Реферат планирование выборочных исследований

Обновлено: 02.07.2024

Выборочный метод исследования ( реферат , курсовая , диплом , контрольная )

ВЫБОРОЧНЫЙ МЕТОД И ЕГО РОЛЬ Одной из задач, которые стоят перед исследователем при проведении исследования, является сбор необходимых эмпирических данных об объекте исследования. Множество элементов, составляющих объект исследования называют генеральной совокупностью (ГС). Наиболее простым, на первый взгляд, способом сбора данных является сплошное обследование ГС. Однако применение сплошного обследования не всегда представляется возможным. В этом случае применяется выборочное обследование. Суть выборочного метода заключена в том, что обследованию подвергается только часть элементов ГС, которая называется выборочной совокупностью (ВС). Изобретателем выборочного метода была сама жизнь. Действительно, еще до теоретического обоснования возможностей применения выборочного метода, статистики были вынуждены проводить выборочные обследования. Основными причинами для этого были, отсутствие времени и средств.

Выборочный метод позволяет не только сократить временные и материальные затраты на проведения исследования, но и повысить достоверность результатов исследования. Это утверждение может вызвать недоумение: как можно получить более достоверные данные, обследовав меньшую часть ГС? Однако практика показывает, что достоверность полученной информации при использовании выборочного метода 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. 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, видеои аудиосредства, персональные компьютеры и Интернет, а также сложную измерительную технику).

Выборочные обследования широко применяются в работе органов государственной статистики. Чаще всего крупные и средние предприятия охватываются сплошным; наблюдением, а наблюдение за деятельностью малых предприятий производится с помощью выборочных обследований. В ряде случаев выборочные наблюдения применяются в сочетании со сплошными переписями и учетами. Например, программа Всероссийской переписи населения 2002 г. содержит как вопросы сплошного наблюдения, относящиеся ко всему населению, так и вопросы выборочного наблюдения 25% населения для характеристики основного занятия, занимаемого положения, места работы, а также вопросы 5%-ного выборочного обследования с целью изучения брачности и рождаемости.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВЫБОРОЧНОГО МЕТОДА

Развитие современной теории выборочного наблюдения началось с простой случайной выборки. Лежащие в основе простой случайной выборки понятия и категории являются исходными при разработке других форм выборочного наблюдения.

В математической теории выборочного наблюдения доказывается, что с увеличением объема выборки вероятность появления больших ошибок и пределы максимально возможной ошибки уменьшаются (чем больше обследуется единиц, тем меньше будет величина расхождений выборочных и генеральных характеристик).

Практика применения выборочного метода опирается на ряд закономерностей простой случайной выборки:

1. Из возможных результатов простой повторной выборки наиболее вероятны такие, при которых величина выборочной средней будет близка к величине генеральной средней, и, следовательно, разность будет близка к нулю.

2. В отдельных выборках значения выборочных средних не будут точно совпадать с величиной генеральной средней, но если рассчитать среднюю из всех возможных значений выборочной средней (математическое ожидание выборочной средней), то величина этой средней будет совпадать с величиной генеральной средней. Другими словами, при простой случайной выборке средняя арифметическая является несмещенной оценкой генеральной средней.

3. Чем больше величина случайной ошибки выборки, тем менее вероятно появление такой ошибки. При известной функции распределения случайной величины можно всегда указать с заданной вероятностью предел расхождений между выборочной и генеральной средней.

ТИПОЛОГИЯ МЕТОДОВ ОТБОРА Разделяют два типа ошибок. Случайная (статистическая) ошибка — это такие ошибки, которые возникают вследствие случайной вариации значений, вызванной тем, что наблюдается только часть единиц, а не вся ГС. Случайные ошибки уменьшаются с увеличением объема ВС. Случайную ошибку можно измерить методами математической статистики, если при формировании ВС соблюдался принцип случайности.

Для соблюдения принципа случайности формирование выборочной совокупности должно проходить по строго определенным правилам, которые составляют суть методов формирования выборочной совокупности. 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. Число опрошенных не влияет на величину систематической ошибки.

СПОСОБЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОСТОЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЫБОРКИ Даже для простой случайной выборки существуют разные принципы отбора.

Способы практической реализации простой случайной выборки менялись в зависимости от уровня развития технических средств, при неизменности самих принципов отбора. Вот некоторые из них:

Способ 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.

Способ таблицы случайных чисел. начиная с любого места таблицы, берем следующие друг за другом числа. эти числа и будут номерами людей в списке, которых следует отобрать в выборку (числа, превышающие численность генеральной совокупности, опускаются).

Способ генератора случайных чисел. это то же самое, что и таблицы случайных чисел, только числа вырабатываются компьютером (для этого существуют специальные программы).

ПЛЮСЫ И МИНУСЫ ПРОСТОЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЫБОРКИ Плюсом данного метода является полное соблюдения принципа случайности и, как следствие — избежание систематических ошибок. Случайная выборка обладает рядом недостатков, которые затрудняют ее применение на практике. Эти недостатки можно представить в трех пунктах:

*1. Необходимость наличия списка элементов генеральной совокупности. Обычно элементами генеральной совокупности являются люди; в этом случае в качестве списка могут выступать адреса, телефоны и т. д. Трудность здесь заключается в том, что получить такой список далеко не всегда представляется возможным. Следовательно, в тех случаях, когда невозможно получить список элементов генеральной совокупности, невозможно проводить и случайный отбор.

*3. Сравнительно большой объем выборки. Для получения результатов со сравнительно высокой степенью точности собственно случайный отбор требует достаточно большого объема выборки по сравнению с другими видами отбора. Другими словами, случайный отбор обладает меньшей степенью точности, что в конечном счете является причиной его меньшей эффективности.

Выборка считается более эффективной, если при одинаковых расходах она более точна, или при одинаковой точности она более дешевая.

Существует два способа повышения эффективности выборки: корректировка выборочных показателей, использование методов построения выборки с внедрением элемента неслучайности.

МЕХАНИЧЕСКАЯ ВЫБОРКА Примером квази-случайного отбора является механическая выборка. Проведение механической выборки требует списка характеристик респондентов (фамилии, адреса, телефоны и т. д. ). Из этого списка через равные промежутки люди отбираются в выборку. Этот промежуток называется шагом выборки.

Шаг = N/n (округляется отбрасыванием дробной части)

где N — объем генеральной совокупности

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.

При определении ошибки репрезентативности и объема выборки используются те же формулы, что и при случайной выборке. Процедура проведения механической выборки менее громоздка, чем проведение случайной выборки. Механическая выборка может быть как более точной, так и менее точной по сравнению со случайной выборкой.

СТРАТИФИЦИРОВАННАЯ ВЫБОРКА (ТИПИЧЕСКАЯ, РАЙОНИРОВАННАЯ, РАССЛОЕННАЯ) Различные формы организации выборочного наблюдения — типическая (районированная или стратифицированная) выборка, серийная (гнездовая) выборка, механическая выборка, комбинированная выборка — представляют собой дальнейшее развитие и видоизменение простой случайной выборки. Применение этих форм обусловлено соображениями удешевления или облегчения процесса наблюдения, особым характером объекта наблюдения или отсутствием необходимой информации для составления списка единиц генеральной совокупности.

Рассмотрим организацию типической (стратифицированной) выборки. Как правило, социальные и экономические явления характеризуются большим разнообразием и не являются однородными в отношении изучаемых признаков. При наличии в составе генеральной совокупности различных типов явлений с разными уровнями изучаемых признаков желательно так организовать выборку, чтобы обеспечить более равномерное представительство в выборочной совокупности различных частей (типов) явления.

Для этого общий список единиц генеральной совокупности в целом предварительно разбивается на отдельные списки, каждый из которых включает единицы, принадлежащие к одной, однородной по определенному признаку группе (типу). В качестве типов могут быть использованы группы, сложившиеся в практике статистики. Например, при обследовании семейных бюджетов рабочих и служащих на первом этапе выделяют группы рабочих и служащих в отдельных отраслях экономики, затем при отборе работников на предприятии — квалифицированных и малоквалифицированных рабочих. Другими словами, типическая выборка опирается на статистическую группировку единиц генеральной совокупности по одному признаку или по комбинации нескольких признаков. На следующем этапе из каждой выделенной группы в случайном порядке отбирается некоторое количество единиц. Пропорции отбора зависят от принципа построения стратифицированной выборки: пропорционального, равномерного, оптимального.

ПЛЮСЫ И МИНУСЫ СТРАТИФИЦИРОВАННОЙ ВЫБОРКИ Стратифицированная выборка в любом случае оказывается точнее собственно-случайной. Этот метод особенно хорош, когда генеральная совокупность неоднородна. В этом случае собственно-случайный отбор крайне неэффективен (требует большого объема выборки).

ГНЕЗДОВАЯ ВЫБОРКА (КЛАСТЕРНАЯ, СЕРИЙНАЯ) Здесь отбираются не объекты исследования (например, люди), а группы. Группы отбираются случайным образом, а внутри них проводится сплошной опрос. Например, в ВУЗе с большим количеством студенческих групп отбор можно проводить путем случайного отбора этих групп и дальнейшего сплошного опроса в этих группах.

Ясно, что доверительный интервал при гнездовой выборке будет меньше (выборка точней) при той же надежности чем при случайной, т.к. межгрупповая дисперсия меньше общей дисперсии.

Внутригрупповая дисперсия нам не нужна, т.к. мы опрашиваем все гнездо целиком и поэтому отклонения выборочного показателя от генерального внутри этой группы не имеем. Следовательно, нас должно волновать то, правильно ли мы выбрали сами группы. Поэтому мы и учитываем лишь межгрупповую дисперсию.

Но при этом необходимо следить, чтобы количество групп в генеральной совокупности было достаточно большим, иначе ни о каком принципе случайности не может быть и речи. Более того, возможны перекосы из-за того, что на момент опроса не удается застать всех членов группы. К тому же объем выборки при гнездовом отборе обычно больше, чем при случайном отборе, то есть это выборка менее эффективная со статистической точки зрения.

НЕСЛУЧАЙНЫЕ ВЫБОРКИ доступная стихийная целевая метод типических единиц квотный отбор Почему применяют неслучайный отбор?

Причиной является невозможность проведения случайного отбора вследствие:

?ограниченности ресурсов (в широком смысле: ограниченность денежных средств, ограниченность времени, отведенного на проведение исследования, отсутствие списков единиц генеральной совокупности и т. д. );

?этических проблем (мы не можем заставить респондента отвечать, если он отказывается).

?отсутствие необходимости проведения случайного отбора.

ПРИМЕРЫ ДОСТУПНЫХ ВЫБОРОК Как следует из названия, в этом случае проводится отбор доступных единиц. Одним из плюсов этого метода являются сравнительно низкие издержки на поиск респондентов. Варианты отбора доступных единиц зависят от наличия или отсутствия предварительной информации о них:

?доступные респонденты выделены заранее;

?респонденты выявляются в процессе опроса, поэтому действительное число доступных объектов определяется апостериори.

Некоторые сферы применения доступной выборки:

?отработка процедур опроса

?изучение интимных сторон жизни людей

?изучение покупательского поведения посетителей данного магазина

?изучение здоровья населения на основе данных об обращениях в больничные учреждения

ПРИМЕРЫ СТИХИЙНЫХ ВЫБОРОК Стихийный выборка — это отбор по принципу добровольности вхождения единиц генеральной совокупности в выборочную. Он нередко используется в почтовых и опросах и опросах через средства СМИ и Интернет. Нередко стихийной выборкой пользуются производители бытовой техники, вкладывая в руководство пользователей анкеты для покупателей. Основной недостаток подобного отбора, как и любого неслучайного — невозможность качественной репрезентации генеральной совокупности. Тем не менее, стихийная выборка используется, чаще всего с учетом ее экономичности, а также в некоторых исследованиях, когда формирование выборочной совокупности по-иному попросту невозможно. Исследователь при применении данного метода в некоторой степени контролирует выборку (например, публикуя анкету в журнале, он обращается только к читателям этого журнала), но решение о включении в выборку принимает сам респондент.

выборочный наблюдение стратифицированный отбор

ПРИМЕРЫ ЦЕЛЕВЫХ ВЫБОРОК Сферы применения целевой выборки:

?Формирование состава участников эксперимента (например, формирование контрольных групп точечным методом, когда для каждого участника основной группы подбирается участник контрольной группы, обладающий сходными признаками). Это один из тех редких случаев, когда нет необходимости в проведении случайного отбора.

?Отбор экспертов, который может проводиться на основе следующих критериев:

*o объективные характеристики экспертов, содержащиеся в документах

*o тестирование кандидатов в эксперты

*o взаимный отбор

*o самооценка кандидатов в эксперты.

ПРИМЕРЫ ВЫБОРОК ТИПИЧЕСКИХ ЕДИНИЦ При использовании данного метода отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (или типичным) значением признака. Однако в таком случае встает проблема выбора признака и определения его типичного значения. Субъективный характер оценки вполне может привести к систематической ошибке. Данный метод целесообразно применять для изучения таких объектов, о которых мы уже обладаем некоторой информацией, например, территориальных общностей, предприятий, учреждений и т. п. Штат Нью-Джерси — типическая единица, там голосуют в среднем так, как голосуют США в целом. В России попытка выбрать в качестве типической единицы Красноярский край не нашла подтверждения на дальнейших выборах, когда наиболее близкие к общефедеральным оказались результаты во Владимирской области.

Квотный отбор бывает двух типов:

Априорный отбор (осуществляется интервьюером в соответствии с квотным планом на стадии сбора первичной информации)

Апостериорный отбор (проводится для корректировки выборки: например, при уличном опросе среди ответивших часто имеется перекос по некоторым параметрам (возраст, пол и т. п. ). В таком случае можно взвесить полученные результаты, а можно провести выборку из выборки квотным методом)

Почему используют квотный отбор?

?отсутствие необходимости в повторных посещениях

?возможно достижение заданной точности результатов при меньшем объеме выборки (хотя это спорный момент, не все исследователи с этим утверждением согласны).

ОБЪЕМ КВОТНЫХ ВЫБОРОК Требования к выборке могут быть жесткими и пониженными. Жесткие требования означают полное совпадение пропорций генеральной и выборочной совокупностей по сочетаниям признаков. В этом случае структура выборочной и генеральной совокупностей по заданным параметрам точно совпадают. При использовании пониженных (частичных) требований контролируют лишь совпадение пропорций по каждому параметру отдельно. Объем выборки при квотном отборе. Часто считают, что при использовании метода квот можно делать выборку меньшего объема, чем при случайном отборе, так как квотный отбор дает почти полное совпадение выборочной и генеральной совокупностей по заданным параметрам. До настоящего времени нет четких теоретических предпосылок для такого мнения. Один из способов способ проверить его справедливость — проведение численных экспериментов с использованием статистических процедур, например метода Монте-Карло.

ПЛЮСЫ И МИНУСЫ КВОТНОЙ ВЫБОРКИ Плюсы:

? Контроль за важнейшими параметрами выборки

? Квотная выборка точнее собственно случайной при равном объеме (мнение ряда исследователей, не подтвержденное теорией или математическим экспериментом).

? Необходимо предварительное изучение объекта для выявления в нем пропорций единиц с различными характеристиками и связей между характеристиками.

? Необходима свежая информация о генеральной совокупности. Например, если активно происходят какие-то демографические процессы (миграция), то применение данных переписи населения, проведенной несколько лет назад, может дать большую систематическую ошибку.

Некоторые проблемы могут возникнуть на полевом этапе проведения исследования:

Под выборкой понимается некое подмножество, принадлежащее более крупной (генеральной) совокупности. Проблематика формирования выборки связана с необходимостью получения требуемой маркетинговой информации наиболее экономичным способом. Соответственно, в зависимости от степени охвата источников информации различают сплошное и выборочное исследование.

Сплошное исследование предполагает, что все представители генеральной совокупности войдут в число исследуемых. Выборочное исследование - это то, при котором сведения получают только от части генеральной совокупности. Сплошные исследования применяются достаточно редко, они громоздки и дороги. Примером сплошного опроса может служить перепись населения. Для большинства маркетинговых задач применяется выборочный метод. Во-первых, сбор данных осуществляется гораздо быстрее. Во-вторых, можно получить более полную информацию, т.к. есть возможность углубляться в детали. В-третьих, очень часто изучаемые проблемы касаются только определенных групп участников рынка и опрашивать всех не имеет никакого смысла.

Достоверность данных исследования

Репрезентативность (качество выборки)

Рис.1. Факторы, обеспечивающие достоверность исследования

2.3. Обработка данных и формирование отчета

Полученная в ходе исследования информация (она включает в себя значительное число заполненных анкет, записей с наблюдениями и экспертными заключениями) подвергается всестороннему анализу. Для такого анализа используются статистические методы и математические модели на базе современной компьютерной технологии.

Маркетинговый анализ – анализ рынка или других объектов, так или иначе связанных с рынком. Общая модель маркетингового анализа представлена в приложении № 6.

Анализ – совокупность процедур, позволяющих сделать выводы о структуре, свойствах объекта анализа и закономерностях его функционирования. Методы маркетингового анализа могут быть объединены в следующие группы:

q Эвристические методы – приемы и методы решения задач и вывода доказательств, основанные на учете опыта решения сходных задач в прошлом, накопление опыта, учете ошибок, экспертных знаниях, а также интуиции.

q Комбинированные методы – методы, использующие как эвристику, так и формализованные процедуры.

Банк методов – это совокупность современных методик обработки информации, позволяющих производить арифметические операции, графическую обработку, статистическую обработку в рамках подборки данных и устанавливать степень их статистической надежности. Банк методов должен позволять комбинировать различные методы[2]. Система анализа маркетинговой информации указана в приложении № 7.

Составление и публикация итогового отчета. При завершении стадии обработки и анализа информации необходимо отразить полученные результаты в итоговом отчете. Стандартный отчет о проведенном исследовании состоит из следующих разделов:

1) Вводная часть, содержащая описание ситуации, суть проблемы и рабочие гипотезы, цели исследования;

2) Описание методов получения информации, формирование целевой выборки, а также сроки проведения исследования;

3) Описание полученных результатов с использованием наглядных методов представления информации;

4) Выводы и рекомендации по исследуемой проблеме, которые, как правило, либо подтверждают, либо опровергают рабочую гипотезу;

5) В приложении к отчету могут быть представлены анкеты, сценарии экспериментов и фокус – групп, форма проведения наблюдения за рынком и т.д.

Представление полученной информации. Это письменное изложение результатов. Его объем непосредственно зависит от масштабов исследования, количества и сложности рассматриваемых проблем и может составлять от нескольких до ста страниц. Для обработки и анализа информации необходима сортировка и представление информации в стандартном виде. Существуют следующие виды представления информации: табличный вид, графический вид, матрицы, информационные шкалы.

Результаты маркетинговых исследований можно представлять в виде доклада, состоящего из письменного отчета и устного выступления, обзора или статьи для публикации в научных журналах или в средствах массовой информации.

Глава 3. Направления и использование результатов маркетинговых исследований

Маркетинговые исследования обычно проводятся способом выборочного обследования, т.к. не представляется возможным изучить всех субъектов, являющихся объектами исследования (генеральную совокупность). Часть потребителей, которые будут представлять интересы и вкусы всех потребителей генеральной совокупности, называют выборкой.

Планирование выборки – это определение единиц, которые будут подвергаться исследованию, и правил включения этих единиц в выборку. Планирование выборки включает следующие процедуры:

- выделение объектов генеральной совокупности, т.е. совокупности потребителей или субъектов, являющихся объектами исследования;

- определение метода выборки;

- определение объема выборки.

Процедура составления выборки включает (таблица 7):

1. Неслучайные процедуры, предполагающие наличие неслучайных респондентов, чье мнение может отличаться от мнения генеральной совокупности в целом. Существуют следующие виды неслучайных выборок:

- произвольная выборка, когда выбор осуществляется бессистемно; это удобно, дешево, но неточно, нерепрезентативно;

- типовая выборки, когда сбор данных ограничивается исследованием типичных (характерных) элементов генеральной совокупности; используется для формирования фокус-групп; при этом следует обладать сведениями о типичности изучаемого объекта;

- квотированная выборка, когда из каждой группы генеральной совокупности отбираются участники исследования, количество которых пропорционально представительству группы в генеральной совокупности.

2. Случайные процедуры, предполагается, что для всех единиц генеральной совокупности вероятность быть избранным в выборочную совокупность известна. Существуют следующие виды случайных выборок:

- простая выборка, когда элементы выбираются с помощью случайных чисел; это трудоемкий метод, требует иметь список всех единиц генеральной совокупности;

- систематическая выборка, когда первый элемент выбирается с помощью случайных чисел, остальные элементы выборки отбираются через равные интервалы (интервал скачка равен отношению величины генеральной совокупности к объему выборки). Это упрощает процесс, но может внести искажение при наличии упорядоченности генеральной совокупности;

- стратифицированная (типическая, групповая) выборка, когда генеральная совокупность делится на группы с набором определенных признаков (страты), в каждой из которых с помощью случайного отбора формируется своя выборка; весовой коэффициент каждой страты в общем объеме выборки соответствует ее удельному весу в генеральной совокупности;

- кластерная (серийная) выборка, когда генеральная совокупность делится на идентичные группы (кластеры) и случайным образом отбираются несколько групп, которые подвергаются сплошному обследованию (одноступенчатый подход); при двухступенчатом подходе сначала формируется выборка из кластеров, из которых случайным образом отбираются единицы исследования (т.е. единица выборки предыдущей стадии становится генеральной совокупностью для последующей). Недостаток – кластеры могут быть неоднородны между собой.

Этапы процесса составления плана выборочного наблюдения 1. Определение генеральной (изучаемой) совокупности. 2. Определение основы выборки. 3. Определение методов проведения выборки. 4. Определение объема выборки. 5. Осуществление процесса выбора. Определение генеральной (изучаемой) совокупности. Генеральная (изучаемая) совокупность – это совокупность элементов или объектов, обладающих информацией, которую желает получить исследователь и на основании которой нужно сделать выводы. Генеральная совокупность должна быть точно определена, иначе исследование будет в лучшем случае неэффективно, а в худшем – приведет к неправильным выводам. От этого зависит, кого включать и кого не включать в выборку. Генеральная совокупность определяется с точки зрения а) элементов, б) единиц выборки, в) территории, г) времени. Элемент – это объект, о котором или от которого исследователь хочет получить информацию. Обычно элементами являются респонденты. Единица выборки – это базовая единица наблюдения, содержащая элементы генеральной совокупности, подлежащие отбору. Так, мы может сначала отобрать семьи (единица выборки), затем женщин от 18 лет (элементы). Пример определения генеральной совокупности. Генеральную совокупность для выборочного наблюдения постоянных покупателей универмагов можно определить следующим образом. Элементы: главы семей (мужчины или женщины), чаще всего совершающие покупки в универмагах. Единицы выборки: семьи. Территория: конкретный регион. Время: год. Определение основы выборочного наблюдения. Основа выборочного наблюдения – отображение элементов, из которых состоит генеральная совокупность. Это или их список, или инструкция для определения генеральной совокупности. Например, телефонные справочники, список предприятий, входящих в отрасль, городская адресная книга или карта. Если у исследователя нет списка элементов генеральной совокупности, он устанавливает правила их отбора, например, процедуру случайного определения номеров в телефонном опросе. Определение методов проведения отбора элементов. Необходимо сделать выбор между а) байесовым и традиционным подходом к отбору, б) повторной и бесповторной выборкой, в) вероятностным и детерминированным выборочными методами. Байесов подход – метод последовательного отбора элементов. После добавления каждого элемента в выборку собирается информация, рассчитываются статистические данные по выборке и определяются затраты на проведение исследования. Метод не нашел широкого применения, т.к. большая часть необходимой информации о затратах и последствиях недоступна. Наиболее распространен традиционный подход к отбору элементов, когда выборка полностью формируется до того, как начинается сбор информации. При повторной выборке исследователь выбирает и возвращает элемент в основу выборки, один и тот же элемент может неоднократно включаться в выборку. При бесповторной выборке выбранный элемент генеральной совокупности удаляется из основы выборки и не может использоваться вновь. Эти два подхода дают одинаковые статистические результаты, если основа выборки намного больше объема выборки. Различия между этими подходами важно учитывать, когда основа выборочного наблюдения лишь немного больше объема выборки. Гораздо более важен выбор между вероятностным и детерминированным методами выборки. Если единица выборки и элемент целевой совокупности различны, необходимо четко определить, по какому принципу следует отбирать элементы и единицы выборки. Например, вот один из методов случайного отбора респондента в семье – определяем, кто из членов семьи следующим празднует день рождения. Определение объема выборки. Объем выборки – это количество элементов генеральной совокупности, которые нужно изучить. Есть качественные и количественные факторы определения объема выборки. Качественные факторы определения объема выборки: важность принимаемого решения, характер исследования, количество переменных, характер анализа, объем выборки в аналогичных исследованиях, коэффициент завершенности, ограниченность ресурсов. Чем важнее принимаемое решение, тем точнее должна быть информация. Увеличиваются объем выборки и ее стоимость. О степени точности говорит среднеквадратичное отклонение от среднего значения, которое обратно пропорционально квадратному корню объема выборки. В поисковых исследованиях объем выборки, как правило, невелик. В дескриптивных исследованиях (с использованием статистического анализа и большого числа переменных) объем выборки существенно больше. Это позволяет снизить общий эффект от ошибок выборки по всем переменным. Большой объем выборки необходим при проведении углубленного анализа (на уровне сегментов, подгрупп) с использованием разнообразных методов многомерного анализа, а также для обеспечения высокой точности анализа. Существуют типичные (общепринятые) объемы выборок для аналогичных исследований. Они устанавливаются опытным путем и служат ориентирами, особенно для детерминированных выборок. Всегда существуют временные и финансовые ограничения построения выборки. Учитывается степень охвата респондентов и коэффициент завершенности. Проведение выборочного обследования. Разрабатывается детальный план с точки зрения совокупности, инструментария, единиц, методов осуществления и объема выборки. Например, следует точно описать конкретные процедуры отбора респондентов для случаев, когда в квартире никто не живет, респондента нет дома и т.п.

Читайте также: