И наконец, необходимо решить вопрос об объеме выбор
рый определяет число изучаемых единиц выборки. Объем вы5<ц
редко зависит от размера совокупности. Поэтому объем вы"
одного региона необязательно существенно меньше объема гп >->
государства в целом.
При формировании выборки используются вероятностны
ные) и невероятностные (неслучайные) методы.
Если все единицы выборки имеют известный шанс (вер <
быть включенными в выборку, то выборка называется верочп:
(случайной). Если этот шанс (вероятность) неизвестен, то вьк
зывается невероятностной (неслучайной). К сожалению, в бо и
маркетинговых исследований из-за невозможности точного сир
размера совокупности не представляется возможным точно р-
вероятности. Поэтому термин <известная вероятность> скорее
на использовании определенных методов формирования выч
на знании точных размеров совокупности.
Вероятностные методы включают в свой состав: простои <.. г,
отбор, систематический отбор, кластерный отбор и стратиф.
ный отбор.
Простой случайный отбор предполагает, что вероятное!;
бранным в выборку известна и является одинаковой для к..
совокупности. Вероятность быть включенным в выборку о? "
отношением объема выборки к размеру совокупности.
Простой случайный отбор может осуществляться с помои
ющих методов: формирование выборки вслепую и с пометы.
случайных чисел.
При использовании метода формирования выборки всчсп.-.
цы совокупности в соответствии с их фамилиями, названиям" ;
гими признаками вносятся в карточки, которые в перемсш
помещаются в какую-то непрозрачную емкость (ящик, короб1
Из данной емкости кто-то случайным образом вытягивас чк
чек, определяемое объемом выборки.
В таблицах случайных чисел содержатся числа, порядок г
которых в таблицу осуществлен случайным образом. Единицам .
ности присваивают порядковые номера. В таблице случайных -
бирают любую начальную точку и, двигаясь в произвольном I
нии и произвольно меняя направление движения, выбирают ч
мое количество номеров из числа присвоенных, равное эаран
ленному объему выборки.
Использование простого случайного отбора гарантирусп. -"
единица совокупности известна и имеет равные шансы быт>
ной в выборку.
Процесс маркетинговых исследований 241
Однако, чтобы можно было эти методы использовать, необходимо
предварительно определить каждую единицу совокупности, что при боль-
ших размерах совокупности сделать достаточно сложно, а порой и не-
возможно.
Данный недостаток существенно снижается при использовании ком-
пьютера для присвоения единицам совокупности номеров и формирова-
ния выборки. При телефонном интервью компьютер может генерировать
случайным образом телефонные номера: он имеет генератор случайных
чисел.
Начальная часть метода систематического отбора соответствует на-
чальной части метода простого случайного отбора: необходимо получить
полный список единиц генеральной совокупности.
Однако далее вместо присвоения порядковых номеров используется
показатель <интервал скачка>, рассчитанный как отношение размера
совокупности к объему выборки. Например, если используется телефон-
ный справочник и интервал скачка был определен равным 250, то это
означает, что каждый 250-й телефонный номер включается в выборку.
Для определения же начальных страницы и колонки справочника ис-
пользуются случайные числа.
Очевидно, что данный метод является более экономичным и быс-
трым по сравнению с методом простого случайного отбора. Случайные
числа используются только на начальной стадии его реализации. Вместе
с тем такой метод дает менее репрезентативные результаты по сравне-
нию с методом простого случайного отбора.
Особенно широко метод систематического отбора используется,
когда для различных видов совокупностей имеются различные справоч-
ники, списки, спецификации и т.п. материалы.
Другим методом вероятностного отбора является кластерный отбор,
основанный на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых
представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода
очень похожа на базовую концепцию метода систематического отбора,
однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предпо-
ложим, что исследуется мнение населения какого-то региона относи-
тельно марки какого-то товара.
Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), на-
пример области. Исследователь может считать, что выделенные кластеры
являются идентичными и мнение населения этих областей характерно
для региона в целом. Далее одна из областей (один кластер) выбирается
случайным образом, определяется совокупность для этой области, в ней
проводится соответствующее исследование, а выводы обобщаются на
совокупность всего региона (одноступенчатый подход).
Формирование выборки можно осуществить и на основе двухсту-
пенчатого подхода. В этом случае после первоначального случайного фор-
мирования выборки кластеров (в нашем примере случайным образом
выбирается несколько областей) используется один из вероятностных
методов для проведения исследований среди единиц выборки. Очевидно,
что репрезентативность результатов, полученных на основе исследова-
ний для группы кластеров, является более высокой, чем для одного
кластера. Однако этот подход является более дорогим по сравнению с
одноступенчатым подходом.
242 Глава 4
Иногда при проведении исследований, когда общую исс .
территорию можно разбить на отдельные зоны, при формироп:"!
борки используется выборочная решетка, накладываемая на к
следуемой территории. Каждая ячейка решетки определяет кои>.:
кластер. Далее используется один из описанных методов форм;;.
выборки. К сожалению, метод выборочной решетки не учиты>;<-
нистративные, естественные (реки, улицы и т.п.) и другие тр.";
В основе всех описанных методов лежит предположение, ч-
совокупность характеризуется симметричным распределением с-
вых характеристик. Другими словами, каждая выборка достаточи
характеризует всю совокупность, различные крайности в выбор
новешивают друг друга. Но такая ситуация на практике встрсчасю
редко. Скажем, исследуется рыночный потенциал определенно!
на для какого-то товара. Население больших, средних и малых ;
сельской местности данного региона отличается по уровню оп
ния, дохода, образу жизни и т.п.
В случае несимметричного распределения совокупности ;;>
разделяется на различные подгруппы (страты), например но
доходов, и выборки формируются из этих подгрупп, по сути дс:;
ющихся сегментами рынка. Такой метод носит название стратч;
ванного отбора.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168