<<

стр. 15
(всего 35)

СОДЕРЖАНИЕ

>>

информация не искажалась. Недопустимо искажение ответов в желаемом направлении, на-
пример с помощью наводящих вопросов. Занимаясь структурой вопроса, следует руководство-
ваться его соответствием выдвинутым критериям, а не удобством, как это показано в следую-
щем примере. Необходимо также предварительное тестирование перед полевым исследовани-
ем, до того как встанет этическая проблема.

! ПРИМЕР. Этика при проведении международных маркетинговых исследований
При разработке анкеты, когда возможные категории ответов неизвестны, полезно ис-
! пользовать открытые вопросы. В исследовании, посвященном этическим аспектам между-
| народного маркетинга, использовался ряд открытых вопросов. Цель исследования— вы-
| явить три наиболее распространенные этические проблемы в международной деятельности
I австралийских фирм. После анализа результатов исследователи разделили их на десять чаще
всего встречающихся категорий; традиционное взяточничество в небольших масштабах;
I крупномасштабная коррупция; подарки, одолжения и развлечения; ценообразование; не со-
ответствующая предъявляемым требованиям продукция или технология; практика уклоне-
I ния от налогов; нелегальная и аморальная деятельность; сомнительные комиссии для про-
I движения членов; культурные различия и вовлеченность в политические аферы. Большое
I количество категорий свидетельствует о том, что этические аспекты международного марке-
| тинга должны рассматриваться более внимательно! Использование структурированных во-
просов в этом случае, хотя и удобнее, но неуместно с этической точки зрения [49].


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА
Описанный выше процесс разработки анкеты также подходит и для разработки анкет, ис-
пользуемых в Internet-исследованиях. Несколько фирм, такие как Decisive Technology
(•www.decisive.com), предлагают программное обеспечение и сервис для разработки анкет, ис-
пользуемых в Internet. Internet-анкеты имеют много общего с анкетами САР1. Анкеты разраба-
тываются с помощью многих дополнительных средств — графики, рисунков, рекламы, анима-
ции, звуковых и видеоклипов. Более того, исследователь может контролировать срок, в течение
которого рассматриваемые объекты будут доступны респондентам и количество раз, которое
данный объект будет доступен респонденту. Это намного увеличивает сложность анкет, запол-
няемых по Internet. Как и в случае с CATI и CAPI, могут применяться сложные модели пропус-


398 Часть II. Разработка плана исследования
ка вопросов и перехода к другим вопросам. Вопросы можно персонализировать и ответы на
предыдущие вопросы вставлять в последующие вопросы. Возможно использование следующих
видов шкал: порядковая рейтинговая шкала, шкала Лайкерта, семантического дифференциала
и шкала Стэпела.

ПРИМЕР. Оценка Web-страниц SurveySite
Компании, использующие Internet, Web-дизайнеры прилагают все больше усилий в по-
исках ответа на вопрос, какие характеристики и пережитые эмоции заставляют посетителей
заходить на страницу повторно. Также важно знать и нежелательные характеристики Web-
страницы, чтобы избегать их при разработке сайта в Internet. Компания SurveySite, зани-
мающаяся Internet-исследованиями, провела глубокий анализ по этим вопросам.
В исследовании участвовало 87 американских и канадских Web-страниц. Каждая
страничка имела сноску на форму, содержащую вопросы относительно визита данного
сайта. Таким образом, любой желающий может принять участие в опросе и оценить по-
сещенную страницу. Анкета состояла из двенадцати вопросов по двум широким направ-
лениям: техническая и композиционная оценка и эмоциональные ощущения от посеще-
ния страницы. Технические и композиционные вопросы располагались первыми по по-
рядку. Все вопросы, за исключением одного, задавались по семибалльной шкале. Один
вопрос был открытым и спрашивал респондентов о наиболее существенных факторах при
принятии решения о повторном посещении страницы. Анкету перед исследованием тща-
тельно протестировали.
В результате опроса выяснили, что содержание — наиболее важный фактор принятия
решения о повторном визите. Соответственно "легкомысленное содержание" было основ-
ной причиной нежелания повторно посетить Web-страницу. Вторым по важности фактором
в определении коэффициента повторной посещаемости является то, насколько приятным
было посещение сайта. Удовольствие от посещения сайта можно измерить тем, нашли ли
посетители необходимую информацию. На следующем месте, по оценкам респондентов,
оказалась организация страницы и степень уникальности, что также влияет на количество
повторных посещений. Основываясь на результатах данного опроса, компании и Web-
дизайнеры должны принимать решение о содержании, внешнем виде, уникальности при
разработке собственных Web-страниц. Подобная стратегия поможет увеличить количество
повторных визитов на их страницу [50].

Существует много различных компьютерных программ по разработке анкет, например С12
и С13. Другая программа — SURVEYOR, выпущенная компанией Computers for Marketing, может
создавать, тестировать и подготавливать анкеты для полевой работы. Программа SURVEYPRO,
разработанная Apian Software ofMenlo Park, Калифорния, — удобный инструмент для разработ-
ки и дизайна анкет.

˜ В центре внимания Burke

При разработке анкеты сотрудники Burke удостоверяются, что получат информацию, не-
:
обходимую для решения проблемы маркетингового исследования. Для этого выполняется
ряд процедур.
|
1. Разработка блок-схемы информации, которую необходимо получить в результате иссле-
дования,
а) Четко определить существующие взаимосвязи между информацией.
!
b) Проверить соответствие между информацией, полученной из анкеты, и отображен-
ной на блок-схеме.
c) Точно определить цели каждого раздела информации и данных. Цели для каждого
блока информации нужно сформулировать настолько четко, чтобы их можно было
использовать при составлении вопросов.


Глава 10. Разработка анкеты и форм для записи результатов наблюдения 399
2. На этой стадии следует критически еще раз просмотреть блок-схему и задать себе сле-
дующие вопросы:
a) Действительно ли мне необходимо это знать и знаю ли я, что собираюсь делать с
этой информацией
или
b) Это было бы интересно знать, но не обязательно,
Вы часто будете подвергаться давлению со стороны клиента, который будет заявлять
примерно следующее: "Раз нам удалось привлечь внимание респондента, то почему бы не
спросить Г Burke выступает против добавления вопросов для интереса.
После обоснования необходимости вопроса специалисты Burke принимают решение о
структуре вопроса. В основном используются структурированные многовариантные вопросы
или вопросы со шкалами. Использование неструктурированных вопросов ограничено, осо-
бенно для больших групп респондентов. Существенное внимание уделяется словесной фор-
мулировке вопроса, Она должна быть простой, точной, понимаемой респондентами в том
смысле, который подразумевал исследователь, и обеспечивать точные и неискаженные отве-
ты. Что касается порядка вопросов, то квалификационные вопросы должны задаваться в
первую очередь, а демографические и персональные — в конце, Между ними в логической
последовательности должны располагаться вопросы, касающиеся предмета исследования.
Форма анкет часто предусматривает ее разбиение на отдельные части с вопросами, относя-
щимися к определенной теме. Рассмотрим анкету для опроса, проведенного WEBNOSTICS
для изучения тактических характеристик ее Web-страницы, Содержание и порядок типич-
ной полученной информации выглядят следующим образом.
• Содержание Web-страницы (информативность, релевантность, развлекательность)
• Техническая эффективность (время загрузки Web-страниц, использование плагинов)
• Дизайн/внешний вид (классный, легкий в навигации, интуитивный, качество графики)
• Загрузка (полезность, скорость, надежность, частота обновлений)
• Ссылки (удобство, про вере нность, добавление новинок)
• Покупки (безопасность, легкость транзакций, цена, качество)
• Реклама (привлекательность, были ли выходы через ссылки "щелкните")
• Чаты/подписка на рассылку новостей (релевантность, частота использования)
• Игры/ конкурсы (интерес, призы, частота участия)
• Конфиденциальность (доверие к сайту, персональные запросы информации)
Примечательно, что такой пункт, как конфиденциальность, относящийся к затрудни-
тельным вопросам, оценивается в последнюю очередь.
Следует отметить, что Burke внимательно относится к предварительному тестированию.
Каждая анкета проходит тщательное предварительное тестирование с привлечением тех же
групп респондентов и процедур опроса, что и в фактическом опросе. При обнаружении про-
| блем анкеты проходят дополнительное предварительное тестирование. Превосходно разра-
I ботанные анкеты позволили Burke сделать важные открытия для своих клиентов.



РЕЗЮМЕ
Для сбора количественной первичной информации исследователю необходимо разработать
анкеты или форму для записи результатов наблюдения. Анкета имеет три цели: "перевести"
информационные потребности на "язык" вопросов, на которые респондент сможет и захочет
ответить. Она должна мотивировать опрашиваемых к завершению ее заполнения и минимизи-
ровать ошибку наблюдения.


400 Часть II. Разработка плана исследования
Разработка анкеты находится на стыке искусства и науки. Этот процесс начинается с четко-
го определения необходимой информации и способа опроса. Следующий шаг— принятие ре-
шения о содержании отдельных вопросов. Характер постановки вопроса должен помочь пре-
одолеть нежелание респондента отвечать или затруднения с ответом. Опрашиваемые не в со-
стоянии отвечать, если они недостаточно информированы, не могут вспомнить или
сформулировать ответ. Респонденты могут отказаться отвечать, если ответ требует больших
усилий, задается в неуместной ситуации или контексте, не служит обоснованной цели или ка-
сается конфиденциальной информации. Затем принимается решение о структуре вопроса. Во-
просы могут быть неструктурированными (открытыми) или структурированными в различной
степени. Структурированные вопросы включают многовариантные, альтернативные и осно-
ванные на шкалах.
Словесная формулировка каждого вопроса включает определение предмета, использование
простых однозначных слов и полярных утверждений. Исследователю нужно избегать двойных
вопросов, скрытых альтернатив, скрытых допущений, обобщений и оценок. После определе-
ния формулировки вопроса необходимо принять решение о порядке их расположения в анкете.
Особенно внимательно нужно подходить к вступительным вопросам, виду информации,
сложным вопросам и влиянию предшествующих вопросов на последующие. Вопросы следует
располагать в логической последовательности.
Следующий этап — определение формы и расположения вопросов. При оформлении ан-
кеты необходимо учитывать следующие факторы: внешний вид, использование буклетов,
размещение вопроса на одной странице, формат категорий ответа, избежание излишне
плотной печати, размещение инструкций, цветное кодирование, легкий для чтения формат.
Последний, не менее важный этап — предварительное тестирование. Важные аспекты; сте-
пень предварительного тестирования, характеристики респондентов, способ опроса, харак-
теристики интервьюеров, размер выборки, протокольный анализ и отчет, а также редактиро-
вание и общий анализ.
Разработка форм для записи результатов требует принятия точных решений о том, что будет
наблюдаться и как будет описано поведение. При этом полезно определить, кто, что, где, когда,
почему и как должен наблюдать за поведением людей.
Анкету или другой инструмент исследования нужно адаптировать к специфике культурной
среды. Анкета также должна быть достаточно универсальной с точки зрения методов опроса,
так как разные их виды могут использоваться в разных странах. Для облегчения интерпретации
и перевода следует использовать простые слова и избегать сложных вопросов. Internet и компь-
ютеры могут оказать большую помощь исследователю при разработке качественных анкет и
форм для записи результатов.


ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ПОНЯТИЯ
ошибка расположения (order or position
альтернативный вопрос (dichotomous
bias)
question)
предварительное кодирование (preceding)
анкета (questionnaire)
предварительное тестирование (pretesting)
воронкообразный подход (funnel approach)
разветвленный вопрос (branching question)
двойной вопрос (double-barreled question)
скрытая альтернатива (implicit alternative)
идентификационная информация
(identification information) сокращение времени (telescoping)
классификационная информация структурированные вопросы (structured
(classification information) questions)
направляющий вопрос (leading question) фильтрующие вопросы (filter questions)
неструктурированные вопросы
(unstructered questions)


401
Глава 10. Разработка анкеты и форм для записи результатов наблюдения
УПРАЖНЕНИЯ
Вопросы
1. В чем заключается цель использования анкет и форм для записи результатов наблюдения?
2. Объясните, как метод опроса влияет на процесс разработки анкеты?
3. Каковы критерии включения определенного вопроса в анкету?
4. Что такое двойной вопрос?
5. Почему респонденты не в состоянии ответить на вопрос?
6. Объясните, что такое ошибки пропусков, сокращения времени и придумывания. Каковы
методы их устранения?
7. В чем причины отказа отвечать на конкретный вопрос?
8. Что может сделать исследователь, чтобы запрос им информации у респондента выглядел
обоснованным?
9. Объясните применение вероятностных методик при получении информации, "чувстви-
тельной" для респондента.
10. В чем заключаются преимущества и недостатки неструктурированных вопросов?
11. Перечислите аспекты, связанные с разработкой многовариантных ответов.
12. Перечислите существующие рекомендации о словесной формулировке вопроса.
13. Что такое наводящий вопрос? Дайте пример.
14. Что подразумевает соответствующий порядок вопросов при получении основной, класси-
фикационной и идентификационной информации?
15. Перечислите существующие рекомендации о форме и внешнем виде анкеты.
16. Рассмотрите проблемы, связанные с предварительным тестированием анкеты.
17. Перечислите основные решения, необходимые при разработке форм для записи результатов
наблюдения.


Задания
1. Разработайте три двойных вопроса, связанных с полетами и предпочтениями пассажирами
авиалиний. Предложите также правильную версию каждого вопроса.
2. Подберите не меньше 10 многозначных слов, которые не следует использовать при состав-
лении вопросов,
3. Определяют ли следующие вопросы предмет сбора информации? Почему? Да или нет?
a) Назовите вашу любимую торговую марку зубной пасты.
b) Как часто у вас отпуск?
c) Употребляете ли вы апельсиновый сок?
1.Да 2. Нет
4. Составьте открытый вопрос о том, занимаются ли домохозяйства садоводством. Для полу-
чения этой же информации разработайте многовариантный и альтернативный вопросы.
Какая форма предпочтительнее?
5. Сформулируйте пять вопросов, которые побуждали бы респондентов сделать обобщение
или приблизительную оценку.
6. Разработайте ряд вопросов для определения доли домохозяйств с детьми до семи лет, где
жестоко обращаются с детьми. Примените вероятностный подход к ответам.


402 Часть II. Разработка плана исследования
7, Недавний выпускник, принятый на работу в отдел маркетинга одной крупной телефонной
компании, получил задание составить анкету для определения предпочтений домохозяйств
относительно использования телефонных карточек. Анкетирование проводится в виде ин-
тервью с посетителями торгового центра. Используя принципы разработки анкеты, крити-
чески оцените анкету

1. Ваше имя
2. Возраст
3. Семейное положение
Доход
4.
Какой телефонной карточкой (если она у вас есть) вы пользуетесь?
5.
1, AT&T 2. MCJ
3. Другие
US Sprint 4.
Как часто вы пользуетесь телефонной карточкой
6.
Очень часто
Нечасто
1 2 3 4 5 6 7
Что вы думаете о телефонной карточке AT&T?
7,

8. Предположим, что ваша семья выбирает телефонную карточку. Пожалуйста, отметьте
важность следующих факторов при выборе карточки.
Неважно Очень важно

3 4 5
а) Стоимость звонка 1 2
б) Простота использования 1 2 3 4 5
в) Плата за местные и междугородные 1 2 3 4 5
переговоры включается в один и тот
же счет
3 4 5
г) Скидки на звонки 1 2
д) Качество соединения 1 2 3 4 5
е) Качество обслуживания клиентов 1 2 3 4 5
10. Насколько важно для телефонной компании предлагать потребителям телефонные
карточки?
Очень важно
Неважно
1 2 3 4 5 6 7
11. Проживают ли с вами дети?
Благодарим за помощь.


УПРАЖНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
INTERNET И КОМПЬЮТЕРА
1. Компания IBM хотела бы провести Internet-опрос для определения имиджа своих компью-
теров и компьютеров конкурентов (Compaq, Deli и Hewlett-Packard}. Разработайте для такого
случая анкету. Необходимую информацию можно получить на Web-сайтах указанных ком-
паний (www. ibm.com, www.dell.com, www. Compaq, com, www. hp. com).


Глава 10. Разработка анкеты и форм для записи результатов наблюдения 403
2. Подготовьте анкету, чтобы измерить предпочтения по поводу кроссовок с помошью
программы для разработки анкет Ci3 System. С помощью компьютера проведите опрос
10 студентов.
3. Разработайте анкету для задания 7 с использованием компьютерной программы. Сравните
между собой оба варианта — ручной и компьютерный.
4. Зайдите на Web-сайт одной из маркетинговых фирм по проведению Internet-
исследований (например, компании Greenfield Online Research Center, Inc. по адресу
www. g f e e n f ieldonline . com). Определите, какой опрос сейчас проводится. Крити-
чески проанализируйте анкету, используя материал данной главы.


КОММЕНТАРИИ
1. Shari Sanders. "Kids & Teens Show Who's Boss in Purchasing Power", Discount Store News, April 3,
1995, p. 22-30.
2. "Channel 5 Scores with Child Viewers", Marketing Week, February 19, 1998, p. 14; Joseph
Rydholm, ''Omnibus Study Talks to Kids", Quirk's Marketing Research Review, June—July 1991,
p. 41-42.
3. S.L. Payne, The Art of Asking Questions (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1951).
4. Эти рекомендации взяты из нескольких книг по вопросам составления анкеты, Например,
см. работы Howard Schuman, Stanley Presser, Questions & Answers in Attitude Survey (Thousand
Oaks, CA: Sage Publications, 1996); Arlene Fink, How to Ask Survey Questions (Thousand Oaks, CA;
Sage Publications, 1995); Floyd J. Fowler, Jr., Improving Survey Questions (Thousand Oaks, CA:
Sage Publications, 1995).
5. Howard Schuman, Stanley Presser, Questions & Answers in Attitude Survey (Thousand Oaks, CA:
Sage Publications, 1996); Jagdip Singh, Roy D. Howell, Gary K. Rhoads, "Adaptive Designs for
Likert-Type Data: An Approach for Implementing Marketing Surveys", Journal of Marketing
Research, August 1990, p. 304-321.
6. Linda B. Bourque, Eve P. Fielder, How to Conduct Self-Administered and Mail Surveys (Thousand
Oaks, CA: Sage Publications, 1995); James H. Frey, Sabine M. Oishi, How to Conduct Interviews by
Telephone and in Person (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995).
7. Thomas T. Semon, "Asking 'How Important' Is Not Enough", Marketing News, August 4, 1997,
p. 19.
8. "Brand Imaging Drives Niketown", Chain Store Age, April 1996, p, 46—54.
9. Arthur Stemgold, Rex H. Warland, Robert O. Hermann, "Do Surveys Overstate Public Concerns?",
Public Opinion Quarterly, Summer 1994, p. 255—263; D.I. Hawtans, K.A. Coney, "Uninformed
Response Error in Survey Research", Journal of Marketing Research, August 1981, p. 373.
10. Jan Stapel, "Observations: A Brief Observation about Lika-bility and Interests ngness of Advertising",
Journal of Advertising Research, March—April 1994, p. 79—80; George F. Bishop, Robert
W. Oldendick, Alfred J. Tuchfarber, "Effects of Filter Questions in Public Opinion Surveys", Public
Opinion Quarterly, Spring 1982, p. 66—85.
11. Kenneth C. Schneider, James C. Johnson, "Link between Response-Inducing Strategies and
Uninformed Response", Marketing Intelligence & Planning, January 1994, p. 29—36.
12. Solomon Dutka, Lester R. Frankel "Measuring Response Error", Journal of Advertising Research,
January—February 1997, p. 33—39; Terry Haller, Danger: Marketing Researcher at Work (Westport,
CT: Quorum Books, 1983), p. 149.
13. Geeta Menon, Priya Raghubir, Norbert Schwarz, "Behavioral Frequency Judgments: An
Accessibility Diagnosticity Framework", Journal of Consumer Research, September 1995, p. 212—



404 Часть II. Разработка плана исследования
228; William A. Cook, "Telescoping and Memory's Other Tricks", Journal of Advertising Research,
October-March 1987, p. 5-8.
14. R.P. Hill, "Researching Sensitive Topics in Marketing— The Special Case of Vulnerable
Populations", Journal of Public Policy & Marketing, Spring 1995, p. 143-148.
15. Roger Tourangeau, Tom W. Smith, "Asking Sensitive Questions: The Impact of Data Collection
Mode, Question Format, and Question Context", Public Opinion Quarterly, Summer 1996, p. 275-
304; Kent H. Marquis et al., Response Errors in Sensitive Topic Survey: Estimates, Effects, and
Correction Options (Santa Monica, CA: Rand Corporation, 1981).
16. Priya Raghubir, Geeta Menon, "Asking Sensitive Questions: The Effects of Type ofReferent
and Frequency Wording in Counterbiastng Methods", Psychology & Marketing, October 1996,
p. 633-652.
17. Brian K. Burton, Janet P. Near, "Estimating the Incidence of Wrongdoing and Whistle-Blowing:
Results of a Study Using Randomized Response Technique", Journal of Business Ethics, January
1995, p. 17-30.
18. P. Mukhopadhyay, "A Note on UMVU-Estimation under Randomized-Response Model",
Communications in Statistics— Theory and Methods, October 1997, p. 2415—2420; D.E. Stem, Jr.,
R.K. Steinhorst, "Telephone Interview and Mail Questionnaire Applications of the Randomized
Response Model", Journal of the American Statistical Association, September 1984, p. 555—564.
19. Lynn M. Newman, "That's a Good Question", American Demographics (Marketing Tools), June
1995, p. 10-13.
20. Serge Luyens, "Coding Verbatims by Computers", Marketing Research: A Magazine of Management
& Applications, Spring 1995, p. 20-25.
21. Основано на исследованиях автора.
22. Kevin W. Mossholder, Randall P. Settoon, Stanley G. Harris, Achilles A. Armenakis, "Measuring
Emotion in Open-Ended Survey Responses: An Application of Textual Data Analysis", Journal of
Management, February 1995, p. 335—355.
23. Floyd J. Fowler, Jr., Improving Survey Questions (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995); Jon
A. Krosnick, Duane F. Alwin, "An Evaluation of a Cognitive Theory of Response-Order Effects in
Survey Measurement", Public Opinion Quarterly, Summer 1987, p. 201—219.
24. Niels J. Blunch, "Position Bias in Multiple-Choice Questions", Journal of Marketing Research, May
1984, p. 216—220. Автор утверждает, что ошибку расположения в многовариантных вопросах
нельзя исключить, изменив порядок расположения вариантов ответа. Эта точка зрения
противоречит общепринятой.
25. Howard Schuman, Stanley Presser, Questions & Answers in Attitude Survey (Thousand Oaks, CA:
Sage Publications, 1996).
26. Joseph A. Herriges, Jason F. Shogren, "Starting Point Bias in Dichotomous Choice Valuation with
Follow-up Questioning", Journal of Environmental Economics & Management, January 1996, p. 112—
131; R.W. Mizerski, J.B. Freiden, R.C. Green Jr., "The Effect of the 'Don't Know' Option on TV Ad
Claim Recognition Tests", in Advances in Consumer Research (Association for Consumer Research,
1983), p. 283-287.
27. Michael McBumett, "Wording of Questions Affects Responses to Gun Control Issue", Marketing
News, January 6, 1997, p. 12; M. Wanke, N. Schwarz, E. Noelle-Neumann, "Asking Comparative
Questions: The Impact of the Direction of Comparison", Public Opinion Quarterly, Fall 1995,
p. 347-372.
28. J.F. Etter, T.V. Pemeger, "Analysis of Nonresponse Bias in a Mailed Health Survey", Journal of
Clinical Epidemiology, October 1997, p. 1123-1128; G.S. Omura, "Correlates of Item Nonresponse",
Journal of the Market Research Society, October 1983, p. 321—330; S. Presser, "Is Inaccuracy on
Factual Survey Items Item-Specific or Respondent-Specifier", Public Opinion Quarterly, Spring
1984, p. 344-355.


Глава 10. Разработка анкеты и форм для записи результатов наблюдения 405
29. Nancy Johnson Stout, "Questionnaire Design Workshop Helps Market Researchers Build Better
Surveys", Health Care Strategic Management, July 1994, p. 10—11.
30. LidaC. Saltz, "How to Get Your News Release Published". Journal of Accountancy, November 1996,
p. 89-91.
31. Brad Edmondson, "How to Spot a Bogus Poll", American Demographics, October 1996, p. 10—15;
John O'Brien, "How Do Market Researchers Ask Questions?", Journal of the Market Research
Society, April 1984, p. 93-107.
32. Thomas T. Semon, "Ask Simple Question to Improve Analysis of Value Perception", Marketing
News, February 27,1995, p. 32.
33. Paul R. Abramson, Charles W. Ostrom, "Question Wording and Partisanship", Public Opinion
Quarterly, Spring 1994, p. 21-48,
34. "Don't Lead; You May Skew Poll Results", Marketing News, June 3, 1996, p. H37.
35. Raymond J. Adamek, "Public Opinion and Roe versus Wade; Measurement Difficulties", Public
Opinion Quarter!, Fall 1994, p. 409-418; E. Noe lie-Neumann, B. Worcester, "International Opinion
Research", European Research, July 1984, p. 124—131.
36. Jacob Jacoby, George J. Szybillo, "Consumer Research in FTC versus Kraft (1991): A Case of Heads
We Win, Tails You Lose?", Journal of Public Policy & Marketing, Spring 1995, p. 1-14; E.D. Jaffe,
I.D. Nebenzahl, "Alternative Questionnaire Formats for Country Image Studies", Journal of
Marketing Research, November 1984, p. 463-471,
37. Howard Schuman, Stanley Presser, Questions & Answers in Attitude Survey (Thousand Oaks, CA;
Sage Publications, 1996); Jon A, Krosnick, Duane F. Alwin, "An Evaluation of a Cognitive Theory
of Response-Order Effects in Survey Measurement", Public Opinion Quarterly, Summer 1987,
p. 201-129.
38. Barbara A. Bickart, "Carryover and Backfire Effects in Marketing Research", Journal of Marketing
Research, February 1993, p. 52—62. См. также статью Ian McAllister, Martin P. Wallenberg,
"Measuring Levels of Party Identification: Does Question Order Matter?", Public Opinion Quarterly,
Summer 1995, p. 259-268,
39. Fern K. Will its, Bin Ke, 'Tart-Whole Question Order Effects: Views ofRurality", Public Opinion
Quarterly, Fall 1995, p. 392-403; Donald J. Messmer, Daniel J. Seymour, "The Effects of
Branching on Item Nonre-sponse", Public Opinion Quarterly, Summer 1982, p. 270—277.
40. George R. Milne, "Consumer Participation in Mailing Lists: A Field Experiment", Journal of Public
Policy & Marketing, Fall 1997, p. 298-309.
41. Linda Friedman, Hershey H. Friedman, "A Comparison of Vertical and Horizontal Rating Scales",
Mid-Atlantic Journal of Business, March 1994, p. 107—111.
42. "A World Press Model Debuts", Graphic Arts Monthly, June 1994, p. 66.
43. E. Martin, A.E. Polivka, "Diagnostics for Redesigning Survey Questionnaires — Measuring Work in
I he Current Population Survey", Public Opinion Quarterly, Winter 1995, p. 547—567.
44. M.G. Mohrle, "Empirical Testing of a Computer-Based Dialog Questionnaire — 11 Design Rules
for Successful Usage", Wtrtschaftsinformatik, October 1997, p. 461.
45. Adamantios Diamantopoulos, Nina Reynolds, Bodo B. Schlegelmilch, "Pretesting in Questionnaire
Design: The Impact of Respondent Characteristics on Error Detection", Journal of the Market
Research Society, October 1994, p. 295-314.
46. Nina Reynolds, Adamantios Diamantopoulos, Bodo B. Schlegelmilch, "Pretesting in Questionnaire
Design: A Review of the Literature and Suggestions for Further Research", Journal of the Market
Research Society, April 1993, p. 171-182.
47. Jack NetT, "S.C. Johnson Sees Extension Opportunities with DowBrands", Advertising Age,
November 3, 1997, p. 17; Julie Skur Hill, "Japan Hatches New Brands for Johnson", Advertising Age,
September 2, 1991, p. 36.


Часть II. Разработка плана исследования
406
48. М.Н. Morris, A.S. Marks, J.A. Alien, N.S. Peery, "Modeling Ethical Attitudes and Behaviors under
Conditions of Environmental Turbulence— Case of South Africa", Journal of Business Ethics,
October 1996, p. 1119-1130; G.R. Laczniak, P.E. Murphy, Ethical Marketing Decisions the Higher
Road (Needhan Heights, MA: Allyn and Bacon, 1993).
49. R.W. Armstrong, "The Relationship between Culture and Perception of Ethical Problems in
International Marketing", Journal of Business Ethics, November 1996, p. 1199—1208;
R.W. Armstrong, "An Empirical Investigation of International Marketing Ethics: Problems
Encountered by Australian Firms", Journalof Business Ethics, November 1992, p. 161—171.
50. Marshall Rice, "What Makes Users Revisit a Web Site?", Marketing Nevis, March 17,1997, p. 12.




Глава 10. Разработка анкеты и форм для записи результатов наблюдения 407
Г лава KS
Н •»
" "3ft 4 4




Выборка: планирование
и проведение
После изучения материала этой главы вы должны уметь...
1. Показать отличие выборки от генеральной совокупности и определить критерии, опреде-
ляющие целесообразность использование выборки или генеральной совокупности.
2. Составлять план выборочного наблюдения, в который входят определение изучаемой сово-
купности и выборки, основы выборки, методов проведения выборочного наблюдения, а
также методы определения объема выборки и выборочного наблюдения.
3. Разделять методы выборочного наблюдения на детерминированные и вероятностные.
4. Описывать детерминированные методы выборочного наблюдения; нерепрезентативная вы-
борка, выборка по квотам, поверхностная выборка и выборка по принципу снежного кома.
5. Описывать вероятностные выборочные методы: простая случайная, систематическая, стра-
тифицированная и кластерная выборки.
6. Определять факторы, от которых зависит уместность использования детерминированной
или вероятностной выборки.
7. Составлять план выборочного наблюдения и использовать выборочные методы в междуна-
родных маркетинговых исследованиях.
8. Описывать этические проблемы, связанные с составлением плана выборочного наблюде-
ния и применением соответствующих методов отбора.
9. Объяснить использование Internet и компьютеров при составлении плана выборочного на-
блюдения.


КРАТКИЙ ОБЗОР
Проведение выборки — один из пунктов разработки плана маркетингового исследования.
План составляется на третьем этапе маркетингового исследования. До этого уже определена
информация, необходимая для решения проблемы маркетингового исследования, и установ-
лен тип исследования (поисковое, дескриптивное, причинно-следственное) (главы 3-7). Кро-
ме того, установлена процедура измерения и шкалирования (главы 8 и 9), а также составлена
анкета (глава 10). Следующий шаг — разработка подходящей процедуры выборки. Составление
плана выборочного наблюдения затрагивает несколько ключевых вопросов.
1. Нужно ли проводить выборочное наблюдение?
2. Если да, какой процедуре при этом следовать?
3. Какую выборку лучше использовать?
4. Насколько большой должна быть эта выборка?
5. Как уменьшить и устранить последствия ошибок ненаблюдения?
В этой главе рассматриваются основы проведения выборки. Мы определяем, в каких случа-
ях следует проводить выборочное наблюдение, и описываем его этапы. Затем описываем веро-
ятностный и детерминированный методы проведения выборки. Мы рассматриваем примене-


408 Часть II. Разработка плана исследования
ние различных выборочных методов в международных маркетинговых исследованиях, выявля-
ем важные этические проблемы и описываем использование Internet и компьютеров в процессе
отбора. В главе 12 рассматривается статистическое определение объема выборки, а также при-
чины, уменьшение и устранение последствий ошибки ненаблюдения.
Для начала рассмотрим следующие примеры, иллюстрирующим полезность выборки.

Пример. Выборочное наблюдение поколения MTV
За последние два года сеть МТУ, в которую входят каналы MTV, Nickelodeon и УН1, при-
несла большую прибыль своему основателю, компании Viacom. Опираясь на эффективную
корпоративную культуру, энергичный топ-менеджмент и известные торговые марки, в
1990-х годах компании удалось достичь ежегодного увеличения прибыли на 25%. Однако
дела у канала не всегда шли так хорошо. Маркетинговое исследование, проведенное MTV,
установило, что каналом недовольны слушатели в возрасте 18—20 лет, которые, в свое время,
помогли каналу создать "стильный" имидж. На канале крутили такие устаревшие хиты, как
Beavis & Suit-head и The Real World. Рейтинг канала начал падать, поскольку слушатели жа-
ловались, что на канале больше нет хорошей музыки.
Среди 18—24-летних слушателей провели телефонные опросы. Выборку сформиро-
вали из семей, отобранных посредством случайного компьютерного набора телефонных
номеров. Если в семье оказывалось несколько человек в возрасте 18—24-х лет, из них
выбирался один методом следующего дня рождения: интервьюер спрашивал, кто из
18—24-летних членов семьи следующим празднует день рождения и включал этого че-
ловека в выборку. Результаты исследования показали, что МТУ нуждается в реоргани-
зации. Как следствие, компания начала прямую трансляцию специальной музыкаль-
ной программы с Times Square. Были созданы новые программы, например анимаци-
онное шоу Dana, восстановлена процедура присуждения наград для музыкальных
клипов (Video Music Awards). Ведущие канала стали более искренними и перестали за-
игрывать с телевизионной аудиторией. Цель этих изменений — создать новый, более
содержательный образ МТУ, который соответствовал бы вкусам слушателей. Слушатели
18—24 лет представляют огромный интерес для канала, поскольку к этой возрастной
группе обращены взоры 13—19-летних юношей и девушек, а также людей в возрасте от
25 до 35 лет в поисках новых идей, образов и стилей.
Вялые рейтинги компании Nielsen стали оживать, и расстроенных рекламодателей вне-
запно разбудили радостным известием. В 1997 году сеть Л/ТУпринесла около 625 миллионов
долларов прибыли, что составило примерно 32% ожидаемой прибыли компании Viacom до
выплаты налогов и процентов. Канал МТУ, купленный компанией Viacom в 1986 году за 513
миллионов долларов, стоит теперь около 9 миллиардов долларов. Маркетинговые исследо-
вания, основанные на правильной трактовке выборки, помогли компании лучше понять
своего целевого потребителя и, как следствие, увеличить прибыль [ 1].



Пример. Проведение выборки
Опрос американской молодежи, American Chicle Youth Poll, проводимый Roper Organization
для компании American Chicle Group, входящей в корпорацию Warner-Lambert Co., считается
самым широким и систематизированным исследованием детей и подростков; их надежд и
переживаний, семей и школ, а также мнений по целому ряду вопросов.
Личные интервью проводились на дому; это было профильное исследование 1000 моло-
дых американцев из разных штатов, в возрасте от 8 до 17 лет, которые посещают школу. Вы-
борка представляла совокупность 8-17-летней молодежи, посещающей школу в континен-
тальной части Соединенных Штатов Америки.
Для определения мест проведения опроса использовалась трехэтапная стратифициро-
ванная выборка.


Глава 11. Выборка: планирование и проведение 409
1. После того как все округа страны стратифицировали с учетом размера совокупности в
каждом географическом регионе, случайным образом выбрали 100 округов, пропорцио-
нально генеральной совокупности.
2. Города и поселки в отобранных округах взяты наугад, пропорционально генеральной
совокупности.
3. В городах и поселках, в которых можно воспользоваться статистическими данными пе-
реписи, участки выбирались случайным образом, пропорционально генеральной сово-
купности. В городах и поселках, в которых отсутствовали статистические данные пере-
писи, произвольно выбирались районы доставки почты.
Затем интервьюеры получили отправные точки в каждом участке переписи или районе
доставки почты. Квоты формировались с учетом половых и возрастных категорий респон-
дентов, чтобы обеспечить соответствующее представление каждой категории в выборке.
В полученных квотах было необходимое количество мальчиков и девочек в возрасте от 8 до
12 и от 13 до 17 лет, но при более подробном рассмотрении в выборке обнаружились некото-
рые несоответствия. Например, было представлено слишком мало 8—10-летних подростков
и слишком много 11—12-летних. Для устранения этого несоответствия выборку взвесили.
чтобы получить правильное соотношение мальчиков и девочек в каждой возрастной катего-
рии (8-10 лет, 11 и 12 лет, 13 и 14 лет, 15-17 лет) [2].

Этот пример иллюстрирует различные аспекты проведения выборочного наблюдения: оп-
ределение изучаемой (целевой) совокупности (молодые американцы в возрасте 8—17 лет, посе-
щающие школу); определение основы выборки (перечень всех округов Соединенных Штатов
Америки, а также городов и поселков в этих округах), определение методики выборки
(трехэтапная стратифицированная вероятностная выборка), определение объема выборки
(тысяча человек) и проведение выборочного наблюдения (этапы 1—3, а также указания для ин-
тервьюеров). Прежде чем детально рассмотреть эти аспекты выборочного наблюдения, попыта-
емся ответить на вопрос, в каких случаях исследователю проводить выборку, а в каких — осу-
ществлять сплошное наблюдение.


ВЫБОРКА ИЛИ СПЛОШНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ
Цель большинства маркетинговых исследований — получить информацию о параметрах
генеральной совокупности. Генеральной совокупностью, популяцией (population) называется
совокупность элементов, которые обладают рядом общих характеристик и которая охватыва-
ет полное множество элементов с точки зрения решения проблемы маркетингового исследо-
вания. Параметры генеральной совокупности обычно представляют собой количественные
соотношения, например процент потребителей, предпочитающих определенный вид зубной
пасты. Информацию о параметрах генеральной совокупности можно получить после прове-
дения сплошного наблюдения (переписи) или выборки. Перепись (census) подразумевает
сбор сведений обо всех элементах генеральной совокупности. Параметры генеральной сово-
купности определяют непосредственно после проведения переписи. С другой стороны, вы-
борка (sample) — это подмножество генеральной совокупности, отобранное для участия в ис-
следовании. Характеристики выборки, называемые статистиками, в дальнейшем исполь-
зуются для составления заключения о параметрах генеральной совокупности. Маркетолог на
основании выборочных данных делает заключение о параметрах генеральной совокупности,
причем данное суждение подлежит особой процедуре проверки. Процедура составления та-
ких заключений рассматривается в главах 15—21.

Генеральная совокупность, популяция (population)
Совокупность всех элементов, обладающих рядом общих характеристик, и которая охваты-
вает полное множество элементов с точки зрения решения проблемы маркетингового ис-
следования.


Часть II. Разработка плана исследования
410
Перепись, сплошное наблюдение (census)
Полное перечисление элементов генеральной совокупности или объектов исследования.
Выборка (sample)
Подмножество элементов генеральной совокупности, отобранное для участия в обследовании.

В табл. 11.1 приведены критерии, определяющие целесообразность использования выборки
или переписи. Бюджет и временные ограничения служат существенными доводами в пользу
выборки. Проведение переписи, как правило, связано с большими финансовыми и времен-
ными затратами. Перепись нереальна, если генеральная совокупность достаточно велика, как
это имеет место при опросе покупателей большинства потребительских товаров. Однако в ис-
следованиях многих товаров производственного назначения объем популяции невелик, что
делает проведение переписи более уместным и целесообразным. Например, при изучении ис-
пользования американскими производителями автомобилей конкретных металлорежущих
станков лучше проводить перепись, а не выборку. Еще одна причина, по которой в данном
случае лучше выбрать перепись, заключается в достаточно больших отличиях исследуемых ха-
рактеристик. Так, металлорежущие станки, применяемые компанией Ford, значительно отли-
чаются от станков, используемых компанией Honda. Небольшой объем генеральной совокуп-
ности и значительные различия в оцениваемых характеристиках определяют целесообразность
проведения переписи.

• Таблица 11.1. Выборка или перепись
Критерии, определяющие целесообразность применения
Факторы
переписи
выборки
1. Бюджет Небольшой Большой
Большая
2. Продолжительность Небольшая
Небольшой
3. Размер генеральной совокупности Большой
4. Разброс характеристик Небольшие Большие
5. Цена ошибки выборки Невысокая Высокая
6. Цена систематической ошибки Высокая Невысокая
Неразрушающий
7. Характер измерения Разрушающий
8. Анализ частных случаев Проводится Не проводится

Если цена ошибки выборки велика (например, если в выборку не включен такой крупный
производитель, как компания Ford, результаты исследования могут быть ошибочными), целе-
сообразнее провести перепись, которая позволит избежать таких ошибок. С другой стороны,
при большой значвеличине систематических ошибок следует отдавать предпочтение выборке.
Использование переписи может так повысить уровень систематических ошибок, что их вели-
чина превысит уровень ошибок выборки. Признано, что систематические ошибки состаапяют
основную часть общей ошибки выборки, в то время как случайные ошибки выборки имеют
сравнительно небольшую величину (см. главу 3) [3]. Следовательно, в большинстве случаев ар-
гументом в пользу проведения выборки служит точность полученных результатов. Это одна из
причин того, что Бюро переписи США проверяет точность информации, полученной при про-
ведении переписей, с помощью выборочных наблюдений [4]. Однако не всегда можно на-
столько снизить уровень систематических ошибок, чтобы компенсировать наличие ошибки
выборки, как в случае с изучением американских производителей автомобилей.
Выборка целесообразна, если в результате измерения интересующих нас характеристик
происходит уничтожение или порча отобранных элементов. Например, тестирование образцов
товаров обычно заканчивается их потреблением. Поэтому практически нельзя провести пере-
пись в исследовании, в котором изучаются характеристики нового вида фотопленки. Выборка


411
Глава 11. Выборка: планирование и проведение
также незаменима при акценте на рассмотрении частных случаев, например при проведении
глубоких интервью. Наконец, другие практические соображения, такие как необходимость со-
хранения тайны исследования, делают целесообразным применение выборки, а не переписи.


ПЛАН ВЫБОРОЧНОГО НАБЛЮДЕНИЯ
Процесс составления плана выборочного наблюдения состоит из пяти этапов, последова-
тельно представленных на рис. 11,1. Эти этапы тесно взаимосвязаны и имеют огромное зна-
чение для всех аспектов маркетингового исследования — от определения проблемы до пре-
зентации результатов. Поэтому решения, принимаемые в ходе планирования выборочного
наблюдения, должны составлять единое целое со всеми решениями в рамках исследователь-
ского проекта [5].

Определение генеральной совокупности




Осуществление процесса выбор*

Рис. 11.1. Процесс выборочного наблюдения


Определение изучаемой совокупности
Составление плана выборочного наблюдения начинается с определения изучаемой совокуп-
ности (target population). Изучаемая совокупность— это совокупность элементов или объектов,
обладающих информацией, которую желает получить исследователь, и о которой нужно сде-
лать заключение. Изучаемая совокупность должна быть точно определена. Исследование, в ко-
тором изучаемая совокупность определена неточно, в лучшем случае неэффективно, а в худ-
шем — послужит основой для неправильных выводов. Определение изучаемой совокупности
предполагает трансформацию формулировки проблемы маркетингового исследования в четкое
определение того, кого включать и кого не включать в выборку.

Изучаемая, целевая совокупность (target population)
Совокупность элементов или объектов, обладающих информацией, которую желает полу-
чить исследователь, и о которой нужно сделать заключение.

Изучаемая совокупность должна быть определена с точки зрения элементов, единиц вы-
борки, территории и времени. Элемент (element) — это объект, о котором или от которого
исследователь хочет получить информацию. При проведении опросов элементами обычно
являются респонденты. Единица выборки (sampling unit) — это элемент или единица наблю-
дения, содержащая элемент, который подлежит отбору на определенной стадии процесса
выборки. Предположим, компания Revlon желает определить потребительский спрос на но-
вую серию помады и хочет сформировать выборку женщин старше 18 лет. В случае непосред-

Часть II. Разработка плана исследования
412
ственного отбора женщин старше 18 лет единицы выборки совпадут с элементами изучаемой
совокупности. В противном случае элементами выборки могут быть семьи. Это означает, что
сначала отбирают семьи, а затем в каждой выбранной семье опрашивают женщин старше 18
лет. В данном случае единицы выборки и элементы совокупности не совпадут. Под террито-
рией понимают географические границы, а рассматриваемый период времени ограничен
временными границами. Воспользуемся в качестве примера исследованием постоянных по-
купателей универсального магазина.

Элементы совокупности (element)
Объекты, обладающие информацией, необходимой для исследователя, и о которых мар-
кетологу следует сделать умозаключения.
Единица выборки (sampling unit)
Базовая единица, содержащая элементы генеральной совокупности, подлежащие отбору.

Определение целевой совокупности может оказаться не таким простым, как показано в
этом примере. Рассмотрим проект маркетингового исследования отношения потребителей к
новой марке мужского одеколона. Кого включать в изучаемую совокупность? Всех мужчин?
Мужчин, которые пользовались одеколоном последний месяц? Мужчин в возрасте 17 лет и
старше? Учитывая, что некоторые женщины покупают одеколон для своих мужей, следует ли
включать их в выборку? Необходимо ответить на эти и подобные вопросы до того, как будет
определена соответствующая изучаемая совокупность [6].

: сквозной ПРИМЕР. ВЫБОР УЖ
I Изучаемая совокупность
Изучаемую совокупность для выборочного наблюдения постоянных покупателей универ-
сального магазина можно определить следующим образом.
Элементы: главы семей (мужчины или женщины), чаще всего совершающие покупки в
универсальных магазинах.
Единицы выборки: семьи
Территория; центральная часть Атланты
Время: 1999 год.


Определение основы выборочного наблюдения
Основа выборочного наблюдения (sampling frame) представляет собой элементы, из которых
состоит изучаемая совокупность. Обычно это список элементов или перечень инструкций для
определения изучаемой совокупности. Примерами основы выборочного наблюдения могут
служить телефонные справочники, справочники ассоциаций, содержащие перечень компа-
ний, занятых в данной отрасли, список адресатов, приобретенный у коммерческой организа-
ции, а также городская адресная книга или карта [7]. Если исследователь не может составить
подобный перечень, следует, по крайней мере, установить правила для отбора изучаемой сово-
купности, например процедуру случайного набора номеров при проведении опроса по телефо-
ну (см. главу 6).

Основа выборочного наблюдения (sampling frame)
Отображение элементов, из которых состоит изучаемая совокупность. Данное отображение
представляет собой их список или перечень инструкций для определения изучаемой сово-
купности.

Зачастую можно получить или составить перечень элементов совокупности, но в этом перечне
будут пропущены некоторые элементы, или наоборот, включены элементы, не относящиеся к


Глава 11. Выборка: планирование и проведение 413
данной совокупности. Следовательно, использование такого перечня приведет к ошибке форми-
рования основы выборочного наблюдения, что подробно рассматривалось в главе 3 [8].
Иногда различие между популяцией и основой выборки столь незначительно, что им мож-
но пренебречь. Однако в большинстве случаев исследователю нужно выявить и устранить
ошибки формирования основы выборочного наблюдения. Это можно сделать, по меньшей ме-
ре, тремя способами. Первый способ заключается в пересмотре основы выборки. Если в этом
качестве использовался телефонный справочник, совокупность семей можно пересмотреть по-
сле проверки достоверности информации, приведенной в телефонном справочнике данного
района. Хотя этот метод очень прост, он все же предохраняет исследователя от заблуждений,
связанных с реальным составом исследуемой совокупности [9].
Второй способ — устранение ошибки основы выборки после тщательного отбора респон-
дентов на этапе сбора данных. Респондентов можно отбирать с учетом демографических харак-
теристик, осведомленности, использования товара и других характеристик, чтобы обеспечить
их соответствие критерию отбора изучаемой совокупности. Тщательный отбор позволяет ис-
ключить из основы выборочного наблюдения неподходящие элементы, но он не учитывает
элементы, которые не были включены.
Еще один способ — откорректировать собранные данные с помощью системы весовых ко-
эффициентов, чтобы нейтрализовать действие ошибки формирования основы выборочного
наблюдения. Этот способ рассматривается в главе 12, а также в главе 14. Независимо от способа,
избранного маркетологом, важно выявить все ошибки основы выборки, чтобы избежать не-
правильных выводов относительно генеральной совокупности.

Определение метода проведения отбора элементов
Выбор метода проведения отбора элементов совокупности связан с принятием некоторых
сопутствующих решений. Исследователь должен сделать выбор между байесовым и традици-
онным подходом к отбору, повторной и бесповторной выборкой, а также вероятностным и де-
терминированным выборочным методом.
В соответствии с байесовым подходом (Bayesian approach) элементы выбираются последо-
вательно. После добавления каждого элемента в выборку, собирается информация, рассчи-
тываются статистические данные по выборке и определяются затраты на проведение иссле-
дования. Согласно байесовому подходу, собирается детальная информация о параметрах ге-
неральной совокупности, полученная в результате предыдущих исследований, а также о
затратах и возможных последствиях, связанных с принятием неправильных решений. Этот
метод очень хорош в теории. Однако он не нашел широкого применения в маркетинговых
исследованиях, так как большая часть необходимой информации относительно затрат и воз-
можных последствий недоступна. В соответствии с традиционным подходом к отбору эле-
ментов, выборка полностью формируется до того, как начинается сбор информации. По-
скольку традиционный метод наиболее распространенный, он принят за основу при напи-
сании следующих разделов.

Байесов подход (Bayesian approach)
Метод отбора элементов, в соответствии с которым элементы выбираются последовательно.
Согласно байесовому подходу, собирается детальная информация о параметрах совокупно-
сти, полученная в результате предыдущих исследований, а также о затратах и возможных
последствиях, связанных с принятием неправильных решений.

При повторной выборке (sampling with replacement) исследователь выбирает элемент из ос-
новы выборки и получает необходимую информацию. Затем элемент возвращают в основу вы-
борки; элемент можно неоднократно включать в выборку, При бесповторной выборке (sampling
without replacement) элемент генеральной совокупности, выбранный для включения в выборку,
удаляется из основы выборки и, следовательно, не может использоваться вновь. Расчет стати-
стических данных при использовании этих двух методов немного отличается, но статистиче-
ские выводы похожи, если основа выборки намного больше конечного объема выборки. Сле-


414 Часть II. Разработка плана исследования
довательно, различия важно учитывать только тогда, когда основа выборочного наблюдения
ненамного больше объема выборки.

Повторная выборка (sampling with replacement)
Метод выборки, согласно которому элемент совокупности можно неоднократно включать в
выборку.
Бесповторная выборка (sampling without replacement)
Метод выборки, согласно которому элемент совокупности нельзя включать в выборку
больше одного раза.

Наиболее важное решение, связанное с отбором элементов для формирования выборки, —
это выбор между вероятностным и детерминированным методом выборки. Учитывая его важ-
ность, он детально рассматривается в этой главе.
Если единица выборки и элемент целевой совокупности различны, необходимо точно оп-
ределить, по какому принципу следует отбирать элементы из единицы выборки. При индиви-
дуальном опросе на дому или по телефону определение адреса или номера телефона может
оказаться недостаточным. Например, должен ли участвовать в обследовании только человек,
отвечающий на звонок в дверь или по телефону, или еще кто-то из домашних? Зачастую другие
члены семьи также соответствуют критериям выборки. Например, в исследовании о семейном
досуге участвовать могут как мужчины, так и женщины — главы семьи. При использовании
вероятностного выборочного метода методом случайного отбора следует выбрать одного рес-
пондента из каждой семьи. Самый простой способ случайного отбора — метод следующего дня
рождения. Интервьюер спрашивает, кто из членов семьи, подходящих для участия в обследо-
вании, следующим празднует день рождения, и включает этого человека в выборку.

Определение объема выборки
Объем выборки (sample size) — это количество элементов совокупности, которые нужно изу-
чить. Определение объема выборки представляет собой сложный процесс, затрагивающий ана-
лиз ряда качественных и количественных факторов. Качественные факторы рассматриваются в
этой главе, а количественные— в главе 12. Назовем важные качественные факторы, опреде-
ляющие объем выборки: важность принимаемого решения, характер исследования, количество
переменных, характер анализа, объем выборки в аналогичных исследованиях, коэффициент
охвата, коэффициент завершенности, а также ограниченность ресурсов.

Объем выборки (sample size)
Количество элементов совокупности, которые нужно изучить.

Как правило, для принятия важных решений необходима детальная, максимально точная
информация. Ее получение предусматривает создание больших выборок, но при увеличении
объема выборки возрастает и стоимость каждой дополнительной единицы информации. О сте-
пени точности говорит среднеквадратичное отклонение от среднего значения, которое обратно
пропорционально квадратному корню объема выборки. Чем больше выборка, тем меньшим
будет повышение точности при увеличении объема выборки на одну единицу.
На величину объема выборки влияет также характер исследования. В поисковых исследова-
ниях, изучающих качественные характеристики, объем выборки, как правило, невелик. Для ис-
следований, предусматривающих статистическое заключение, таких как дескриптивные, необхо-
дим больший объем выборки. Кроме того, большие выборки нужны, когда информация собира-
ется с учетом большого количества переменных. Большой объем выборки позволяет снизить
общий эффект от ошибок выборки по всем переменным. Представление о.иолом и большом объеме
можно получить, ознакомившись с объемами выборки, представленными в табл. 11.2.
Большой объем выборки необходим при проведении углубленного анализа данных с ис-
пользованием разнообразных методов многомерного статистического анализа. Это же касается


Глава 11. Выборка: планирование и проведение 415
данных, которые анализируются с особой точностью. Таким образом, для анализа данных на
уровне сегмента или подгруппы потребуется больший объем выборки, чем для анализа обшей
или генеральной совокупности.
На величину объема выборки также влияет типичный объем выборок, используемых в ана-
логичных исследованиях. Табл. 11.2 дает представление об объемах выборок, используемых в
различных маркетинговых исследованиях. Эти величины установлены опытным путем и могут
использоваться в качестве ориентировочных данных, особенно при детерминированных мето-
дах формирования выборки.
Наконец, принимая решения об объеме выборки, нужно учитывать фактор ограниченно-
сти ресурсов. В любом исследовательском проекте существуют временные и финансовые огра-
ничения. Еще одним ограничением является наличие квалифицированных специалистов по
сбору информации. При определении объема выборки следует учитывать степень охвата под-
ходящих респондентов, а также коэффициент завершенности, о чем рассказывается в главе 12.

I Таблица 11.2. Объемы выборок, используемых в маркетинговых исследован!
нвнинн^н^нннннвн
Вид исследования Минимальный объем Обычный диапазон
Исследование, цель которого — определить проблему (например, изу- 500 1000-2500
чение потенциала рынка)
Исследование, цель которого — решить проблему (например, опреде- 200 300-500
лить цену)
Тестирование товара 200 300-500
Пробный маркетинг 200 300-500
Теле- радио- и печатная реклама (в расчете на одно рекламное обьнв- 150 200-300
ленив, эффективность которого исследуется)
Аудит на пробном рынке 10 магазинов 10-20 магазинов
Фокус-группы 6 групп 10-15 групп


Проведение выборочного наблюдения
Для успешного проведения выборочного наблюдения необходимо досконально опреде-
лить его план с точки зрения совокупности, инструментария, единиц, метода осуществле-
ния и объема выборки. Если единицами выборки являются семьи (домохозяйства), необхо-
димо сформулировать рабочее понятие семьи. Следует описать процедуры для случаев, когда
в квартире никто не живет, и в случае повторных звонков респондентам, которых не было
дома. Каждое решение, предусмотренное планом выборочного наблюдения, должно подкре-
пляться соответствующей детальной информацией. В качестве примера рассмотрим опрос,
проведенный для Министерства туризма штата Флорида.

Пример. Выборочное наблюдение для Министерства туризма
Цель телефонного опроса, проводимого для Министерства туризма штата Флорида, ˜-
это изучение поведения жителей штата, находящихся в туристических поездках. Семьи
стратифицировали по месту проживания на северный, центральный и южный район Фло-
риды. Для отбора этих семей использовали случайный компьютерный набор телефонных
номеров. Из каждой семьи выбирались кандидаты, соответствующие четырем критериям.
1. Возраст 25 лет или старше.
2. Проживает во Флориде как минимум 7 месяцев в году.
3. Прожил во Флориде по меньшей мере два года.
4. Получал водительские права по Флориде.



416 Часть II. Разработка плана исследования
Для отбора одного респондента из каждой семьи воспользовались методом случайных
чисел, чтобы получить представительную выборку из индивидуумов, отвечающих заданным
критериям. Перечислены все члены семьи, соответствующие четырем критериям, из них
выбран тот, кто следующим отпразднует свой день рождения. Для установления контакта с
этим человеком потребовался ряд повторных звонков. Определены следующие этапы фор-
мирования плана выборочного наблюдения.
1. Изучаемая совокупность: совершеннолетние, отвечающие четырем критериям (элемент
совокупности) в семье с работающим телефоном (единица выборки) в штате Флорида
(территория) в период проведения опроса (время).
2. Основа выборки: компьютерная программа, случайным образом генерирующая номера
телефонов.
3. Единица выборки: номера работающих телефонов.
4. Метод проведения выборочного наблюдения', стратифицированная выборка. Изучаемую со-
вокупность распределили по географическому признаку на три района Флориды; север-
ный, центральный и южный.
Объем выборки: 868.
Осуществление: поделите выборку на слои; воспользуйтесь компьютером для произ-
вольного набора телефонных номеров; перечислите всех членов семьи, соответст-
вующих четырем критериям; выберите одного члена семьи методом следующего
дня рождения [10].



МЕТОДЫ ВЫБОРКИ
Методы выборочного наблюдения или методы выборки делятся на две основные кате-
гории: детерминированные и вероятностные (рис. 11.2). Детерминированный метод выбор-
ки (nonprobability sampling) основан скорее на индивидуальной оценке исследователя, чем
на случайном отборе элементов выборки. Исследователь может произвольно или созна-
тельно решать, какие элементы включать в выборку. В результате проведения детермини-
рованной выборки можно получить детальную оценку характеристик совокупности. Од-
нако этот метод не позволяет объективно оценить точность результатов исследования. По-
скольку невозможно определить вероятность включения в выборку каждого отдельного
элемента, полученные результаты нельзя статистически распространять на всю совокуп-
ность. Чаще прибегает к следующим детерминированным методам: нерепрезентативная
выборка, поверхностная выборка, выборка по квотам и выборка по принципу снежного
кома (подробности — в следующем разделе).

Детерминированный метод выборки (попprobability sampling)
Метод выборки, в котором не применяется процедура случайного отбора элементов. Этот
метод в значительной степени основан на индивидуальных предпочтениях исследователя.

При использовании вероятностного метода выборки (probability sampling) единицы выборки
подбираются случайно. Вполне реально предварительно определить все возможные выборки
конкретного объема, которые можно получить из генеральной совокупности, а также вероят-
ность получения каждой выборки. Каждая потенциальная выборка не должна иметь одинако-
вую вероятность получения, но возможно установить вероятность получения любой конкрет-
ной выборки определенного размера. Для этого нужно не только точно определить изучаемую
совокупность, но и основные характеристики основы выборки. Так как элементы выбираются
произвольно, можно определить точность оценки исследуемых характеристик в каждой выбор-
ке. Можно рассчитать доверительные интервалы, в пределах которых с определенной достовер-
ностью получают истинные значения характеристик генеральной совокупности. Это позволяет


Глава 11. Выборка: планирование и проведение 417
исследователю сделать выводы или высказать предположения относительно изучаемой сово-
купности, из которой получена выборка. Классификация вероятностного метода выборки ос-
нована на использовании;
• элементарного или кластерного метода отбора;
• одинаковой или различной вероятности отбора единицы выборки;
• целостного или стратифицированного метода отбора;
• случайного или систематического метода отбора;
• одноступенчатой или многоступенчатой технологии.




Детерминированные Вероятностные
методы выборки методы выборки




Поверхностная Квотная Выборка по принципу
Нерепреэентативная
"снежного кома"
выборка выборка




Простая случайная Систематическая Стратифицированная Кластерная Другие методы
выборки
выборке




I 1
Пропорциональная Непропорциональная

Рис. 11.2. Методы выборки


Вероятностный метод выборки (probability sampling)
Процедура проведения выборочного наблюдения, в соответствии с которой каждый элемент
совокупности имеет определенную вероятность включения в выборку.

Все возможные сочетания этих пяти аспектов нашли отражение в 32-х различных методах
проведения вероятностного отбора элементов совокупности. В этой книге подробно рассматри-
ваются методы простой случайной, систематической, стратифицированной и кластерной вы-
борки, а также кратко рассказывается о некоторых других методах. Однако сначала мы рассмот-
рим детерминированный метод выборки.


Часть II. Разработка плана исследования
418
ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЙ МЕТОД ВЫБОРКИ
Нерепрезентативная выборка
Согласно нерепрезентативному методу выборки (convenience sampling), исследователи
стремятся создать выборку из удобных, доступных для отбора элементов. Отбор элементов
для включения в выборку проводится, главным образом, интервьюером. Иногда отбор рес-
пондентов для участия в исследовании основан на том, что они оказались в нужном месте и
в нужное время. Примером применения нерепрезентативной выборки может служить: опрос
студентов; опрос членов церковных групп и общественных организаций; опрос покупателей
торгового центра без предварительной квалификации респондентов; исследования в уни-
вермагах с использованием перечня счетов покупателей; отрывные анкеты в журналах и оп-
рос "прохожих на улице" [11].

Нерепрезентативная выборка (convenience sampling)
При использовании детерминированной выборки исследователи стремятся создать ее из
удобных для отбора элементов. Отбор элементов для включения в выборку проводится,
главным образом, интервьюером.

Нерепрезентативная выборка наиболее экономна с точки зрения временных и финансовых за-
трат. Элементы выборки доступны, готовы сотрудничать и их характеристики легко измерить.
Несмотря на эти преимущества, данный метод выборочного наблюдения имеет ряд ограничений.
Существует большой риск возникновения различных ошибок выборки, включая самовыбор рес-
пондентов. Нерепрезентативная выборка не может представлять какую-либо определенную сово-
купность. Поэтому абсолютно некорректно распространять на генеральную совокупность выводы,
полученные при анализе нерепрезентативной выборки. Нерепрезентативная выборка не подходит
для маркетинговых исследований, предусматривающих написание заключения обо всей сово-
купности. Нерепрезентативными выборками не рекомендуется пользоваться при проведении де-
скриптивного или причинно-следственного анализа, но их можно применять в поисковых ис-
следованиях, направленных на появление новых идей, понятий или гипотез. Нерепрезентатив-
ные выборки можно применять для создания фокус-групп, для предварительных опросов или в
экспериментальных исследованиях. Но даже в указанных случаях следует проявлять осторож-
ность в оценке полученных результатов. Тем не менее этот метод иногда применяют даже в круп-
ных исследованиях, как это показано на следующем примере.

Пример. На что ориентируются студенты
Для проведения опроса с использованием нерепрезентативной выборки отобрали 1300 из
1700 студенческих лидеров, которые представляли 50 штатов, Вашингтон (округ Колумбия)
и Пуэрто-Рико на 51-й ежегодной конференции Национальной ассоциации студенческих
союзов. Этот опрос, включающий 39 вопросов, касающихся актуальных проблем, тенденций
развития и ценностей, показал, что для студентов самый важный показатель— успешная
карьера, затем — счастливый брак, гармония в отношениях с детьми и посильный вклад в
развитие общества. Получение больших доходов поставлено нанятое место [12].


Поверхностная выборка
Поверхностная выборка (judgemental sampling) — это разновидность нерепрезентативной
выборки, в соответствии с которой элементы совокупности отбираются на основе суждений ис-
следователя. Исследователь, применив свои знания или проведя анализ, отбирает элементы
для включения в выборку, поскольку считает, что они представляют изучаемую совокупность
или подходят по другим соображениям. Типичные примеры поверхностной выборки: пробные
рынки, выбранные для оценки потенциала нового товара; инженеры, покупающие промыш-
ленные товары, выбранные для участия в отраслевых маркетинговых исследованиях, посколь-

Глава 11. Выборка: планирование и проведение 419
ку их считают представителями компании; избирательные участки, выбранные для изучения
поведения избирателей; эксперты в суде; универсальные магазины, выбранные для тестирова-
ния новой системы выкладки товаров. Применение поверхностной выборки рассмотрено на
примере опроса постоянных покупателей универсального магазина.

Поверхностная выборка (judgemental sampling)
Разновидность нерепрезентативной выборки, в соответствии с которой элементы совокупно-
сти умышленно отбираются на основе суждений исследователя.

При проведении опроса постоянных покупателей универсального магазина отбор участков,
кварталов и семей проводился на основе мнения исследователя. Поверхностная выборка недо-
рога, удобна и быстра, однако она не позволяет обобщать результаты, полученные в ходе изуче-
ния определенной совокупности, как правило, потому что эта совокупность точно не определе-
на. Поверхностная выборка субъективна, и ее эффективность полностью зависит от оценки ис-
следователя, его компетентности и изобретательности. Она полезна, если заказчик не требует
подробного заключения о результатах исследования данной совокупности. Как показано на
примере с универсальным магазином, поверхностная выборка часто используется в маркетин-
говых исследованиях предприятий торговли. Дальнейшее развитие этого метода предусматри-
вает деление совокупности на квоты.

СКВОЗНОЙ ПРИМЕР. ВЫБОР УНИВЕРМАГА

Метод выборки
Для проведения опроса постоянных покупателей универмага отобрали 20 участков переписи
в городском районе. Участки с малоимущим населением или высоким уровнем преступно-
сти исключили. В каждом участке отобрали типичные кварталы или кварталы, которые, по
мнению исследователя, хорошо представляли генеральную совокупность. Наконец, в каж-
дом квартале отобрали семьи, проживающие на расстоянии 10 домов друг от друга. Интер-
вьюеры получили следующие предписания.
"Начните с юго-восточного угла указанного квартала. Обходите квартал по часовой стрелке.
По окончании интервью пропустите 10 домов и зайдите в следующий. Обратитесь к семье,
| живущей по соседству, если вы столкнулись с одной из следующих проблем: респондента
I нет дома, респондент отказался отвечать или в семье нет респондента, соответствующего
I критериям отбора. Закончив обход квартала, перейдите к следующему указанному кварталу,
I выполняя ту же процедуру, пока не получите необходимое количество заполненных анкет".


Квотная выборка
Квотную выборку (quota sampling) можно рассматривать в качестве двухэтапной ограничен-
ной поверхностной выборки. Первый этап включает создание контрольных групп, или квот, из
элементов совокупности. Для создания этих квот исследователь фиксирует контрольные харак-
теристики, относящиеся к предмету исследования, и определяет их распределение в изучаемой
совокупности. Контрольные характеристики, относящиеся к предмету исследования, которы-
ми могут выступать пол, возраст и раса, определяются на основании мнения исследователя.
Часто квоты устанавливаются таким образом, что процентное соотношение элементов выбор-
ки, обладающих контрольными характеристиками, равно процентному соотношению элемен-
тов совокупности, обладающих этими характеристиками. Другими словами, применение квот
обеспечивает соответствие структуры выборки структуре генеральной совокупности с учетом
исследуемых характеристик. На втором этапе выбор элементов основан на удобстве отбора или
мнении исследователя. После создания квот исследователям предоставляется значительная
свобода в отборе элементов для включения в выборку. Единственное требование — соответст-
вие отобранных элементов контрольным характеристикам. Применение этого метода иллюст-
рирует следующий пример [13].


420 Часть II. Разработка плана исследования
Квотная выборка (quota sampling)
Детерминированный метод выборки, который представляет собой двухэтапную ограничен-
ную поверхностную выборку. Первый этап включает создание контрольных групп, или квот,
из элементов совокупности. На втором этапе выбор элементов основан на удобстве отбора
или мнении исследователя.


Пример. Оправдывает ли журнал Metropolitan надежды читателей?
Цель исследования, проводимого среди взрослого населения городского района числен-
ностью 350 тысяч человек, — определить круг читателей некоторых журналов. Маркетологи
сформировали квотную выборку, включающую тысячу совершеннолетних респондентов,
Контрольные характеристики — пол, возраст и раса. Исходя из структуры взрослого населе-
ния, сформированы следующие квоты.
Структура генеральной Структура выборки
совокупности
Контрольные Процентное Процентное Количество
характеристики соотношение соотношение
Пол
Мужчины 48 48 480
Женщины 52 52 520
100 100 1000
Возраст
18-30 27 27 270
31-45 39 39 390
46-60 16 16 160
Старше 60 18 18 180
100 100 1000
Раса
Белые 59 59 590
Черные 35 35 350
Другие 6 6 60
100 100

В этом примере квоты составлены таким образом, что структура выборки соответствует
структуре генеральной совокупности. Однако в некоторых ситуациях желательно отобрать
больше или меньше элементов с определенными характеристиками. Например, необходимо
создать выборку, состоящую только из тех, кто потребляет много данного товара, чтобы деталь-
но изучить их поведение. Несмотря на то, что такая выборка нерепрезентативна, она может
иметь огромное значение.
Даже если в структуре выборки полностью отражена структура популяции с учетом кон-
трольных характеристик, нет гарантии, что эта выборка репрезентативна. Если характеристика,
непосредственно связанная с проблемой исследования, не учтена, то квотная выборка нере-
презентативна. Важные контрольные характеристики часто упускаются из виду в связи с тем,
что на практике очень сложно включить большое количество таких характеристик в выборку.
Элементы выбираются из каждой квоты, исходя из удобства или на основании мнения иссле-
дователя. Значит, существует большая вероятность необъективности при отборе. Интервьюеры
могут отправиться в те из указанных районов, где легче всего найти подходящих респондентов.
Более того, они могут избегать людей, которые недружелюбно выглядят, плохо одеты или жи-
вут в местах, куда неудобно добираться. Квотная выборка не позволяет оценить величину
ошибки выборки [14].


Глава 11. Выборка: планирование и проведение 421
Применяя выборку по квотам, исследователь стремится получить представительную вы-
борку при сравнительно низком уровне затрат. Преимущества такой выборки — ее низкая
стоимость и удобство выбора элементов для каждой квоты. В последнее время введен более же-
сткий контроль за действиями интервьюеров и процедурами проведения опроса, что позволяет
уменьшить искажения при отборе. Предложены указания по улучшению качества выборок по
квотам при проведении интервью в торговых центрах. При определенных условиях примене-
ние выборки по квотам дает результаты, похожие на результаты применения обычной вероят-
ностной выборки [15].

Выборка по принципу "снежного кома"
При использовании выборки по принципу "снежного кома" (snowball sampling) обычно
случайным образом подбирают начальную группу респондентов. После проведения опроса
респондентов просят помочь выявить других кандидатов, входящих в изучаемую совокуп-
ность. В дальнейшем отбор респондентов осуществляется из числа кандидатов, указанных
первыми респондентами. Данный процесс, когда респонденты, прошедшие опрос, называют
следующих кандидатов, в конце KOHLIOB, приводит к эффекту "снежного кома". Хотя при
отборе первых респондентов использовалась случайная выборка, конечная выборка детер-
минирована. При этом демографические и психологические характеристики названных
кандидатов больше похожи на характеристики назвавших их респондентов, чем при случай-
ном выборе опрашиваемых [16].

Выборка по принципу "снежного кома" (snowball sampling)
Детерминированный выборочный метод, согласно которому случайным образом подбира-
ется начальная группа респондентов. В дальнейшем отбор осуществляется из числа канди-
датов, указанных первыми респондентами, или на основе предоставленной ими информа-
ции. Данный процесс проходит волнообразно, когда респонденты, прошедшие опрос, назы-
вают следующих кандидатов и т.д.

Главная задача выборки по принципу "снежного кома" — дать оценку необычным для со-
вокупности характеристикам. Примером могут служить люди, получающие какую-либо госу-
дарственную или социальную помощь, такую как продовольственные талоны, имена которых
не подлежат разглашению; отдельные группы населения, например овдовевшие мужчины в
возрасте до 35 лет, а также представители некоторых меньшинств. Выборка по принципу
"снежного кома" также применяется в промышленных исследованиях, осуществляемых поку-
пателями и продавцами в поисках взаимовыгодного делового сотрудничества. Основное пре-
имущество этой выборки состоит в том, что она существенно повышает вероятность обнаруже-
ния исследуемой характеристики в совокупности. Ей также присуща относительно небольшая
дисперсия выборки и невысокий уровень затрат. Применение выборки по принципу
"снежного кома" показано на следующем примере [17].

Пример. Опрос с использованием выборки по принципу "снежного кома"
В штате Огайо по принципу "снежного кома" сформировали выборку для изучения де-
мографических характеристик интервьюеров, осуществляющих маркетинговые исследова-
ния. Первоначальный контакт с респондентами установлен с помощью тематических рек-
ламных объявлений, размещенных в газетах семи крупнейших городов. Автор объявлений
просил откликнуться интервьюеров, имеющих опыт проведения маркетинговых исследова-
ний и готовых ответить на 25 вопросов о своей работе. Впоследствии количество полученных
ответов значительно возросло, так как каждого прошедшего опрос респондента просили на-
звать имена и адреса других интервьюеров. В результате этого процесса выявили интервьюе-
ров из многих районов штата, которые не читали исходных объявлений в газете. Только 27%
заполненных анкет получено в результате прочтения тематических объявлений. Остальные
i анкеты заполнены респондентами, названными предыдущими участниками опроса [18].



422 Часть II. Разработка плана исследования
В этом примере следует обратить внимание на неслучайный характер отбора начальной
группы респондентов, который проводился с помощью тематических объявлений. Этот метод
эффективнее, чем метод случайного выбора. В других случаях предпочтительнее отбор респон-
дентов с использованием вероятностных выборочных методов.


ВЕРОЯТНОСТНЫЙ МЕТОД ВЫБОРКИ
Вероятностные методы выборки отличаются между собой степенью эффективности. Эф-
фективность выборки — это понятие, отражающее компромисс между затратами, связанными
с проведением выборки, и ее точностью. Точность выборки — это степень неопределенности,
связанная с измеряемой характеристикой. Чем больше точность, тем выше стоимость, а прове-
дение большинства исследований требует соблюдения разумного баланса затрат и результатов.
Исследователь должен стремиться разработать максимально эффективный план выборочного
наблюдения с учетом выделенного бюджета. Эффективность вероятностного метода выборки
можно оценить, сравнив ее с эффективностью простой случайной выборки.

Простая случайная выборка
При проведении простой случайной выборки (Simple Random Sampling — SRS) каждый эле-
мент совокупности имеет известную и равную вероятность отбора. Более того, каждая возмож-
ная выборка данного объема (я) имеет известную и равную вероятность того, что она станет вы-
борочной совокупностью. Это означает, что каждый элемент отбирается независимо от другого.
Выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки. Этот метод по-
хож на розыгрыш лотереи, когда таблички с именами участников помещаются в барабан, кото-
рый встряхивается, и из него произвольным образом извлекают отдельные таблички, в резуль-
тате объективно определяются имена победителей.

Простая случайная выборка (Simple Random Sampling — SRS)
Вероятностный метод выборки, согласно которому каждый элемент генеральной совокупно-
сти имеет известную и равную вероятность отбора. Каждый элемент выбирается независимо
от каждого другого элемента, и выборка формируется произвольным отбором элементов из
основы выборки.

При простой случайной выборке исследователь сначала формирует основу выборочного на-
блюдения, в которой каждому элементу присваивается уникальный идентификационный но-
мер. Затем генерируются случайные числа, чтобы определить номера элементов, которые будут
включены в выборку. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой
или выбираться из таблицы (см. табл. 1 в Приложении "Статистические таблицы"). Предпо-
ложим, что выборочную совокупность, объем которой равен 10, нужно сформировать из осно-
вы выборочного наблюдения, содержащей 800 элементов. Поступают таким образом: выбирают
по три правые цифры в каждом ряду, начиная с первой колонки и первого ряда табл. 1, и дви-
гаются вниз, пока не будет отобрано 10 чисел из 800. Числа, которые находятся за пределами
этого диапазона, не включаются. Выборочная совокупность создается из элементов, соответст-
вующих случайно выбранным номерам. Так, в нашем примере будут выбраны элементы: 480,
368,130, 167, 570, 562, 301, 579, 475 и 553. Обратите внимание, что последние три цифры ряда 6
(921) и ряда И (918) не включены в выборочную совокупность, поскольку они находятся за
пределами установленного диапазона.
Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для
понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность,
Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информа-
ции с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет
как минимум четыре существенных ограничения. Во-первых, часто сложно создать основу вы-
борочного наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку. Во-


Глзва 11. Выборка: планирование и проведение 423
вторых, результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокуп-
ность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значи-
тельно увеличивает время и стоимость сбора данных. В-третьих, результаты применения про-
стой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной
ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов. В-четвертых, в результа-
те применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полу-
ченные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную сово-
купность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Веро-
ятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки. Простая случайная выборка не
часто используется в маркетинговых исследованиях. Более популярен метод систематической
выборки.

Систематическая выборка
При проведении систематической выборки (systematic sampling) сначала задают произ-
вольную отправную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно вы-
бирают каждый /-и элемент. Интервал выборки / определяется как отношение объема сово-
купности Л^ к объему выборки п, с округлением результата до ближайшего целого числа. На-
пример, совокупность состоит из 100 тысяч элементов, а желательный объем выборки равен
тысяче респондентов. В этом случае интервал выборки / равен 100. Выбирается случайное
число между 1 и 100. Если, например, это число равно 23, то выборка состоит из элементов
23, 123, 223, 323, 423, 523 ит.д. [19].

Систематическая выборка (systematic sampling)
Вероятностный метод выборки, в соответствии с которым сначала задают произвольную от-
правную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают
каждый 1-й элемент.

Обшей чертой систематической выборки и простой случайной выборки является то, что
каждый элемент генеральной совокупности имеет известную и равную вероятность выбора.
Систематическая выборка отличается от SRS тем, что только допустимые выборки объема л,
которые можно получить из генеральной совокупности, имеют известную и равную вероят-
ность выбора. Остальные выборки объема п имеют нулевую вероятность выбора.
При систематической выборке исследователь предполагает, что элементы совокупности
расположены в определенном порядке. В некоторых случаях принцип сортировки (например,
алфавитный перечень в телефонной книге) не имеет отношения к исследуемой характеристи-
ке. В других случаях сортировка непосредственно связана с исследуемой характеристикой. На-
пример, имена владельцев кредитных карточек приводятся с учетом суммы их баланса, а на-
звания фирм определенной отрасли располагаются согласно годовому объему их продаж. Если
элементы совокупности расположены по принципу, не связанному с исследуемой характери-
стикой, результаты систематической выборки аналогичны результатам SRS.
С другой стороны, если принцип расположения элементов связан с исследуемой характери-
стикой, систематический отбор увеличивает репрезентативность выборки. Если фирмы какой-
либо отрасли расположены по принципу увеличения годового объема продаж, систематическая
выборка будет включать как мелкие, так и крупные фирмы. Простая случайная выборка в дан-
ном случае может быть нерспрезентативной, включая, например, только мелкие фирмы или
непропорциональное число мелких фирм. Если расположение элементов выборки носит цик-
лический характер, систематическим методом можно уменьшать представительность выборки.
В качестве примера рассмотрим применение систематического отбора для формирования вы-
борки ежемесячных объемов продаж универмага из основы, содержащей ежемесячные объемы
продаж за последние 60 лет. Если задать выборочный интервал, равный 12, то конечная выбор-
ка не будет отражать ежемесячные изменения в объемах продаж [20].
Систематическая выборка дешевле и проще, чем простая случайная, поскольку случайный
отбор осуществляется только один раз. Кроме того, случайные числа не должны соответствовать


424 Часть II. Разработка плана исследования
определенным элементам, как в SRS. Учитывая, что некоторые перечни содержат миллионы
элементов, использование этого метода значительно экономит время, что, в свою очередь, спо-
собствует снижению затрат, связанных с исследованием. Если совокупность обладает инфор-
мацией об исследуемой характеристике, систематический отбор дает возможность получить бо-
лее репрезентативную и достоверную (с меньшей ошибкой выборки) выборку, чем метод SRS.
Еще одно важное преимущество: систематический отбор можно применять даже не зная струк-
туру основы выборочного наблюдения. Например, можно опросить каждого /-го человека, по-
кидающего универмаг или торговый центр. Поэтому систематический отбор часто применяет-
ся при проведении почтовых и телефонных опросов, а также интервью-"перехватов" в торго-
вых центрах, как показано во врезке 11.1 "Практика маркетинговых исследований".

Врезка 1 . . Практика маркетинговых исследований
11

Систематическая выборка подписчиков журнала Tennis
Журнал Tennis провел почтовый опрос своих подписчиков, чтобы составить полное пред-
ставление о читателях. С помощью систематического отбора составили выборку из 1472 под-
писчиков издания внутри страны. Если допустить, что список подписчиков содержал 1,472
миллиона фамилий, интервал выборки составит 1000 (1472000/1472). Выбрано произволь-
ное число от 1 до 1000. Начиная с этого числа, был отобран каждый тысячный.
К анкете прилагался новенький доллар, как материальный стимул для респондентов. За
неделю до опроса отправили предупредительную почтовую открытку. Через 10 дней после
отправки первой анкеты всем респондентам отослали повторную анкету. 76 анкет вернулись
по почте, таким образом, результативность почтовой отправки составила 1396. Через шесть
недель после первой отправки вернулось 778 заполненных анкет, что определило коэффи-
циент отклика на уровне 56% [21].


Стратифицированная выборка
Стратифицированная, или расслоенная, выборка (stratified sampling) — это процесс, состоя-
щий из двух этапов, в котором совокупность делится на подгруппы (слои, страты, strata). Слои
должны взаимно исключать и взаимно дополнять один другого, чтобы каждый элемент сово-
купности относился к одному и только одному слою, и ни один элемент не был упущен. Далее,
из каждого слоя случайным образом выбираются элементы, при этом обычно используется ме-
тод простой случайной выборки. Формально, выбор элементов из каждого слоя может осущест-
вляться только с помощью SRS. Однако на практике иногда применяется систематический от-
бор и другие вероятностные выборочные методы. Отличие стратифицированной выборки от
квотной состоит в том, что элементы в ней выбираются скорее случайно, а не из удобства или
на основании мнения исследователя. Главная задача стратифицированной выборки — увели-
чение точности без увеличения затрат [22].

Стратифицированная, расслоенная выборка (stratified sampling)
Двухэтапный метод вероятностной выборки, согласно которому генеральная совокупность
сначала делится на подгруппы или слои (страты). Затем элементы случайным образом вы-
бираются из каждого слоя.

Переменные, используемые для деления совокупности на слои, называются стратифика-
ционными переменными. Критерии для их выбора: однородность, неоднородность, взаимосвя-
занность и стоимость. Элементы, относящиеся к одному слою, должны быть как можно более
однородными, а относящиеся к разным слоям — наоборот, как можно более разнородными.
Кроме того, стратификационные переменные должны быть тесно связаны с исследуемой ха-
рактеристикой. Чем больше переменные соответствуют этим критериям, тем эффективнее
уменьшение нежелательных отклонений в выборке. В конце концов, переменные должны
снижать стоимость процесса расслоения, будучи простыми в оценке и применении. Как пра-


Глава 11. Выборка: планирование и проведение 425
вило, для стратификации используют такие переменные, как демографические характеристики
(как показано на примере квотной выборки), разновидность покупателя (владельцы кредитной
карточки или те, кто ее не имеет), величина фирмы или отрасль промышленности. Для стра-
тификации можно использовать несколько переменных, однако больше двух применяют ред-
ко, поскольку это непрактично и экономически неоправданно. Несмотря на то, что количество
слоев в расслоенной выборке остается предметом спора, опыт показывает, что использовать
нужно не больше шести. При использовании больше шести слоев любое повышение точности
сводится на нет увеличением стоимости расслоения и отбора. Процесс выбора стратификаци-
онных переменных показан на примере опроса под названием "Национальный туристический
прогноз компании American Express".

Пример. Телефонный опрос туристов
Компания R. H. Braskin & Associates провела опрос "Национальный туристический про-
гноз компании American Express" (The American Express National Travel Forecast), включив
его в еженедельную телефонную панель OmniTel. Общее количество опрошенных составило
1030 человек (525 женщин, 505 мужчин). Переменными, примененными для расслоения
выборки, были пол, возраст, доход и регион проживания. Опрос показал, что американцы в
возрастной группе от 25 до 49 лет, имеющие детей, которые живут вместе с ними, больше
всего интересуются посещением Орландо, штат Флорида. Среди людей пожилого возраста
(65 лет и старше) наиболее популярен Вашингтон (округ Колумбия). Молодые американцы
в возрасте от 18 до 34 лет на первое место ставят проведение отпусков. Поскольку предпочте-
ния в туризме меняются в зависимости от возраста, эта стратификационная переменная
крайне эффективна. Однако другие такие переменные, а именно пол, доход и регион про-
живания, не имели большого значения при определении предпочтений в туризме. Таким
образом, приняв за основу стратификации только возраст, издержки выборки можно
уменьшить без снижения точности [23].

Другое важное решение связано с использованием пропорциональной или непропорцио-
нальной выборки (см. рис. 11.2). При пропорциональном стратификационном отборе объем
выборки, полученной из каждого слоя, пропорционален доле этого слоя в объеме генеральной
совокупности. При непропорциональном стратификационном отборе объем выборки, полу-
ченной из каждого слоя, пропорционален доле этого слоя в объеме генеральной совокупности
и среднеквадратичному отклонению распределения исследуемой характеристики среди всех
элементов этого слоя. Логика непропорциональной выборки проста. Во-первых, слои относи-
тельно большего размера больше влияют на определение средней для генеральной совокупно-
сти. Следовательно, эти слои больше влияют на формирование результатов выборочного на-
блюдения. Таким образом, слои должны быть представлены большим количеством элементов.
Во-вторых, для повышения точности оценки следует отбирать больше элементов из слоев с
большим среднеквадратичным отклонением, и меньше элементов — из слоев с меньшим сред-
неквадратичным отклонением. (Если все элементы слоя идентичны, выборка, состоящая из
одного элемента, обеспечит получение полной информации.) Обратите внимание, что эти ме-
тоды идентичны при условии, что исследуемая характеристика имеет одно и то же среднеквад-
ратичное отклонение в каждом слое.
При применении непропорционального отбора необходимо рассчитать среднеквадратичное
отклонение распределения исследуемой характеристики среди элементов слоя. Поскольку эта
информация не всегда доступна, исследователю часто приходится полагаться на интуицию и
логику, определяя объем выборки для каждого слоя. Например, в крупных розничных магази-
нах можно ожидать большего отклонения в объемах продаж некоторых продуктов, чем в не-
больших магазинах. Поэтому крупные магазины представлены в выборке непропорционально
большим количеством элементов. Когда исследователя в первую очередь интересует выявление

<<

стр. 15
(всего 35)

СОДЕРЖАНИЕ

>>