Следует отметить, что нет прямой связи между объемом выборки и
репрезентативностью полученных результатов. Предположим, например,
что в целях изучения степени использования в России персональных
компьютеров в научной работе проводился опрос на основе принципа
удобства на одном из московских перекрестков. И хотя было опрошено
5000 респондентов, полученные результаты не являются репрезентатив-
ными даже для Москвы. Это обусловлено тем, что был использован
невероятностный метод формирования выборки, который в данном слу-
чае применять было нельзя.
На практике используется несколько подходов к определению объе-
ма выборки. Прежде всего опишем наиболее простые.
Произвольный подход основан на применении <правила большого
пальца>. Например, бездоказательно принимается, что для получения точ-
ных результатов выборка должна составлять 5% от совокупности. Данный
подход является простым и легким в исполнении, однако не представляет-
ся возможным установить точность полученных результатов. При достаточ-
но большой совокупности он к тому же может быть и весьма дорогим.
Объем выборки может быть установлен исходя их неких заранее огово-
ренных условий. Скажем, заказчик маркетингового исследования знает, что
при изучении общественного мнения выборка обычно составляет 1000-
1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придерживаться дан-
ной цифры. В случае, если на каком-то рынке проводятся ежегодные иссле-
дования, то в каждом году используется выборка одного и того же объем;!.
В отличие от первого подхода здесь при определении объема выборки ис
пользуется известная логика, которая, однако, является весьма уязвимой.
Например, при проведении определенных исследований может потребо-
ваться точность меньше, чем при изучении общественного мнения, да и
объем совокупности может быть во много раз меньше, нежели при изуче-
нии общественного мнения. Таким образом, данный подход не принимает
в расчет текущие обстоятельства и может быть достаточно дорогим.
В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема
выборки используется стоимость проведения обследования. Так, в бюджете
маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение
определенных обследований, которые нельзя превышать. Очевидно, что
ценность получаемой информации не принимается в расчет. Однако в ряде
случаев и малая выборка может дать достаточно точные результаты.
Представляется разумным учитывать затраты не абсолютным обра-
зом, а по отношению к полезности информации, полученной в резуль-
тате проведенных обследований. Заказчик и исследователь должны рас-
248 Глава 4
смотреть различные объемы выборки и методы сбора данных, >и:;
учесть другие факторы.
Объем выборки может определяться на основе статистическое
лиза. Этот подход основан на определении минимального объема вь
ки исходя из определенных требований к надежности и ДОСТОВСР!!
получаемых результатов. Он также используется при анализе получен
результатов для отдельных подгрупп, формируемых в составе выл
по полу, возрасту, уровню образования и т.п. Требования к надежи
и точности результатов для отдельных подгрупп диктуют опрсде к
требования к объему выборки в целом.
Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к
делению объема выборки основан на расчете доверительных интер- -:
Рассмотрение данного подхода начнем с краткой характеристики
базовых понятий математической статистики (см. подробнее, нагцн-
в [12]).
Понятие вариации характеризует величину несхожести (схож
ответов респондентов на определенный вопрос. В более строгом г;
вариацией значений какого-либо признака в совокупности начын,г
различие его значений у разных единиц данной совокупности в о;;
тот же период или момент времени. Результаты ответов на вопрос ;
роса обычно представляются в форме кривой распределения. При ш
кой схожести ответов говорят о малой вариации (узкая кривая распр
ления) и при низкой схожести ответов - о высокой вариации (шщ ч;
кривая распределения). На рис. 4.7 приводятся кривые распредс
результатов ответа на вопрос: <Сколько миль за год проходит ваш ;
мобиль?> для низкой и высокой вариации ответов.
Рис. 4.7. Вариация и кривые распределения
В качестве меры вариации обычно принимается среднее квадратич
кое отклонение, которое характеризует среднее расстояние от срезч
оценки ответов каждого респондента на определенный вопрос. Мож
сравнить среднее квадратическое отклонения для двух выборок и г";
делить, для какой из них вариация является меньшей.
Поскольку все маркетинговые решения принимаются в условя
неопределенности, то это обстоятельство целесообразно учесть при с
Процесс маркетинговых исследований 249
ределении объема выборки. Так как определение исследуемых величин
для совокупности в целом осуществляется на основе выборочной стати-
стики, то следует установить диапазон (доверительный интервал), в
который, как ожидается, попадут оценки для совокупности в целом, и
ошибку их определения.
Понятие <доверительный интервал> - это диапазон, крайним точ-
кам которого соответствует определенный процент определенных отве-
тов на какой-то вопрос. Данное понятие тесно связано с понятием <сред-
нее квадратическое отклонение изучаемого признака в генеральной со-
вокупности>: чем оно больше, тем шире должен быть доверительный
интервал, чтобы включить в свой состав, например, 95% ответов.
Из свойств нормальной кривой распределения вытекает, что конеч-
ные точки доверительного интервала, равного, скажем 95%, определя-
ются как произведение 1,96, называемого нормированным отклонени-
ем, на среднее квадратическое отклонение. Числа 1,96 и 2,58 (для 99%-
ного доверительного интервала) обозначаются как т.. Имеются таблицы
<Значение интеграла вероятностей> (приложение 2), которые дают воз-
можность определить величины 2 для различных доверительных интерва-
лов. Доверительный интервал, равный или 95%, или 99%, является стан-
дартным при проведении маркетинговых исследований.
Например, проведено исследование числа визитов автовладельцев в
сервисные мастерские за год. Доверительный интервал для среднего числа
визитов был рассчитан равным 5-7 визитам при 99%-ном уровне дове-
рительности. Это означает, что если появится возможность провести
независимо 100 раз выборочные исследования, то для 99 средних значе-
ний числа визитов попадут в диапазон от 5 до 7 визитов - другими
словами, 99% автовладельцев попадут в доверительный интервал.
Предположим, было проведено исследование для пятидесяти незави-
симых выборок.
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