимающиеся только сбором маркетинговой информации.

Одним из критериев выбора определенного подхода к сбору данных является величина вневыборочной ошибки. Вневыборочная ошибка включает в свой состав: 1) все типы ошибок, обусловленные тем, что не все респонденты дали ответы; 2) ошибки сбора данных; 3) ошибки обращения с полученными данными; 4) ошибки анализа собранных данных; 5) ошибки интерпретации полученных результатов. Кроме того, существуют ошибки, обусловленные нечетким выявлением проблем, использованием неоднозначных терминов и т.п.

Вневыборочные ошибки можно классифицировать на ошибки: лиц, осуществляющих сбор данных, и респондентов. Кроме того, вневыборочные ошибки подразделяются на преднамеренные и на непреднамеренные,

Преднамеренные ошибки лица, собирающего информацию, имеют место, когда оно сознательно нарушает установленные исследователем требования к сбору данных.

Непреднамеренная ошибка лица, собирающего информацию, главным образом определяется неправильным пониманием со стороны интервьюера отдельных аспектов сбора данных, изложенных в различных инструкциях,

Анализ собранной информации представляет следующий этап маркетингового исследования, т.е. извлечение из совокупности полученных данных наиболее важных сведений и результатов. Исследователь сводит полученные данные в таблицы.

Процесс подготовки данных маркетинговых исследований включает проверку анкет, редактирование, кодирование, преобразование, очищение данных, статистическую корректировку данных, выбор стратегии анализа данных.

При проверке анкет возможен их возврат по следующим причинам: не заполнены позиции анкет, ответы варьируются незначительно, отсутствуют блоки или страницы анкеты, анкеты сданы до положенного срока, анкеты выполнены другими людьми. Проверку анкет осуществляет руководитель полевого анкетирования.

Редактирование призвано выявлять несоответствие маркетингового исследования каким-либо требованиям или стандартам.

Полевое редактирование проводится для исключения ошибок или неточностей в анкетных данных, кроме того, для контроля и обучения персонала, проводящего опрос. Полевое редактирование проводится руководителем полевых опросов. В полевом редактировании осуществляется проверка:

1) полноты заполнения данных по разделам, выявления пустых мест и их анализ;

2) знания сути стоящих вопросов анкеты;

3) недвусмысленности заполнения анкеты;

Кодирование данных — это определенный технический прием, с помощью которого данные распределяются по категориям, т.е. способ представления полученной информации в виде символов, знаков, цифр с целью удобства ее использования для компьютерной или другой обработки. Кодирование представляет собой процесс или определенную технологию по преобразованию маркетинговой информации в код, что должно предусматриваться в самом информационном носителе — анкете. Информация, полученная в результате исследования и образующая код, распределяется по столбцам.

Преобразование данных — этот этап заключается в переносе закодированных данных из анкеты или кодировочной таблицы через клавиатуру в компьютер.

Очищение данных представляет этап всесторонней проверки состоятельности собранных данных и работы с пропущенными ответами. Проверка состоятельности данных позволяет выявить данные, выходящие за пределы диапазона исследований. Работа с пропущенными ответами включает замену пропущенного значения нейтральным или средним значением по данной переменной. Пропущенный ответ можно заменить вмененным значением исходя из логики ранее определенных вопросов.

Статистическая корректировка данных представляет собой предзаключительную процедуру подготовки маркетинговой информации. Она включает: взвешивание, переопределение переменой и преобразование шкалы измерения.

В отличие от вероятностной выборки, статистические выводы обо всем множестве объектов в этом случае делать не совсем правомерно. Выделяют два основных вида неслучайного отбора: направленный отбор (другие названия - целевой, выбор по усмотрению) и стихийный.

Наиболее распространенными формами направленного отбора считаются: гнездовая выборка, квотная выборка, и метод снежного кома.

Гнездовая выборка. Этот метод предполагает отбор в качестве единиц анализа не отдельных людей, а групп с последующим сплошным опросом в отобранных группах. Например, мы знаем, что на фирме в 200 небольших подразделениях в среднем по 15 человек в каждом работает 4,500 человек. По расчетам 10% выборки опросу подлежит 450 человек.

Значит, следует 450 / 15 = 30. Итак, мы должны сплошным методом опросить 30 подразделений фирмы.

Квотная выборка.Ее используют в том случае, когда до начала исследования имеются статистические данные о контрольных признаках элементов генеральной совокупности. Например, пол, стаж, возраст и т. д. Все данные о том или ином контрольном признаке выступают в качестве квоты, а их отдельные числовые значения выступают в качестве параметров квоты (количество человек). То есть, признаки – это квоты, а параметры – это число респондентов.

При квотной выборке респонденты отбираются целенаправленно с соблюдением параметров квот. Число признаков, т.е. данных, которые выбираются в качестве квот, как правило, не превышает четырех, если больше, то это серьезно затруднит обработку информации.

Для примера возьмем квотную выборку по двум признакам: уровню квалификации и уровню образования 9600 работников предприятия.

Распределение респондентов по этим признакам известно и выражено в процентах. Предположим далее, что опросу подлежит 200 чел. Тогда состав выборки при опросе формируется так, чтобы в процентном отношении структура выборки была тождественна структуре генеральной совокупности по этим же признакам.

Вначале рассмотрим, как строится квотная выборка по одному признаку, например, по образованию (табл.2).

Квотная выборка по образованию

Образование	Генеральная совокупность в %	Генеральная совокупность в абс. цифрах	Выборка
В абсолютных цифрах	В процентах
Начальное	2,5	2,5
Неполное среднее	22,5	22,5
Среднее	55,0	55,0
Незаконченное высшее	5,0	5,0
Высшее	15,	15,0
Итого	100,0	100,0

Покажем пример расчета квоты из генеральной совокупности: чел. И так далее проводим расчеты по каждой строке.

Покажем пример расчета выборки: чел. И так далее проводим расчеты по каждой строке.

Квотная выборка по квалификации

Уровень квалификации	Данные о параметрах квоты в генеральной совокупности в %	Данные о параметрах квоты в генеральной совокупности в цифрах	Выборка
В абсолютных цифрах	В процентах
Высокий (5-6 разряды)	50,0	4.800	50,0
Средний (3-4 разряды)	35,0
Низкий (1-2 разряды)	15,0
Итого	100,0	100,0

Покажем пример расчета выборки в абсолютных цифрах:

чел. И так далее по каждой строке.

Квоты выделяются на основе стратификации. Например, сначала выделяются типы по полу, возрасту, социальному положению, а затем идет отбор по квотам. Интервьюеру дается задание, сколько он должен опросить мужчин и женщин, людей из различных социальных, возрастных групп и т.п. При этом он имеет право опросить тех, кого считает подходящим для данной квоты.

Разновидностью целенаправленной выборки является метод снежного кома. Он обычно применяется для отбора экспертов и редко встречающихся групп респондентов – например потребителей, обладающих очень высокими доходами или представителей элитных групп. По сути, это техника поиска и отбора респондентов с определенным сочетанием свойств в таких условиях, когда трудно очертить границы генеральной совокупности. Особенность метода состоит в том, что, за исключением первого шага, выбор каждого очередного респондента совершается по указанию респондентов, включенных в выборку на предыдущем шаге. Каждый респондент указывает интервьюеру, где можно найти интересующих его людей и выборка с каждым шагом разрастается, подобно снежному кому.

Образование	Уровень квалификации
Высокий	Средний	Низкий	Итого
Состав генеральной совокупности в %	Выборка в абсолютных цифрах	Состав генеральной совокупности в %	Выборка в абсолютных цифрах	Состав генеральной совокупности	Выборка в абсолютных цифрах	Состав генеральной совокупности	Выборка в абсолютных цифрах
Начальное	-	-	-	-	2,5	2,5
Неполное среднее	2,5	12,5	7,5	22,5
Среднее	32,5	17,5	5,0	55,0
Незакончен- ное высшее	2,5	2,5	-	-	5,0
Высшее	12,5	35,0	15,0	100,0

Стихийная выборка проводится исследователем по своему усмотрению, когда он сам выбирает, кого опросить, какого пола, возраста и т.д. Исследователь ограничен только объемом выборки.

Читайте также: