Напишем:


✔ Реферат от 200 руб., от 4 часов
✔ Контрольную от 200 руб., от 4 часов
✔ Курсовую от 500 руб., от 1 дня
✔ Решим задачу от 20 руб., от 4 часов
✔ Дипломную работу от 3000 руб., от 3-х дней
✔ Другие виды работ по договоренности.

Узнать стоимость!

Не интересно!

Проанализируем основные понятия, используемые при проведении маркетинговых исследований. На этом этапе необходимо получить информацию о параметрах «группы», среди членов которой будут проводиться маркетинговые исследования. Такая «группа» в статистике называется генеральной совокупностью или просто совокупностью. Если быть более точным, то под генеральной совокупностью понимаются все представители, носители какого-либо важного признака всех избирателей, всех потребителей товаров и т.п. Иногда совокупность бывает небольшой, и ее изучают целиком. Реально всю совокупность охватить невозможно, поэтому изучают только ее часть, которая и называется выборкой.

Выборка – основное понятие маркетинговых исследований. Так как выборка составляет только часть совокупности, то полученные данные от выборки естественно не будут точными. И это различие данных от выборки и от обследования всей совокупности будут называться ошибкой выборки.

Ошибка выборки обуславливается двумя факторами:

·        методом формирования выборки;

·        размером выборки.

Формирование выборки, основывается на знании контура выборки, под которым понимается список всех единиц совокупности, из которых выбираются единицы выборки. Контур выборки обычно содержит ошибку, называемую ошибкой контура выборки. Она характеризует степень отклонения от истинных размеров совокупности. Исследователь обязан проинформировать заказчика работы о размерах ошибки контура выборки.

В процессе формирования выборки исследователи сталкиваются с рядом проблем. Необходимо в первую очередь определить, кто является единицей выборки. Также важно правильно найти метод, с помощью которого выбираются единицы выборки из контура выборки. И в завершении необходимо решить вопрос об объеме выборки, о числе изучаемых единиц выборки.

В процессе формирования выборки используют вероятностные случайные и не вероятностные (неслучайные) методы.

Если все единицы выборки имеют вероятность быть включенными в выборку, то выборка называется вероятностной. Если вероятность неизвестна, то выборка называется неслучайной (невероятностной).

Вероятностные методы включают в свой состав:

·        простой случайный отбор;

·        систематический отбор;

·        кластерный отбор;

·        стратифицированный отбор.

Простой случайный отбор означает, что вероятность быть избранным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности.

Вероятность быть включенными в выборку определяется отношением объема выборки к размеру совокупности.

Простой случайный отбор осуществляется с помощью следующих методов:

·        формированием выборки вслепую;

·        с помощью таблицы случайных чисел.

В процессе формирования выборки вслепую единицы совокупности в соответствии с их фамилиями, названиями или другими признаками вносятся в карточки, которые в перемешанном виде помещаются в какую-то непрозрачную емкость (ящик, коробку и т.п.) Из этой емкости кто-то случайным образом вытягивает число карточек, определяемых объемом выборки. Использование таблицы случайных чисел имеет свои особенности. В ней содержатся числа, порядок включения которых в таблицу осуществлен случайным образом. Затем единицам совокупности присваивают порядковые номера. В таблице случайных чисел выбирают любую начальную точку, и двигаясь в произвольном направлении и произвольно меняя направления движения, выбирают необходимое количество номеров из числа присвоенных, равное заранее установленному объему выборки.

Использование простого случайного отбора гарантирует, что каждая единица совокупности известна и имеет равные шансы быть включенным в выборку. Но использование этих методов требует предварительного определения каждой единицы совокупности. Сформировать больших размеров совокупность достаточно сложно, а часто и невозможно.

Этот недостаток существенно снижается при использовании компьютера для присвоения единицам совокупности номеров. Последнее заметно облегчает формирование выборки. При телефонном интервью компьютер может генерировать случайным образом телефонные номера: он имеет генератор случайных чисел.

В процессе использования метода систематического отбора, также как и при использовании простого случайного отбора, необходимо получить полный список единиц генеральной совокупности. В дальнейшем вместо присвоения порядковых номеров используется показатель «интервал скачка», рассчитываемый как отношение размера совокупности к объему выборки.

Например, если использовать телефонный справочник и интервал скачка был бы определен равным 250, то это означает, что каждый 250-й телефонный номер включается в выборку.

Для определения начальных страниц и колонки справочника используются случайные числа.

Метод систематического отбора является наиболее экономичным и требует меньше затрат времени в сравнении с методом простого случайного отбора. Вместе с тем, данный метод дает менее репрезентативные результаты в сравнении с методами простого случайного отбора. Метод систематического отбора может широко использоваться, когда для различных совокупностей существуют справочники, списки и другие материалы.

Метод кластерного отбора основан на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых представляет совокупность в целом.

Для уяснения этого метода рассмотрим простой пример: исследуется мнение населения какого-либо региона относительно какого-то товара. Регион разбивается на четко определяемые части, например области. Исследователь предполагает, что выделенные кластеры являются идентичными и мнения населения этих областей характерно для региона в целом. Далее одна из областей выбирается  случайным образом, определяется совокупность для этой области, проводится в ней соответствующие исследования, а выводы обобщаются на совокупность всего региона. В основе рассмотренных выше методов лежит предположение, что любая совокупность характеризуется симметричным распределением ее важнейших характеристик. И каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Но такая ситуация в реальной жизни встречается редко. К примеру, население больших, средних и малых городов сельской местности данного региона отличается по уровню образования, дохода, образу жизни и т.п.

При несимметричном распределении совокупности последняя разделяется на различные подгруппы, например, по уровню дохода. Выборки сформированные из этих подгрупп являются по существу сегментами рынка. Такой метод носит название стратифицированного отбора.

В процессе использования данного метода, следует выбрать некоторую наблюдаемую характеристику (признак), характеризующую каждую единицу совокупности, например, уровень дохода. В дальнейшем для каждой страты (подгруппы) с помощью случайного отбора формируется выборка. Если размер выборки для определенной страты пропорционален размеру страты по отношению ко всей совокупности, то выборка называется пропорционально стратифицированной.

В случае непропорционально стратифицированной выборки необходимо использовать весовые коэффициенты, уравновешивающие размеры страт.

При применении невероятностных методов отбора формирование выборки осуществляется без использования понятий теории вероятностей, вследствие чего невозможно рассчитать вероятность включения в выборку единиц совокупности.

Остановимся на следующих невероятностных методах отбора:

·        отбор на основе принципа удобства;

·        отбор на основе суждений;

·        формирование выборки в процессе обследования, опроса;

·        формирование выборки на основе квот.

Суть метода отбора на основе принципа удобства состоит в том, что формирование выборки осуществляется наиболее удобным с позиции исследователя образом, например, с точки зрения минимизации затрат или доступности респондентов. Выбор места исследования, состав выборки производится субъективным образом (например, опрос покупателей осуществляется в магазине, ближайшем к месту жительства исследователя).

Данный метод чаще применяется для поиска респондентов с заданными характеристиками. Например, в магазине после заданных вопросов выясняют, что из себя представляют опрашиваемые и только некоторые из их числа подвергаются дальнейшему обследованию. Данный метод относительно дешев и прост.

Формирование выборки на основе суждения – опирается на использовании мнения квалифицированных специалистов, экспертов относительно состава выборки. Этот подход может служить для формирования фокус-групп. Формирование выборки в процессе опроса опирается на расширение числа опрашиваемых на основе предложений респондентов, принимавших участие в обследованиях.

Первоначально формируется выборка намного меньшая, чем требуется в проводимом исследовании, затем она по мере проведения обследования расширяется. Данный метод чаще всего используется при ограниченном контуре выборки (например, при исследовании продукции производственно-технического назначения).

Формирование выборки на основе квот (квотный отбор) предполагает предварительное, исходя из целей исследования, определение численности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям.

К примеру, принимается решение исследовать семейных и несемейных покупателей. Интервьюер проводит опрос пока не выберет установленную квоту. Такой метод используется, когда существуют четкие суждения о характеристиках респондентов, мнение которых целесообразно изучить в проводимом исследовании. Этот метод дает возможность контролировать деятельность интервьюеров, ограничивая выбор респондентов определенными требованиями. В реальной практике часто используют параллельно несколько методов формирования выборки.