<<

стр. 17
(всего 35)

СОДЕРЖАНИЕ

>>

ствующий заданным критериям. Предположим, что для исследования характеристик моющих
средств необходимо создать выборку из женщин — глав семьи в возрасте от 25 до 55 лет. При-
близительно 75% женщин в возрасте от 20 до 60 лет, к которым можно обратиться, — это жен-
щины — главы семьи в возрасте от 25 до 55 лет. Это означает, что, в среднем, необходимо обра-
титься к 1,33 женщин, чтобы получить одного подходящего респондента. Дополнительные
критерии для отбора респондентов (например, каким образом использовался продукт) увели-
чивают необходимое количество контактов. Предположим, что дополнительным критерием
является использование женщиной моющего средства для пола в течение последних двух ме-
сяцев. Предполагается, что 60% женщин, к которым обратятся исследователи, будут соответст-
вовать этому критерию. Тогда коэффициент охвата составит 0,75 х 0,60 = 0,45. Таким образом,
конечный объем выборки следует увеличить на 2,22 (1/0,45).

Коэффициент охвата (incidence rate)
Степень наличия людей, подходящих для участия в исследовании, выраженная в процентах.

Точно так же при определении объема выборки необходимо учитывать ожидаемые отказы
людей, соответствующих критериям исследования. Коэффициент завершенности (completion
rate) указывает на процент респондентов, соответствующих критериям отбора, которые полно-
стью прошли интервью. Например, если исследователь предполагает, что коэффициент завер-
шенности интервью составит 80% от числа подходящих респондентов, необходимое количество
контактов следует умножить на коэффициент 1,25. Применение коэффициентов охвата и за-
вершенности означает, что число контактов с потенциальными респондентами, т.е. начальный
объем выборки, должно быть в 2,22 х 1,25 (или 2,77) раз больше необходимого объема выбор-
ки. В целом, при наличии с отборочных критериев со степенью охвата ?,, Q2, Q3,... Qc каждый
Коэффициент охвата = Ql x Q2 x Q} х ... Qf
Конечный объем выборки
Начальный объем выборки = .
Коэффициент охвата х Коэффициент завершенности


454 Часть II. Разработка плана исследования
Количество единиц, которое необходимо отобрать, определяется начальным объемом выбор-
ки. Как показано на примере с симфоническим оркестром, часто для отбора потенциальных рес-
пондентов используют несколько переменных, снижая, таким образом, коэффициент охвата.

Коэффициент завершенности (completion rate)
Процент респондентов, соответствующих критериям отбора, которые полностью прошли
интервью. Этот показатель позволяет исследователям учитывать ожидаемые отказы людей,
отвечающих критериям исследования.



Пример. И музыку ...статистикой поверить
Цель проводимого телефонного опроса заключалась в оценке осведомленности и отно-
шения слушателей к симфоническому оркестру Джексонвиля (Jacksonville Symphony
Orchestra). Отборочными критериями для включения респондентов вопрос были следующие
требования к респонденту: проживает в районе Джексонвиля больше года; 25 лет и старше;
слушает классическую или популярную музыку; посещает концерты классической или по-
пулярной музыки. Данные отборочные критерии уменьшили коэффициент охвата, который
составил меньше 15%, что привело к значительному росту числа контактов. Применение че-
тырех отборочных критериев привело к слишком целенаправленной или "настроенной" вы-
борке, а также сделало процесс опроса неэффективным [9].

На величину коэффициента завершенности влияет отсутствие ответов (ненаблюдение).
Следовательно, проблема ненаблюдения заслуживает особого внимания.


ПРОБЛЕМА НЕНАБЛЮДЕНИЯ ПРИ ВЫБОРКЕ
Две главные проблемы, связанные с отсутствием ответов (ненаблюдением) при проведении
выборки, — это увеличение коэффициентов отклика и корректировка на неполучение данных.
Ошибка неполучения данных или ненаблюдения возникает, когда некоторые потенциальные
респонденты, включенные в выборку, не отвечают на вопросы исследования (см. главу 3). Это
одна из наиболее существенных проблем, возникающих при проведении опроса. Неответив-
шие респонденты отличаются от ответивших по демографическим, психологическим, пове-
денческим и личностным параметрам, а также имеют другую социальную установку и мотива-
цию [10]. Если неответившие респонденты отличаются от ответивших по характеристикам, ко-
торые исследуются в данном случае, результаты выборки будут опасно смещены. Высокий
коэффициент отклика обычно означает низкий коэффициент ошибки ненаблюдения, но при
этом не будет его адекватным показателем. Коэффициенты отклика сами по себе не указывают,
являются ли респонденты представителями начальной выборки [11]. Увеличение коэффици-
ента отклика может не привести к уменьшению ошибки ненаблюдения, если дополнительные
респонденты не отличаются от тех, кто уже ответил, но отличаются от тех, кто еще не ответил.
Поскольку низкие коэффициенты отклика увеличивают вероятность возникновения ошибки
неполучения данных, следует стремиться к их увеличению [12].

Увеличение коэффициентов отклика
Главные причины низких коэффициентов отклика — отказы и отсутствие респондентов
дома, как показано на рис. 12.2.
Отказы. Отказы, вытекающие из нежелания или неспособности людей, включенных в вы-
борку, принимать участие в опросе, приводят к снижению коэффициента отклика и росту веро-
ятности возникновения ошибки ненаблюдения. В телефонных опросах коэффициент отказов, т.е.
процент респондентов, к которым обратились и которые отказались отвечать, колеблется в преде-
лах от 0 до 50%. Более высокие коэффициенты отказов присущи почтовым опросам и интервью-
"перехватам" в торговых центрах, а самые высокие— исследованиям, проводимым в Internet.

Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 455
Большинство респондентов отказываются от сотрудничества сразу же после вступительного слова
интервьюера или как только вскрывают свой почтовый пакет. При проведении национального
телефонного опроса 40% опрашиваемых отказались на начальной стадии и только 6% — во время
проведения интервью. Следующий пример дает более подробную информацию об отказах на на-
чальной стадии опроса, отказах во время проведения опроса и завершенных интервью.


коэффициентов отклика


1
Уменьшение количества




Мотивация Оформление анкеты Другие методы
респондентов эние опроса

Рис. 12.2. Улучшение коэффициентов отклика


Пример. Причины отказов
При проведении исследования, изучающего проблему отказов в телефонных опросах,
маркетологи опросили по телефону две группы людей, участвовавшими в предшествующем
опросе: теми кто согласился в нем участвовать (группа А) и теми, кто отказался (группа В).
При этом использовались квоты в размере 100 человек на каждую подгруппу выборки. Ре-
зультаты представлены в следующей таблице [13].
Отказы на начальной стадии опроса, отказы во время проведения опроса и завершенные интервью
Категории Общая выборка Группа А Группа В
\ Количество отказов на начальной стадии интервью (1) 224 31 193
| Количество отказов ао время проведения интервью (2) 100 67
33
| Количество завершенных интервью (3) 203 102 101
527
| Общее количество контактов (1 + 2 + 3)* 166 361
! Коэффициент отказов на начальной стадии интервью (1Д1 + 2 + 3])" 42,5% 18,7% 53,5%
19,0%
1 Коэффициент отказов во время проведения интервью (2/[1 +2 + 3]) 18,5%
19,9%
1 Коэффициент завершенных интервью (3/[1 + 2 + 3])** 38,5% 28,0%
61,4%

* Для установления этих контактов потребовалось в общем 1388 попыток: для установления 166 контактов с участниками
группы А — 406 попыток (с одним дополнительным звонком респонденту), а для установления 361 контакта с участниками
группы В — 982 попытки (с двумя дополнительными звонками респонденту). Основа выборки состояла из 965 телефонных
номеров: 313 для группы Д и 652 для группы В,
" Существенное различие между количеством ответивших и неответивших респондентов наблюдалось при а= 0,05
(двумерный критерий).




Часть II. Разработка плана исследования
456
В результате исследования обнаружено, что ответы людей, готовых принять участие в те-
лефонном опросе (группа А), и тех, кто обычно отказывается отвечать (группа 5), разные на
следующие вопросы: вера в цели опроса, доверие к организации, проводящей исследование,
демографические характеристики, а также представление о телефонных опросах и отноше-
ние к ним.

Учитывая различие между людьми, склонными принимать участие в опросах (группа А) и не
склонными к этому (группа В), которое было выявлено в ходе этого исследования, маркетологи
должны попытаться уменьшить коэффициент отказов. Достичь этого можно предварительным
уведомлением, мотивацией респондентов, вознаграждением, профессиональным оформлением
анкеты и проведением опроса и неоднократными попытками установить контакт.
ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЕ УВЕДОМЛЕНИЕ
Потенциальным респондентам направляется письмо, сообщающее о предстоящем почто-
вом, телефонном, индивидуальном или электронном опросе, Предварительное уведомление
увеличивает коэффициент отклика при обследовании широкой общественности, так как уст-
раняет элемент неожиданности и неопределенности и создает атмосферу, располагающую к со-
трудничеству [14].
МОТИВАЦИЯ РЕСПОНДЕНТОВ
Можно привлечь потенциальных респондентов, увеличив степень их заинтересованно-
сти и участия в опросе. Достичь этого можно двумя способами, следуя стратегии "снизу
вверх" (foot-in-the-door) или стратегии "сверху вниз" (door-in-the-face). Обе эти стратегии
направлены на увеличение числа участвующих с помощью последовательно расположенных
вопросов. Как объяснялось в главе 6, в стратегии "снизу вверх" интервьюер начинает опрос с
относительно небольших просьб, например: "Не уделите ли вы 5 минут своего времени,
чтобы ответить на пять вопросов", обычно их соглашаются исполнить подавляющее боль-
шинство людей. За небольшой просьбой следует большая, решающая просьба, в которой
респонденту предлагается принять участие в исследовании или эксперименте. Смысл в том,
что согласие исполнить первую просьбу увеличивает вероятность согласия на исполнение
следующей. Обратной этой стратегии является стратегия "сверху вниз". Первая просьба до-
вольно существенна, и большинство людей отказывается ее выполнять. За большой прось-
бой следует небольшая, решающая просьба, в которой респонденту предлагается принять
участие в опросе. Идея этой стратегии заключается в том, что снижение сложности выпол-
нения последующей решающей просьбы, должно увеличить вероятность согласия. Страте-
гия "снизу вверх" эффективнее, чем стратегия "сверху вниз" [15].
ВОЗНАГРАЖДЕНИЕ
Коэффициент отклика можно увеличить, предлагая вознаграждение потенциальным рес-
пондентам. Денежное вознаграждение можно выплатить заранее или обещать его. Предвари-
тельно выплаченное вознаграждение предлагается по время проведения опроса или заполне-
ния анкеты. Обещанное вознаграждение высылается только тем респондентам, которые полно-
стью прошли опрос. Как правило, в качестве неденежного вознаграждения используются
призы и награды: ручки, карандаши, книги, атакже сообщаются результаты исследования [16).
Применение предварительно выплаченного вознаграждения показало большее увеличение
коэффициента отклика, чем применение обещанного вознаграждения. Сумма вознаграждения
может варьировать в пределах от 10 центов до 50 долларов и больше. Сумма вознаграждения
положительно влияет на коэффициент отклика, но стоимость крупного денежного вознаграж-
дения может превысить ценность дополнительной информации, полученной с его помошью.
ОФОРМЛЕНИЕ АНКЕТЫ И ПРОВЕДЕНИЕ ОПРОСА
Профессионально оформленная анкета может снизить общий коэффициент отказов, а
также коэффициент отказов на отдельные вопросы (см. главу 10). Кроме того, навыки исследо-
вателей при проведении телефонных и индивидуальных опросов могут увеличить коэффици-

Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 457
ент отклика. Опытные интервьюеры умеют превращать отказы респондентов в согласие или
требуют обоснования отказа. Они не принимают ответ "нет", не попытавшись привести до-
полнительные аргументы. Дополнительная аргументация может подчеркивать лаконичность
анкеты или важность мнения респондента. Квалифицированные интервьюеры могут снизить
коэффициент отказов в среднем на 1%. Процедуры проведения опросов детально рассматрива-
ются в главе 13.
НЕОДНОКРА ТНЫЕ ПОПЫТКИ УСТАНОВИТЬ КОНТАКТ
Неоднократные попытки установить контакт с неответившими респондентами или перио-
дическое напоминание о себе после первого обращения особенно эффективно при уменьше-
нии числа отказов в почтовых опросах. Исследователь может послать неответившим респон-
дентам открытку или письмо с напоминанием о том, что нужно заполнить и вернуть анкету.
Кроме основной почтовой отправки, потребуются две или три дополнительные. При неодно-
кратных попытках установить контакт коэффициент отклика в почтовых опросах можно уве-
личить до 80% и выше. Периодически также можно напоминать по телефону, телеграфу, элек-
тронной почте или индивидуально,
ДРУГИЕ МЕТОДЫ
Персонификация или направление писем отдельным индивидуумам — эффективное
средство увеличения коэффициента отклика [17]. Врезка 12.1 "Практика маркетинговых ис-
следований" иллюстрирует процедуру, которую применила компания Arbitron для увеличения
коэффициента отклика [18].

Врезка 12.1. Практика маркетинговых исследований

Опыт компании Arbitron
Компания Arbitron, проводящая маркетинговые исследования, попыталась увеличить
коэффициента отклика, чтобы получать более достоверные результаты в ходе своих исследо-
ваний. Руководство Arbitron создало из своих служащих специальную многофункциональ-
ную команду для работы над проблемой увеличения коэффициентов отклика. Метод их ра-
боты назвали методом "научного прорыва", а вся деятельность компании Arbitron, связанная
с коэффициентами отклика, была пересмотрена и изменена. Команда предложила шесть
основных стратегий улучшения коэффициентов отклика.
!. Максимизировать эффективность первых или дополнительных звонков.
2. Увеличить привлекательность анкеты и простоту заполнения материалов,
3. Повысить популярность компании Arbilron.
4. Увеличить вознаграждение участников опроса.
5. Оптимизировать процесс поступления материалов от респондентов.
6. Повысить удобство и простоту обработки возвращенных анкет.
Для этих шести стратегий предпринято 80 различных действий. В результате значитель-
но улучшился коэффициент отклика. Тем не менее, несмотря на эти обнадеживающие ре-
зультаты, служащие Arbitron остаются весьма сдержанными. Они знают, что еще не все сде-
лано, и им нужно постоянно бороться, чтобы коэффициенты отклика оставались высокими.

Отсутствие респондентов дома. Вторая по важности причина низкого коэффициента от-
клика — это отсутствие респондентов дома. Отсутствие потенциальных респондентов дома при
попытке установить с ними контакт может снизить коэффициент отклика в телефонных опро-
сах и индивидуальных опросах на дому. Исследование, анализирующее 182 коммерческих
телефонных опроса, с общей выборкой, насчитывающей свыше миллиона потребителей,
выявило большой процент потенциальных респондентов, к которым вообще не обращались.
Медиана неопрошенных респондентов составила 40%. Приблизительно в 40% опросов прсд-


458 Часть II. Разработка плана исследования
принимались только одна попытка связаться с потенциальными респондентами. Результаты
259088 попыток с первого раза связаться с респондентами с помощью набора случайных теле-
фонных номеров программой M/A/R/C Telno System, показали, что меньше 10% звонков за-
кончились завершенными интервью, а 14,3% опрашиваемых отказались отвечать [19].
Вероятность того, что потенциальных респондентов не будет дома, зависит от нескольких фак-
торов. Респондентов с маленькими детьми можно застать дома с большей вероятностью, чем не-
женатых или разведенных. Потребители чаще бывают дома по выходным, чем в рабочие дни, и
скорее вечером, чем в течение дня. Предварительное уведомление и назначение встреч повышают
вероятность того, что респондент окажется дома при попытке установить с ним контакт.
Процент респондентов, отсутствующих дома, можно существенно уменьшить с помощью
повторных звонков или периодических попыток установить контакт с неответившими респон-
дентами. При принятии решения о количестве повторных звонков необходимо оценить пользу
от уменьшения ошибки неполучения данных и сравнить ее с дополнительными затратами.
После того как повторные звонки сделаны, необходимо сравнить ответивших респондентов, с
теми, кто ответил раньше, чтобы определить целесообразность дальнейших звонков. При про-
ведении потребительских опросов желательно сделать от трех до четырех повторных звонков,
Несмотря на то, что первые звонки дают основную массу ответов, вторые и третьи имеют более
высокий коэффициент отклика на звонок. Важно, чтобы повторные звонки осуществлялись и
регулировались в соответствии с установленным планом.

Корректировка на неполучение данных
Высокий коэффициент отклика уменьшает вероятность возникновения существенной
ошибки неполучения данных (ненаблюдения). Следует каждый раз составлять отчет о процен-
те неответивших респондентов и, по возможности, оценивать влияние неполучения данных на
результат исследования. Это можно осуществить, привязав коэффициент ненаблюдения к вы-
явленным различиям между ответившими и не ответившими респондентами. Информацию о
различии между этими двумя группами можно получить на основе того же исследования. На-
пример, можно экстраполировать различия, обнаруженные с помощью повторных телефонных
звонков, или неоднократно пытаться установить контакт с подгруппой неответивших респон-
дентов. Кроме того, информацию об этих различиях можно получить из других источни-
ков [20]. Например, при проведении опроса среди владельцев домашней техники демографи-
ческую и другую информацию об ответивших и неответивших респондентах можно получить
из гарантийных талонов. При проведении почтовых панелей разнообразную информацию об
этих двух группах можно получить от компаний, проводящих синдицированные исследова-
ния. Если предполагается, что выборка представляет генеральную совокупность, то можно про-
водить сравнения с данными переписи. Даже если практически невозможно оценить последст-
вия ненаблюдения, все же необходимы некоторые корректировки в процессе анализа и оценки
полученной информации [21]. Методы корректировки на ошибку ненаблюдения следующие:
проведение опроса в подгруппе неответивших респондентов, замена, подстановка, субъектив-
ная оценка, анализ тенденций, простое взвешивание и приписывание.
Проведение опроса в подгруппе неответивших респондентов. Исследование подгруппы неот-
ветивших респондентов, особенно при почтовом опросе, может быть весьма эффективным спо-
собом корректировки на ошибку неполучения данных. В соответствии с этой методикой, ис-
следователь опрашивает подгруппу неответивших респондентов, как правило, с помощью те-
лефонных или индивидуальных интервью. Это часто приводит к высокому коэффициенту
отклика в рамках данной подгруппы. Значения, полученные в результате опроса подгруппы,
распространяются затем на всех неответивших респондентов и результаты исследования кор-
ректируются с учетом неполучения данных. Этот метод позволяет оценить влияние неполуче-
ния данных на значение исследуемой характеристики.
Замена. При осуществлении замены респонденты, не ответившие на вопросы данного ис-
следования, заменяются респондентами, не ответившими на вопросы аналогичного исследо-
вания, приведенного раньше. Исследователь пытается связаться с респондентами, не ответив-
шими на вопросы предыдущего исследования, и задать им вопросы из анкеты данного иссле-


Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 459
дования, возможно, предлагая за это подходящее вознаграждение. Важно, чтобы причина не-
получения данных в текущем исследовании совпадала с причиной неполучения данных в ран-
нем исследовании. В этих опросах должны участвовать аналогичные категории респондентов и
временной интервал между ними должен быть коротким. Например, если опрос покупателей
универмага повторяется год спустя, респонденты, не ответившие на вопросы текущего иссле-
дования, могут заменяться респондентами, не ответившими на вопросы раннего исследования.
Подстановка. Осуществляя подстановку (substitution), исследователь использует вместо не-
ответивших респондентов другие элементы основы выборки, от которых ожидает получить от-
вет. Основа выборки делится на подгруппы, внутренне однородные по характеристикам рес-
пондентов, но с различными показателями коэффициента отклика. Затем в этих подгруппах
определяют заместителей, которые похожи на отдельных неответивших респондентов, но отли-
чаются от респондентов, присутствующих в выборке. Следует принять во внимание, что этот
метод не снизит ошибку неполучения данных, если заместители будут идентичны респонден-
там, присутствующим в выборке. Врезка 12.2 "Практика маркетинговых исследований" иллю-
стрирует применение этого метода [22].

Подстановка (substitution)
Процедура, в соответствии с которой исследователь использует вместо неответивших рес-
пондентов другие элементы основы выборки, от которых ожидает получить ответ.

Субъективная оценка. Когда увеличение коэффициента отклика посредством проведения
опроса в подгруппе неответивших респондентов, замены или подстановки, невозможно, следу-
ет субъективно оценить причины и последствия ошибки ненаблюдения. Этот процесс преду-
сматривает оценку вероятных последствий неполучения данных на основе опыта и доступной
информации. Например, присутствие дома супружеских пар с маленькими детьми вероятнее,
чем присутствие неженатых (незамужних) или разведенных респондентов или супружеских
пар без детей. На основании этой информации оценивается влияние, которое оказывает непо-
лучение данных из-за отсутствия респондентов дома, на результаты индивидуальных и теле-
фонных опросов.

Анализ тенденций (trend analysis)
Метод корректировки на неполучение данных, в соответствии с которым исследователь
пытается проследить тенденцию между ответами респондентов более рэннего и более
позднего исследований. Эту тенденцию исследователи распространяют на неответивших
респондентов, таким образом, оценивая их исследуемые характеристики.

Анализ тенденций (trend analysis)— это попытка проследить тенденцию между ответами
респондентов более раннего и более позднего исследований. Эту тенденцию исследователи
распространяют на неответивших респондентов, таким образом, оценивая их исследуемые ха-
рактеристики. Например, табл. 12.4 представляет результаты ряда почтовых опросов. Иссле-
дуемой характеристикой является сумма, потраченная на покупки в универмагах за последние
два месяца. Известное значение данной характеристики для общей выборки приводится в
нижней части таблицы. В каждом новом исследовании значение характеристики ответивших
респондентов все больше приближается к значению неответивших респондентов. Например,
респонденты, ответившие на вопросы второго почтового исследования, потратили 79% от сум-
мы, потраченной респондентами, ответившими на вопросы первого исследования. Респонден-
ты, ответившие на вопросы третьего почтового исследования, потратили 85% от суммы, потра-
ченной респондентами, ответившими на вопросы второго исследования. Продолжая эту тен-
денцию, можно предположить, что неответившие респонденты потратили 91% (85 + (85 — 79)]
от суммы, потраченной респондентами, ответившими на вопросы третьего исследования, Сле-
довательно, за последние два месяца на покупки в универмагах неответившие респонденты по-
тратили приблизительно 252 доллара (277 х 0,91), а в среднем по выборке потрачено 288 долла-
ров. Следует учесть, что реальная сумма, потраченная неответившими респондентами, состав-
ляла 230 долларов, а не 252, и фактически выборочное среднее равнялось 275 долларов, а не

460 Часть II. Разработка плана исследования
288, которые были получены на основе анализа тенденций. Несмотря на то, что анализ тенден-
ций содержит ошибку, величина ее меньше величины ошибки, возникающей в результате
пренебрежения характеристиками неответивших респондентов. Если пренебречь характери-
стиками неответивших респондентов, средняя потраченная сумма для данной выборки соста-
вила бы 335 долларов.

Таблица 12.4. Применение анализа тенденций в процессе корректировки
:- на ненаблюдение
Процент ответивших Средняя сумма расходов Процент ответивших на вопросы
(в долл.) предыдущего исследования
_
Первая почтовая отправка 12 412
Вторая почтовая отправка 18 79
325
Третья почтовая отправка 13 277 85
91
Не ответивших (57) (230)
Всего 100 275

Врезка 12.2. Практика маркетинговых исследований

Опросы после голосования
Уоррен Митофски (Warren Mitofsky), исполнительный директор Voter Research &
Surveys (VRS), утверждает, что планирование процедуры опросов после голосования на
президентских выборах начинается за два года до этого знаменательного события. Распо-
ложенный в Нью-Йорке штат сотрудников компании, насчитывающий обычно 22 чело-
века, в год проведения выборов расширяется до 60 человек. В день выборов он вырастает
до 6 тысяч служащих, которые руководят процедурой опросов после голосования на 1500
избирательных участках.
Служащие VRS дают избирателям опросный лист, состоящий из 25 вопросов. В анкете
неизменно присутствуют широко известные вопросы, определяющие выбор избирателей, в
то время как другие относятся к последним событиям, в частности к политическим сканда-
лам. Анкеты составляются в самый последний момент. Вопросы подобраны таким образом,
чтобы определить не только, за кого проголосовали избиратели, но и почему они выбрали
именно этого кандидата.
Одна из проблем при проведении опросов после голосования — низкая активность из-
бирателей. Служащим VRS дается указание фиксировать основные демографические харак-
теристики непроголосовавших избирателей. На основе полученных демографических дан-
ных создается профиль неактивного избирателя, которого заменяют активным, применяя
метод подстановки. Возраст, пол, раса и место жительства в значительной мере определяют
то, как голосуют американцы. Например, молодые избиратели в своем выборе больше руко-
водствуются нравственными критериями, тогда как избиратели постарше, в основном, уде-
ляют внимание личным качествам кандидата. В соответствии с полученными данными,
служащие VRS заменяют неответивших респондентов другими потенциальными респонден-
тами, аналогичного возраста, пола, расы и места жительства. Обширная территория прове-
дения голосования и применение метода подстановки для замены непроголосовавших из-
бирателей позволяет КЙ5ограничить величину ошибки 3—4%.

Взвешивание. Осуществляя взвешивание (weighting), исследователь делает поправку на от-
сутствие ответов, применяя к данным различные веса в зависимости от коэффициентов откли-
ка [23). Например, при проведении опроса пользователей персональных компьютеров выборку
стратифицировали в соответствии с доходом владельцев. Для групп с высокими, средними и
низкими доходами коэффициенты отклика составили 85, 70 и 40% соответственно. При ана-


461
Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов
лизе полученной информации для этих подгрупп установили весовые коэффициенты, обратно
пропорциональные коэффициентам отклика, т.е. для групп с высокими, средними и низкими
доходами весовые коэффициенты составили (100/85), (100/70) и (100/40) соответственно. Хотя
взвешивание корректирует полученные результаты с учетом дифференцированного влияния
неполучения данных, оно разрушает соразмерность, заложенную в структуру выборки, и может
вызвать осложнения. Взвешивание подробно рассматривается в главе 14, посвященной подго-
товке данных.

Взвешивание (weighting)
Статистическая процедура, в соответствии с которой исследователь делает поправку на от-
сутствие ответов, применяя к данным дифференцированные весовые коэффициенты в зави-
симости от коэффициентов отклика.

Приписывание. Осуществляя приписывание (imputation), исследователь приписывает или
присваивает значения исследуемой характеристики неответившим респондентам, учитывая
идентичность переменных, присущих неответившим и ответившим респондентам [24]. На-
пример, респонденту, не ответившему на вопрос о том, какую марку товара он предпочитает,
можно приписать ответ респондента с аналогичными демографическими характеристиками.
Часто существует тесная взаимосвязь между исследуемыми характеристиками и некоторыми
другими переменными. В таких случаях можно воспользоваться этой взаимосвязью, чтобы оп-
ределить значения исследуемой характеристики для неответивших респондентов (глава 17).

Приписывание (imputation)
Метод корректировки на отсутствие ответов, в соответствии с которым исследователь при-
сваивает значения исследуемой характеристики неответившим респондентам, учитывая
идентичность переменных, присущих неответившим и ответившим респондентам.



МЕЖДУНАРОДНЫЕ МАРКЕТИНГОВЫЕ
ИССЛЕДОВАНИЯ
При проведении маркетинговых исследований за рубежом статистическое определение
объема выборки затруднено, так как у маркетолога может отсутствовать предположительная ве-
личина дисперсии генеральной совокупности. Поэтому объем выборки часто определяется ка-
чественными характеристиками, которые рассматриваюсь в главе 11: важность решения; ха-
рактер исследования; количество переменных; характер анализа; объемы выборок, используе-
мых в подобных исследованиях; коэффициент охвата; коэффициент завершенности, а также
ограниченность ресурсов. Если статистическое определение объема выборки вполне примени-
мо, то величина дисперсии совокупности в разных странах может быть различной. Например,
при выявлении предпочтений потребителей можно столкнуться с большей степенью неодно-
родности в тех странах, где эти предпочтения развиты не так сильно. Таким образом, допуще-
ние идентичности дисперсии генеральной совокупности или применение одинакового объема
выборки в разных странах может быть ошибочным.

Пример. Китайские авиалинии
Все говорит о том, что китайская авиатранспортная индустрия имеет сильный и много-
обещающий рыночный потенциал. В Китае быстро растет рынок авиаперевозок. Расходуя
миллиарды долларов, Китай пытается удовлетворить выросший спрос и выйти на мировой
уровень. Рост количества внутренних авиаперевозок составляет 30% в год. Устойчивый эко-
номический рост, большой объем внешней торговли и оживление индустрии туризма под-
| ливают масла в огонь. Китай делает большие успехи в расширении своего авиатранспортно-
1 го парка и обучении пилотов. В 1984 году в стране насчитывалось всего 15 коммерческих са-

462 Часть II. Разработка плана исследования
молетов, в основном, устаревшие модели советского производства. Нынешний авиапарк
превышает его более чем в 30 раз и состоит из самолетов марки Boeing, McDonnell Douglas и
Airbus. Управление гражданской авиации Китая дает частным авиалиниям возможность
адаптироваться на рынке. Тем не менее для миллионов китайцев путешествия самолетом —
относительно новое занятие, а еще большинство из них никогда не поднимались в воздух.
В исследовании, проводимом компанией Delta Airlines для сравнения отношения китайцев и
американцев к путешествиям самолетом, объем выборки при опросе китайцев должен быть
большим, чем американцев, для сопоставления результатов этих исследований [25].



ЭТИКА МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Статистическое определение объема выборки обычно объективно, тем не менее и здесь при-
сутстсвуют этические нормы. Объем выборки, как следует из формулы, зависит от стандартного
отклонения, которое невозможно точно определить, не собрав все данные. При расчете объема
выборки используется предположительное значение стандартного отклонения, основанное на
вторичных данных, суждении маркетолога или результатах небольшого экспериментального ис-
следования. Увеличив стандартное отклонение, можно увеличить объем выборки и, следователь-
но, вознаграждение, которое получит фирма за исследование. Применив формулу объема выбор-
ки, можно увидеть, что при увеличении стандартного отклонения, например на 20%, объем вы-
борки увеличится на 44%. Безусловно, неэтично увеличивать стандартное отклонение и в связи с
этим объем выборки только для того, чтобы увеличить доходы маркетологов.
Этические проблемы возникают даже тогда, когда стандартное отклонение определено
справедливо. Часто стандартное отклонение, полученное в ходе реального исследования, отли-
чается от предполагаемого вначале. Если полученное значение больше предполагаемого, то и
доверительный интервал больше желательного. При возникновении такой ситуации исследо-
ватель обязан обсудить ее с заказчиком и принять совместное решение о дальнейших действи-
ях. При политических выборах особенно велики этические последствия некорректного опреде-
ления доверительных интервалов, которые отражаются на результатах, полученных на основе
статистических выборок.

Пример. Опросы и выборы
Распространение результатов некоторых социологических исследований решительно
раскритиковано как неэтичное и связанное с манипуляциями. В частности, подверглась со-
мнению этика опубликования результатов политических выборов до и во время проведения
голосования. Противники таких исследований утверждают, что эти результаты вводят в за-
блуждение широкую общественность. Сначала, перед голосованием, избиратели находятся
под влиянием того, чью победу предвещают на выборах. Если избиратели видят, что канди-
дат, которого они поддерживают, проигрывает, они могут принять решение не голосовать,
так как считают, что их кандидат не победит ни при каких обстоятельствах. Еще более рез-
кой критике подверглась попытка предсказать результаты выборов во время их проведения.
Противники таких действий убеждены, что они склоняют избирателей к голосованию за
предполагаемого победителя штата или могут воспрепятствовать голосованию избирателей,
поскольку средства массовой информации уже сообщили о победителе, несмотря на то, что
выборы в штате еще не закончились. Более того, часто сомнительны не только последствия
таких прогнозов, но и их точность. Несмотря на то, что избирателям могут сообщить, что
кандидат набрал определенный процент голосов, с точностью ±1%, не исключено, что дове-
рительный интервал намного больше, в зависимости от объема выборки [26].

В соответствии с этическими принципами, исследователи также обязаны рассмотреть веро-
ятность возникновения ошибки ненаблюдения и приложить оправданные усилия для коррек-
тировки результатов. Применяемая методология и величина обнаруженной ошибки неполуче-
ния данных должны быть тесно взаимосвязаны.


Глава 12, Выборка: определение конечного и начального объемов 463
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА
В Internet можно найти информацию, необходимую для расчета объема выборки или опре-
деления предела ошибки для данного объема выборки. Группа по сбору и изучению информа-
ции (Discovery Research Group) имеет собственную таблицу для расчета объема выборки, приве-
денную в этой книге, которую также можно найти на странице www. drgutah. com в Internet.
Во врезке 12.3 "Практика маркетинговых исследований" приводится пример определения объ-
ема выборки для опросов, проводимых в Internet.

| Пример. Таблица определения объема выборки
Правила вычисления
Найдите в верхнем ряду соответствующий объем выборки (1)
Найдите в колонке расчетную долю генеральной совокупности (2)
В месте пересечения ряда и колонки указана степень точности (± проценты).

П)
* 100 200 300 400 500 600 800 1000 1200 1500 2000 2500 3000 4000 5000
(2)
5%
или 4,4 3,1 2,5 2,2 2,0 1,8 1,5 1,4 1,3 1,1 0,96 0,87 0,79 0,69 0,62
95%
10%
или 6,0 4,3 3,5 3,0 2,7 2,5 2,1 1,9 1,7 1,6 1,3 1,2 1,1
90%
15%
или 7,1 5,1 4,1 3,6 3,2 2,9 2,5 2,3 2,1 1,9 1,6 1,4
85%
20%
или 8,0 5,7 4,6 4,0 3,6 3,3 2,8 2,5 2,3 2,1 1,8 1,6
80%
25%
или 8,7 6,1 5,0 4,3 3,9 3,6 3,0 2,8 2,5 2,3 1,9 1,7
75%
30%
или 9,2 6,5 5,3 4,6 4,1 3,8 3,2 2,9 2,7 2,4 2,0 1,8
70%
35%
или 9,5 6,8 5,5 4,8 4,3 3,9 3,3 3,1 2,8 2,5 2,1 1,9
65%
40%
или 9,8 7,0 5,7 4,9 4,4 4,0 3,4 3,1 2,8 2,5 2,2 2,0
50%
45%
или 9,9 7,0 5,8 5,0 4,5 4,1 3,5 3,2 2,9 2,6 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4
55%
50% 10,0 7,1 5,8 5,0 4,5 4,1 3,5 3,2 2,9 2,6 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4


( Эта таблица поможет определить степень точности при каждом значении расчетной доли
генеральной совокупности для заданного объема выборки, или объем выборки при заданной
j степени точности. Если объем выборки равен 500 респондентам, то степень точности для пред-
полагаемого значения доли генеральной совокупности, равного 5% (или 95%), составит ±2%, а
I для доли, примерно равной 20% (или 80%), составит ±3,6%. Иначе говоря, если исследователь I
хочет определить необходимый объем выборки, чтобы оценить результаты со степенью точно-
\
I сти ±5% при значении доли около 50%, ответом будет 400 респондентов.

464 Часть II. Разработка плана исследования
Врезка 12.3. Практика маркетинговых исследований

Opinion Place делает выводы на основе мнений тысячи респондентов
В наше время фирмы, осуществляющие маркетинговые исследования, обращаются к
internet для проведения онлайновых опросов. Недавно четыре ведущие компании, которые
занимаются исследованиями рынка (AS! Market Research, Custom Research Inc., M/A/R/C
Research и Roper Starch Worldwide) объединились с Digital Marketing Services (DMS), Dallas для
проведения опроса среди пользователей America Online (AOL).
DMS и AOL проведут онлайновый опрос на Opinion Place, странице, где пользователи AOL
высказывают свои мнения. Среднее количество респондентов одного опроса составит тысячу
человек. Объем выборки определялся на основе статистических соображений, так же как
объемы выборок в аналогичных исследованиях, проводимых с помощью традиционных ме-
тодов. Компания AOL пообещала респондентам, что они получат призовые очки (которые
можно будет обменять на призы). Пользователи не должны указывать адрес своей электрон-
ной почты. Эти опросы помогут оценить эффективность рекламных кампаний, проводимых
в онлайновом режиме. Главная задача этих опросов — определение отношения покупателей
к предмету исследования, а также получение другой субъективной информации, которая
помогла бы рекламодателям планировать свои рекламные кампании.
Преимущество онлайновых опросов в том, что исследователи уверены в охвате целевой
группы (регулирование объема выборки), а также в том, что подобные опросы проводятся
быстрее, чем традиционные интервью в торговых центрах или домашние интервью. Кроме
того, этот вид исследований дешевле (стоимость онлайнового опроса, проводимого DMS, 20
тысяч долларов, тогда как стоимость интервью с тысячей покупателей торгового центра ко-
леблется от 30 до 40 тысяч долларов).


Увеличение коэффициентов отклика
Несмотря на то, что коэффициенты отклика при исследованиях в Internet очень низки, их
можно увеличить, упростив доступ к сайтам, на которых проводится опрос, и предоставив воз-
можность отвечать на вопросы в течение нескольких сеансов связи. Так как размер анкеты в
Internet скрыт от респондентов, они меньше склонны не отвечать, ссылаясь на то, что опрос за-
нимает слишком много времени. Включение в структуру анкеты электронных шаблонов, по-
зволяющих пропускать отдельные вопросы, также увеличивает коэффициент отклика, упро-
щая для респондента переход от одного вопроса к другому. Опросы, проводимые в Internet,
должны отличаться привлекательным дизайном анкеты и сопровождаться звуковыми и визу-
альными эффектами, чтобы сделать процесс участия в них более интересным.
Многие фирмы, проводящие маркетинговые исследования в Internet, настойчиво рекоменду-
ют рассылать по электронной почте предварительные уведомления о предстоящем опросе. Эти
фирмы через несколько дней после отправки письма с анкетой также рассылают по электронной
почте напоминания неответившим респондентам. Еще один способ мотивации респондентов —
сообщить им о том, что результаты опроса используются для улучшения обслуживания.
Еше один стимул для опрашиваемых— это вознаграждение, которое респондент получает
за участие в опросе. Еще один способ — получение участниками опроса очков, подлежащих
обмену на товар или скидки. За дополнительной информацией о том, как набрать респонден-
тов для опросов в Internet, обратитесь HacatfTwww, researchinf о. com.
Компьютеры могут рассчитать объемы выборки при использовании различных методов
выборочного наблюдения. В простых приложениях формулы подходящего объема выборки
можно рассчитать с помощью электронных таблиц. Исследователь задает необходимую степень
точности и уровень достоверности, а также дисперсию генеральной совокупности, а программа
определяет соответствующий данному исследованию объем выборки. Исследователь может
корректировать объем выборки исходя из бюджетных ограничений, просуммировав затраты,
связанные с выборкой каждой единицы. Программа Standard Error, разработанная Bardsky &


Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 465
Haslacher, Inc., использует электронные таблицы для расчета стандартных ошибок среднего и
95%-ных доверительных интервалов, а также для вычисления объемов выборки. Программа
Stachek, разработанная Detail Technologies, Inc., рассчитывает доверительные интервалы и может
использоваться для определения объемов выборки. Некоторые фирмы, занимающиеся марке-
тинговыми исследованиями, осуществляют программное и сервисное обслуживание выбороч-
ного наблюдения, включая статистическое определение объемов выборки и оценку выбороч-
ной статистики. Компания Survey Sampling, Inc. специализируется на разработке программных
продуктов, предназначенных для определения объема выборки. Ее программа Contact and
Cooperation Rate Adjustment статистически корректирует объемы выборок с учетом предпола-
гаемых коэффициентов охвата и завершенности.



Прежде чем порекомендовать подходящий объем выборки, специалисты Burke рассмат-
ривают следующие факторы.
• Какова генеральная совокупность? Какое количество потребителей соответствует крите-
риям выборки? Размер генеральной совокупности не принимается во внимание, если
известно, что она довольно велика, как в исследованиях семей или потребителей. Одна-
ко она становится важным фактором, если совокупность невелика, как в сфере про-
мышленного маркетинга.
• Какая степень точности нужна заказчику? Чем выше степень точности, тем больше
должен быть объем выборки.
• Будут ли анализироваться какие-либо подгруппы? Если да, то объем выборки должен
быть достаточным для получения достоверных выводов для каждой подгруппы.
• Как часто заказчик хочет собирать информацию? Поскольку потребители могут неодоб-
рительно относиться к регулярным опросам, заказчикам временами следует ограничи-
вать количество потребителей, опрашиваемых Burke в каждом исследовании.
• Каков бюджет исследования?
Для статистического определения объема выборки специалисты Burke применяют мето-
ды расчета на оснве среднего и доли, рассмотренные в этой главе. Оценку стандартного от-
клонения генеральной совокупности, которая используется при вычислении объема выбор-
ки, компании Burke проводит на основе своих предыдущих исследований.
Торговая палата крупного города, расположенного на Юго-Востоке Соединенных Шта-
тов Америки, пригласила Burke исследовать уровень жизни жителей города, состоящего из
10 районов. Руководство торговой палаты попросило служащих Burke порекомендовать под-
ходяший объем выборки на основе следующих трех критериев.
• Торговая палата пожелала проанализировать данные как для города в целом, так и от-
дельно для каждого из 10 районов.
• Торговая палата пожелала на 90% быть уверенной в том, что мнения, высказанные жи-
телями, включенными в выборку, представляют собой мнения всех жителей города.
• Торговая палата установила допустимый предел ошибки (степень точности) не больше
5% от доли выборки.
Приняв за основу эти критерии, руководство Burke порекомендовало объем выборки в
размере 270 респондентов для каждого района. Данный объем выборки статистически опре-
делен формулой для доли, где я = 0,5, D = 0,05 и г = 1,645. Руководство Burke могло на 90%
утверждать, что, теоретически, результаты опроса жителей каждого района представляли со-
бой мнения всех его жителей с максимальной погрешностью в 5 процентных пунктов.
Для расчета начального коэффициента охвата служащие Burke пользуются результатами
! своих предыдущих исследований и другими источниками вторичных данных. Они устано-
1 вили, что коэффициент завершенности в телефонных опросах составляет около 25%, поэто-


466 Часть II. Разработка плана исследования
му они применяют следующую формулу, чтобы определить количество телефонных номе-
ров, необходимое для заполнения квоты опрашиваемых (конечный объем выборки): (квота
•*• предполагаемый коэффициент охвата) х 4. Чтобы заполнить квоту, равную тысяче рес-
пондентов, при коэффициенте охвата в 37%, служащим Burke необходимо начать опрос с
10800 телефонных номеров.
Часто при проведении исследований предприятий служащие Burke предлагают де-
нежное вознаграждение от 10 до 100 долларов, в зависимости от служебных обязанностей
респондента, от того, есть ли поблизости человек, который ответит на телефонные звон-
ки, и от времени, которое займут ответы на вопросы. Например, для того, чтобы провести
20-минутное интервью с кардиологом, может понадобиться вознаграждение в размере 100
долларов.
Служащие Burke редко предлагают вознаграждение потребителям за телефонные опросы,
за исключением случая, когда опрос занимает много времени (45 минут и больше) или ко-
эффициент охвата слишком низок (5% и меньше). Специалисты Burke могут предложить
вознаграждение покупателям, предварительно отобранным по телефону для участия в по-
следующем телефонном или почтовом опросе. Например, местная телекоммуникационная
компания предложила Burke собрать информацию об отношении потребителей к несколь-
ким новым продуктам и услугам, разработанным компанией для жителей данного района.
Служащие Burke тщательно отбирали кандидатов по телефону, подбирая респондентов, со-
ответствующих критериям последующего почтового опроса. Чтобы стимулировать участие в
опросе, компания Burke включила имена участников в лотерею, призами которой были не-
которые дорогостоящие товары. Кроме того, в пакет материалов, отправленный респонден-
там по почте, служащие Burke вложили банкноту в 2 доллара.
При проведении компанией Burke почтовых опросов "в слепую" (т.е. без предвари-
тельного отбора респондентов по телефону) вознаграждение — обязательное условие для
получения приемлемого коэффициента отклика, Когда руководство одного из крупней-
ших банков США предложило Burke провести почтовый опрос среди людей, имеющих
счета в этом банке, служащие Burke предложили респондентам денежное вознаграждение,
приложив к анкете, состоящей из восьми страниц, купюру в 2 доллара, и получили коэф-
фициент отклика около 60%. При проведении интервью в торговых центрах денежное
вознаграждение, как правило, требуется лишь в тех случаях, когда продолжительность
интервью составляет больше 20 минут или коэффициент охвата опускается ниже 20%,
Размер вознаграждения для участников такого опроса обычно варьирует в пределах от 2 до
5 долларов.



РЕЗЮМЕ
Статистические методы определения объема выборки основаны на использовании довери-
тельных интервалов. Применение этих методов предусматривает использование параметров
генеральной совокупности, — среднего или доли. Если мы оцениваем значение генерального
среднего методом доверительных интервалов, то необходимо указать степень точности, уровень
достоверности и стандартное отклонение генератьной совокупности. В случае с долей необхо-
димо указать степень точности, уровень достоверности и ожидаемую долю совокупности.
Объем выборки, определенный статистическими методами, представляет собой конечный,
или чистый объем выборки, к получению которого нужно стремиться. Для того чтобы в ито-
ге получить конечный объем выборки, необходимо опросить гораздо больше респондентов,
учитывая возможное снижение коэффициента отклика вследствие низких коэффициентов
охвата и завершенности.
Ошибка ненаблюдения (неполучения данных) возникает в том случае, когда некоторые
потенциальные респонденты, включенные в выборку, не отвечают на вопросы исследова-
ния. Основные причины низкого отклика— отказы и отсутствие респондентов дома. Уро-
вень отказов можно снизить предварительным уведомлением, мотивацией, вознаграждени-


Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 467
ем респондентов, профессиональным оформлением анкеты и проведением опроса, а также
неоднократными попытками установить контакт. Процент отсутствующих респондентов
можно существенно снизить с помощью повторных звонков. Корректировку на неполучение
данных можно провести, создав в выборке подгруппы неответивших респондентов, а также
замещением, подстановкой, субъективной оценкой, анализом тенденций, простым взвеши-
ванием и приписыванием.
Статистическое определение объема выборки — очень сложное звено международного мар-
кетингового исследования, так как величина дисперсии парметров совокупности может быть
различной в разных странах. Предварительный расчет дисперсии совокупности для определе-
ния объема выборки приводит к определенным этическим последствиям. Internet и компьюте-
ры помогут исследователю в определении объема выборки и корректировке его с учетом пред-
полагаемых коэффициентов охвата и завершенности.


ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ТЕРМИНЫ
• анализ тенденций (trend analysis) окончательная коррекция совокупности
(finite population correction, fpc)
• взвешивание (weighting)
параметр (parameter)
• выборочное распределение (sampling
distribution) подстановка (substitution)
• доверительный интервал (confidence приписывание (imputation)
interval)
стандартная ошибка (standard error)
• значение z(z value)
статистика (statistic)
• коэффициент завершенности (completion
статистическое заключение (statistical
rate) inference)
• коэффициент охвата (incidence rate)
степень точности (precision level)
• нормальное распределение (normal
уровень достоверности (confidence level)
distribution)



УПРАЖНЕНИЯ
Вопросы
1. Дайте определение выборочного распределения.
2. Что такое стандартная ошибка среднего?
3. Дайте определение окончательной коррекции совокупности.
4. Дайте определение доверительного интервала.
5. Какова процедура создания доверительного интервала вокруг среднего?
6. В чем различие между абсолютной и относительной точностью при определении среднего
значения совокупности?
7. В чем различие между уровнем достоверности и степенью точности?
8. Опишите процедуру определения объема выборки, в которой необходимо использовать
среднее значение генеральной совокупности с заданной степенью точности и уровнем дос-
товерности и известной величиной дисперсии совокупности. Как устанавливается довери-
тельный интерват после проведения выборки?



468 Часть II. Разработка плана исследования
9. Опишите процедуру определения объема выборки, в которой необходимо использо-
вать среднее совокупности с заданной степенью точности и достоверности и неизвест-
ной величиной дисперсии совокупности. Как устанавливается доверительный интер-
вал после выборки?
10. Как скажется на величине объема выборки удвоение абсолютной точности при расчете
среднего значения совокупности?
11. Как скажется на величине объема выборки увеличение уровня достоверности с 95% до 99%
при расчете среднего значения совокупности?
12. Объясните, что означает абсолютная и относительная точность при определении генераль-
ной доли?
13. Опишите процедуру определения объема выборки, в которой необходимо рассчитать гене-
ральную долю с заданной степенью точности и достоверности. Как устанавливается довери-
тельный интервал после того, как проведена выборка?
14. Каким образом исследователь может гарантировать, что установленный доверительный ин-
тервал не превысит желательный при оценке генеральной доли?
15. Какова процедура определения объема выборки при условии расчета нескольких необхо-
димых параметров?
16. Дайте определение коэффициента охвата и коэффициента завершенности. Как эти показа-
тели влияют на определение конечного объема выборки?
17. Перечислите методы корректировки на ненаблюдение.


Задачи
1. С помощью табл. 2 в Статистичеком приложении, рассчитайте вероятность того, что:
a) z меньше, чем 1,48;
b) z больше, чем 1,90;
c) z больше, чем 1, 48 и меньше, чем 1,90;
d) z больше, чем—1, 48 и меньше, чем 1,90.
2. Каково будет значение г, если:
a) 60 % значений z больше данного значения;
b) 10 % значений z больше данного значения;
c) 68,26 % всех возможных значений z (симметрично распределенных вокруг среднего)
должны быть включены в этот интервал.
3. Дирекция местного ресторана хочет определить среднюю сумму ежемесячного расхода се-
мей на посещение дорогих ресторанов. Некоторые семьи не тратят ни цента, тогда как дру-
гие тратят по 300 долларов, в месяц. Руководство ресторана хочет на 95% быть уверено в ре-
зультатах и не хочет, чтобы ошибка превышала ±5 долларов.
a) Какой объем выборки потребуется, чтобы определить средний ежемесячный расход
семьи?
b) В результате исследования обнаружено, что средний ежемесячный расход семьи состав-
ляет 90,30 доллара, а стандартное отклонение равно 45 долларов. Создайте 95%-ный до-
верительный интервал. Что можно сказать о степени точности?
4. Чтобы оценить эффективность рекламной кампании для новой модели видеомагнитофона,
руководство хотело бы узнать, какой процент семей знает о новой модели. Рекламное агент-
ство предполагает, что этот показатель равен 70%. Пожеланием руководства является 95%-
ный доверительный интервал и предел ошибки не больше ±2%.
а) Какой объем выборки потребуется для этого исследования?


Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 469
b) Предположим, что дирекция захотела на 99% быть уверенной в результатах, но допуска-
ет ошибку в пределах ±3%. Как изменится объем выборки?
5. Допустив, что п = 100 и N = 1000, ( 7 = 5 , рассчитайте стандартную ошибку среднего до и
после применения окончательной коррекции совокупности.


УПРАЖНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ INTERNET
И КОМПЬЮТЕРА
1. Воспользовавшись электронными таблицами (например, Excel), создайте формулы, соот-
ветствующие различным методам определения объема выборки,
2. Решите задачи с 1 по 4 с помощью созданных вами программ.
3. Выберите несколько последних исследований из Web-сайта Института общественного мне-
ния Гэллапа (www. gallup.com). Чему равны объемы выборок и каким образом они опре-
делены в этих исследованиях?


ПРИЛОЖЕНИЕ 12А. НОРМАЛЬНОЕ
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
В этом приложении кратко описывается нормальное распределение и объясняются пра-
вила пользования таблицей, Нормальное распределение используется при расчете объема
выборки и служит основой для классического статистического заключения. Нормальный за-
кон распределения наиболее часто встречается на практике. Нормальное распределение мо-
жет применяться для приведения величин множества дискретных вероятностных распреде-
1
лений к непрерывному виду .
Нормальное распределение (normal distribution) обладает некоторыми важными теоретиче-
скими характеристиками. Оно симметрично и имеет колоколообразную форму. Все его показа-
тели центральной тенденции (среднее, медиана и мода) полностью идентичны. Случайная ве-
личина, подчиняющаяся закону нормального распределения, лежит в бесконечном интервале
(_оо< х < +оо).

Нормальное распределение задается генеральным средним р и генеральным стандартным
отклонением а. Поскольку существует бесконечное число комбинаций ц и о, существует бес-
конечное множество нормальных распределений, для которых потребовалось бы соответст-
вующее количество таблиц. Тем не менее, используя процедуру нормализации данных, потре-
буется только одна таблица, как табл. 2 в Статистическом приложении. Любую нормально рас-
пределенную случайную переменную X можно преобразовать в нормализованную нормально
распределенную случайную переменную z по формуле

а
Обратите внимание, что случайная переменная г всегда нормально распределена при сред-
нем, равном нулю, и стандартном отклонении, равном единице.
Таблицы нормального распределения вероятности, как правило, используют для выявле-
ния вероятностей, соответствующих известным значениям X или z, и для выявления значений
А" или z, соответствующих известным вероятностям. Ниже подробно рассматривается каждый
из этих случаев.


1
По материалам книги Mark L. Berenson, David М. Levine, Basic Business Statistics: Concepts and Applica-
tions, 6th ed (Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1996), Напечатано с разрешения Prentice /fall. Inc., Upper
Saddle River, NJ.

470 Часть II, Разработка плана исследования
Нахождение вероятностей, соответствующих
известным значениям переменной
Предположим, что на рис. 12А.1 представлено распределение некоторого количества кон-
трактов, ежегодно заключаемых фирмой. Поскольку предоставленная информация охваты-
вает всю историю существования фирмы, рис. 12А.1 представляет собой генеральную сово-
купность. Поэтому вся площадь фигуры, ограниченной сверху кривой нормального распре-
деления, равняется 1,0. Другими словами, суммарная вероятность также равна 1. Вице-
президент по маркетингу желает определить вероятность того, что в следующем году компа-
ния подпишет 50—55 контрактов. Ответ можно получить, воспользовавшись табл. 2 из Ста-
тистического приложения.
Табл. 2 отражает вероятность или область под нормализованной кривой нормального рас-
пределения в промежутке от среднего (нулевого) значения до нормализованного исследуемого
значения Z- В таблице представлены только положительные значения Z- Поскольку значения
симметрично распределены относительно нулевого среднего, область значений от среднего до
+Z (т.е. стандартное отклонение при z больше среднего) идентична области значений от сред-
него до — z (стандартное отклонение при z меньше среднего).
Обратите внимание, что область в пределах от 50 до 55 соответствует значению z = 1,00.
Учтите, для того чтобы воспользоваться табл. 2, все значения z нужно записать с точностью
до двух десятичных знаков. Для того чтобы найти вероятность или площадь области под
кривой в промежутке от среднего до z = +1,00, просматривайте сверху вниз столбец z табл. 2,
пока не найдете искомое значение z (с одним знаком после запятой). В этом случае остано-
витесь на строке, в которой z равно 1,00. Затем просматривайте эту строку до тех пор, пока не
пересечете столбец, в котором содержится второй знак после запятой для значения z- Так, в
табл. 2 вероятность для значения z = 1,00 соответствует пересечению строки, в которой z ˜
1,0, со столбцом, в котором t = 0,00. Эта вероятность равна 0,3413. Как видно из рис. 12А.1,
вероятность того, что фирма заключит в следующем году 50—55 контрактов, равна 0,3413.
Можно также сделать вывод, что в следующем году фирма подпишет 45—55 контрактов, с ве-
роятностью, равной 0,6826 (2 х 0,3413).
Площадь равнаО,3413




(И = 50,
0 = 5)

О -.:
2 Шкала г
.!




Площадь области между ц и ц + 1о - 0,3413
Площадь области между д и ц + 2о = 0,4772
Площадь области между ц и ц + За = 0,4986

Рис. 12А. I. Нахождение вероятности для заданных
значении переменной



471
Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов
Полученный результат можно обобщить, заявив, что для любого нормального распреде-
ления существует вероятность, равная 0,6826, что случайно выбранная точка попадет в об-
ласть значений, ограниченную слева и справа от среднего одним стандартным отклонением.
Кроме того, с помощью табл. 2 можно установить, что существует вероятность, равная
0,9544, что любой случайно выбранный результат, характеризуемый нормальным распреде-
лением, попадет в область значений со стандартным отклонением ±2 от среднего; а также
вероятность, равная 0,9973, что результат попадет в область значений со стандартным откло-
нением +3 от среднего.

Нахождение значений, соответствующих
известным вероятностям



Площадь равна 0,45 Площадь равна 0,5

Площадь равна 0,05
\
Шкалах
50

Шкала z

Рис. 12А.2. Нахождение значений переменной для заданных
значении вероятности

Предположим, вице-президент по маркетингу хочет определить, сколько контрактов следу-
ет заключить, учитывая, что подписано 5% от числа контрактов, которые планировалось за-
ключить в течение года. Если 5% подписано, то 95% еще предстоит подписать. Как показано на
рис. 12А.2, эти 95% можно разделить на две группы — контракты из области больше среднего
(50%) и контракты из области между средним и желательным значением z (45%). Желательное
значение z можно определить по табл. 2, поскольку площадь области под кривой нормального
распределения, от нормализованного среднего, равного 0, до этого значения г, должна состав-
лять 0,4500. В табл. 2 следует найти площадь или вероятность, равную 0,4500. Ближайшее зна-
чение 0,4495 или 0,4505. Из таблицы видно, что для значения 0,4495 значение z, соответст-
вующее определенной строке z (1,6) и столбцу z (0,04), составляет 1,64. При этом значение z
должно быть записано со знаком "минус" (z = -1,64), поскольку оно находится ниже норма-
лизованного среднего, равного 0. Аналогично, значение z, соответствующее площади 0,4505,
состаштяет —1,65. Поскольку величина 0,4500 является средней между величинами 0,4495 и
0,4505, соответствующее значение z может быть средним между значениями z этих двух вели-
чин и составляет приблизительно —1,645. Затем, по формуле нормализации, можно рассчитать
соответствующее значение X;


или
Х= 50 + (-1,645) 5 =41,775
Предположим, вице-президент захотел определить интервал, в который должны попасть
95% контрактов, планируемых к подписанию в течение следующего года. Как видно из
рис. 12А.З, значения z равны ±1,96, Они соответствуют значениям X, равным 50 ± (1,96)5, или
40,2 и 59,8. Этот диапазон представляет собой 95%-ный доверительный интервал.



Часть II. Разработка плана исследования
472
Площадь равна 0,4750 ч / \ Площадь равна 0,4750

У "Л\
Площадь равна 0,0250 / Площадь равна 0,0250


ШкалаХ


Шкала z
-г 0 +z
12А.З. Нахождение значения переменной для заданной
вероятности: доверительный интервал



КОММЕНТАРИИ
1. Jan Larson, "The Bicycle Market", American Demographics, March 1995, p. 42—48; Bicycling Maga-
zine's 1997 Semiannual Study of U.S. Retail Bicycle Stores. Также см. статью Ann M. Kerwin, "MRI
1
Makes Sampling Changes' , The Magazine for Magazine Management, March 1, 1997,p. 15.
2. Bruce Nussbaum, "A Camera in a Wet Suit", BusmessWeek, June 2, 1997, p. 109.
3. Анализ выборочного распределения можно найти в любом учебнике по основам статисти-
ки. См., например, работу Mark L. Berenson, David M. Levine, Basic Business Statistics: Concepts
and Applications, 6th ed. (Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1996), p. 13.
4. Существуют и другие статистические методы, однако они не рассматриваются в этой книге.
Заинтересованный читатель может обратиться к работам L. Yeh, L.C. Van, "Bayesian Double-
Sampling Plans with Normal Distributions", Statistician, February 1997, p. 193-207; W.G. Blyth,
L.J. Marchant, "A Self-Weighing Random Sampling Technique", Journal of the Market Research
Society, October 1996, p. 473—479; Clifford Nowell, Linda R. Stanley, "Length-Biased Sampling in
Mall Intercept Surveys", Journal of Marketing Research, November 1991, p. 475—479, Raphael Gil-
lett, "Confidence Interval Construction by Stein's Method: A Practical and Economical Approach to
Sample Size Determination", Journal of Marketing Research, May 1989, p. 237.
5. Siu L. Chow, Statistical Significance (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1996).
6. L. Joseph, D.B. Wolfson, "Interval-Based versus Decision-Theoretic Criteria for the Choice of a
Sample Size", Statistician, February 1997. p. 145—149; Martin Frankel, "Sampling Theory", in Pe-
ter H. Rossi, James D. Wright, Andy B. Anderson (eds.), Handbook of Survey Research (New York:
Academic Press, 1983), p. 21-67.
7. Обратитесь, например, к работам C.J. Adcock, "Sample Size determination— A Review",
Statistician, February 1997, p. 261-283; Seymour Sudman, "Applied Sampling", in Peter H. Rossi,
James D, Wright, Andy B. Anderson (eds.), Handbook of Survey Research (Orlando, FL: Academic
Press, 1983), p. 145-194.
8. Корректировка с учетом коэффициентов охвата и завершенности рассматривается в статьях
Don A. Dillman, Eleanor Singer, Jon R. Clark, James B. Treat, "Effects of Benefits Appeals, Man-
datory Appeals, and Variations in Statements of Confidentiality on Completion Rates for Census
Questionnaires", Public Opinion Quarterly, Fall 1996, p. 376—389; Louis G. Pol, Sukgoo Pak, "The
Use of Two-Stage Survey Design in Collecting Data from Those Who Have Attended Periodic or
Special Events," Journal of the Market Research Society, October 1994, p. 315-326.
9. Nevin J. Rodes, "Marketing a Community Symphony Orchestra", Marketing News, January 29,
3996, p. 2; "Sales Makes Sweet Music", Quirk's Marketing Research Review, May 1988, p. 10—12.


Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 473
10. M.R. Fisher, "Estimating the Effect of Nonresponse Bias on Angler Surveys", Transactions of the
American Fisheries Society, January 1996, p. 118—126; Charles Martin, "The Impact of Topic Interest on
Mail Survey Response Behavior", Journal of the Market Research Society, October 1994, p. 327—338.
11. A. Hill, J. Roberts, Ewings D. Gunnell, "Nonresponse Bias in a Lifestyle Survey", Journal of Public
Health Medicine, June 1997, p. 203—207; Stephen W. McDaniel, Charles S. Madden, Perry Verille,
"Do Topic Differences Affect Survey Nonresponse?", Journal of the Market Research Society, Janu-
ary 1987, p. 55-66.
12. О минимизации ошибки неполучения данных и учете ее влияния, см. статьи Н.С. Chen,
"Direction, Magnitude, and Implications of Nonresponse Bias in Mail Surveys", Journal of the
Market Research Society, July 1996, p. 267—276; Michael Brown, "What Price Response?", Journal
of the Market Research Society, July 1994, p. 227-244.
13. Reg Baker, "Nobody's Talking", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications,
Spring 1996, p. 22-24; Jolene M. Struebbe, Jerome B. Kernan, Thomas J. Grogan, "The Refusal
Problem in Telephone Surveys", Journal of Advertising Research, June—July 1986, p. 29—38.
14. S.A. Everett, J.H. Price, A.W. Bedell, S.K. Telljohann, "The Effect of a Monetary Incentive in In-
creasing the Return Rate of a Survey of Family Physicians", Evaluation and the Health Professions,
June 1997, p. 207-214; J. Scott Armstrong, Edward J. Lusk, "Return Postage in Mail Surveys: A
Meta-Analysis", Public Opinion Quarterly, Summer 1987, p. 233-248; Julie Yu, Harris Cooper, "A
Quantitative Review of Research Design Effects on Response Rates to Questionnaires", Journal of
Marketing Research, February 1983, p. 36—44,
15. Bill Farrell, Tom Elken, "Adjust Five Variables for Better Mail Surveys", Marketing News, August 29,
1994, p. 20; Edward F. Fern, Kent B. Monroe, Ramon A. Avila, "Effectiveness of Multiple Request
Strategies: A Synthesis of Research Results", Journal of Marketing Research, May 1986, p. 144—153.
16. Sheldon Wayman, "The Buck Stops Here When It Comes to Dollar Incentives", Marketing News,
January 6, 1997, p. 9; Paul M. Biner, Heath J. Kidd, "The Interactive Effects of Monetary Incentive
Justification and Questionnaire Length on Mail Survey Response Rates", Psychology & Marketing,
September-October 1994, p. 483-492.
17. D.A. Dillman, E. Singer, J.R. Clark, J.B. Treat, "Effects of Benefits Appeals, Mandatory Appeals,
and Variations in Statements of Confidentiality on Completion Rates for Census Questionnaires",
Public Opinion Quarterly, Rail 1996, p. 376-389; Gendall, J. Hoek, D. Esslemont, "The Effect of
Appeal, Complexity, and Tone in a Mail Survey Covering Letter", Journal of the Market Research
Society, July 1995, p. 251—268; Thomas V. Greer, Rita Lohtia, "Effects of Source and Paper Color
on Response Rates in Mail Surveys", Industrial Marketing Management, February 1994, p. 47—54.
18. James D. Peacock, "Yes, You Can Raise Response Rates", Journal of Advertising Research, January
1996, p. RC7-RC10.
19. G.L. Bowen, "Estimating the Reduction in Nonresponse Bias from Using a Mail Survey as a Backup
for Nonrespondents to a Telephone Interview Survey", Research on Social Work Practice, January
1994, p. 115-128; R.A. Kerin, R.A. Peterson, "Scheduling Telephone Interviews", Journal of
Advertising Research, May 1983, p. 44.
20. M.L. Rowland, R.N. Forthofer, "Adjusting for Nonresponse Bias in a Health Examination Survey",
Public Health Reports, May-June 1993, p. 380-386.
21. E.L. Dey, "Working with Low Survey Response Rates — The Efficacy of Weighting Adjustments",
Research in Higher Education, April 1997, p. 215—227.
22. Simon Marquis, "Expectation and Election Reality are Polls Apart", Marketing, April 17, 1997,
p. 16; John Maines, "Taking the Pulse of the Voter", American Demographics, November 1992, p. 20.
23. R.C. Kessler, R.J. Little, R.M. Graver, "Advances in Strategies for Minimizing and Adjusting for Sur-
vey Nonresponse", Epidemlologic Review, January 1995, p. 192—204; James C. Ward, Bertram Russick,
William Rudelius, "A Test of Reducing Callbacks and Not-at-Home Bias in Personal Interviews by
Weighting At-Home Respondents", Journal of Marketing Research, February 1985, p. 66—73.



Часть II. Разработка плана исследования
474
24. J.W. Drane, D. Richter, C. Stoskopf, "Improved Imputation of Nonresponse to Mailback Question-
naires", Statistics in Medicine, February 1993, p. 283-288.
25. Alan Tse, "Estimating the Design Factor for Surveys in Hong Kong", Marketing Intelligence and Planning,
September 1995, p. 28-29; "Another Chinese Take-Off', The Economist, December 19,1992).
26. Vicki G. Morwitz, Carol Pluzinski, "Do Polls Reflect Opinions or Do Opinions Reflect Polls? The
Impact of Political Polling on Voters' Expectations Preferences and Behavior", Journal of Consumer
Research, June 1996, p. 53-67.




Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 475
Взгляд профессионала 2
Сандра Джей Ботиста (Sandra J. Bautista), директор Центра корпоративной информации
Burke, Inc.


2.1. ВТОРИЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Центр корпоративной информации (ЦКИ) (Corporate Information Center— CIC) компании
Burke, Inc. предоставляет ее служащим вторичную информацию, — как внутреннюю, так и
внешнюю (см, врезку "В центре внимания Burke" в главе 4). Для получения точных данных,
относящихся к теме исследования, ЦКИ обычно пользуется одним из следующих источников
информации (или их комбинацией), применяя полученные таким образом знания на различ-
ных этапах маркетингового исследования.
• Отраслевые издания
• Отраслевые ассоциации
• Правительственные организации
• Отчеты организаций, проводящих синдицированные маркетинговые исследования
• Онлайновые базы данных
• Базы данных на компакт-дисках
• Internet

Отраслевые издания
Отраслевые издания представляют собой хороший источник информации для контроля за
текущим состоянием дел в определенной отрасли. Практически в каждой сфере бизнеса есть
ряд отраслевых журналов и информационных бюллетеней. Они предоставляют информацию о
современных тенденциях, новых технологиях и их применении, новой продукции и новых
компаниях. В зависимости от вида издания, в нем может публиковаться информация как об-
щая, так и узкоспециализированная. Эти издания дают общее представление об определенной
индустрии, а также знакомят с последними отраслевыми разработками.

Отраслевые ассоциации
Отраслевая ассоциация — это организация, интересы и деятельность которой направлены
на обслуживание своих членов, представляющих определенную отрасль экономики. Многие из
этих объединений собирают и публикуют информацию, относящуюся к данной отрасли. Эта
информация обычно бесплатно предоставляется членам ассоциации, а не входящие в нее ком-
пании могут получить ее за определенную плату. Почти всю информацию, собранную и опуб-
ликоианную отраслевыми ассоциациями, можно найти во многих публичных библиотеках.
Тем не менее существуют два преимущества непосредственного обращения за информацией к
отраслевым ассоциациям: своевременность предоставления данных и квалифицированная
оценка данных членами ассоциации.

Правительственные организации
Пожалуй, самый известный правительственный источник вторичных данных— это Аме-
риканское бюро переписи. Перепись позволяет собрать данные о различных характеристиках
населения на уровне страны, штата, района и города. Кроме того, существует множество прави-
тельственных организаций, в состав которых входят исследовательские и аналитические груп-


Часть II. Разработка плана исследования
476
пы, составляющие отраслевые отчеты. Все эти отчеты и другие опубликованные данные дос-
тупны широкой общественности. Ниже приводится список некоторых правительственных ор-
ганизаций, предоставляющих полезную деловую информацию.
• Государственный Центр статистических данных в здравоохранении
• Бюро статистики труда
• Министерство торговли
• Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов
• Федеральная торговая комиссия
• Федеральное управление связи
• Центральное разведывательное управление

Синдицированные маркетинговые исследования
Синдицированное исследование — это исследование, которое проводит третья сторона —
поставщик подобных исследований, который затем продает его результаты. Собранные дан-
ные — результат объективного и детального анализа компаний, продуктов, отраслей и потре-
бителей. Отчеты об этих исследованиях, как правило, ежегодно обновляются. Хотя подобные
исследования чрезвычайно дорогие по сравнению с другими источниками вторичных данных,
они, пожалуй, предоставляют исследователю наиболее полезную информацию. Вот несколько
самых известных компаний, которые проводят синдицированные маркетинговые исследова-
ния и продают отчеты, составленные на основе полученных данных.
• А.С. Nielsen
т CACI
• Eurotnonitor
• Freedonia Research
• The Gallup Organization
• Information Resources, Inc.
• Jupiter Communications
• Roper Starch Worldwide
• Simmons Market Research Bureau

Онлайновые базы данных
Онлайновые базы данных содержат детальную информацию разнообразной тематики и из
разных областей знаний. Информация, регулярно обновляется (ежемесячно, еженедельно и
даже ежедневно) и доступна для подписавшихся на нее абонентов. Онлайновые базы данных
предлагают большую подборку деловой информации, включающую: обзор текущих событий в
компании (отрасли), анализ компании (отрасли) и информацию о конъюнктуре рынка. Неко-
торые базы данных глобальны по своим возможностям и даже содержат документацию, пере-
веденную на английский и другие языки. Абоненты могут осуществлять поиск и получать ин-
формацию на персональных компьютерах.

Базы данных на компакт-дисках
Многие справочники предприятий, подборки периодических изданий и статистические
базы данных, доступные в онлайновом режиме, все чаще появляются на компакт-дисках. Они
стоят дешевле, чем подписка на онлайновые базы данных, и проще в применении, так как вер-
сии, записанные на компакт-дисках, разработаны специально для менее искусных пользовате-
лей ПК. Эту продукцию, как правило, можно найти в публичных библиотеках.

Взгляд профессионала 2 477
Internet
Бурный рост и огромная популярность Internet сделали его главным источником получения
информации от правительственных учреждений, а также государственных и частных предпри-
ятий. Информацию, предоставленную правительственными учреждениями, можно найти на
соответствующих Web-сайтах. Web-сайты компаний содержат полный или частичный обзор те-
кущих событий, пресс-релизы, общее представление о компании, финансовую информацию,
информацию о продукции и потребителях.
Виртуальные библиотеки и доски объявлений дают возможность воспользоваться
другими библиотеками мира, а также просматривать и заказывать материалы через свой
компьютер. Многие издания обеспечивают онлайновый доступ к своим публикациям.
Полноформатные статьи из последних и предыдущих выпусков периодических изданий
часто можно получить бесплатно. Информация, которая раньше находилась только в отда-
ленных библиотеках и других учреждениях, теперь снабжена указателем и/или полностью
доступна в электронном виде.
При использовании вторичных данных для ответов на некоторые вопросы маркетинго-
вого исследования крайне важна точность и актуальность предоставленной информации.
Оценивая вторичные данные, важно принимать во внимание источник информации, мето-
ды сбора данных и цели исследования. Старайтесь придерживаться надежных источников
информации в каждой конкретной отрасли. Такими источниками являются правительст-
венные организации, ассоциации производителей и дилеров, отраслевые издания. Актуаль-
ность информации, возможно, наиболее важный фактор, определяющий уместность ис-
пользования вторичных данных, Информация, полученная год—два назад, может считаться
современной или устаревшей, в зависимости от сферы деятельности или отрасли, в которой
проводится исследование. Количество информации, получаемой в электронном виде, про-
должает расти с изумительной скоростью. Учитывая то, что в Internet расположено бесчис-
ленное множество электронных страниц, часто сложно оценить достоверность информации,
представленной на каком-то определенном Web-сайте; каждый может разместить на страни-
цах Internet любую информацию, какую пожелает. Наиболее безопасный путь поиска вто-
ричной информации через всемирную сеть Internet — это поиск на Web-сайтах государст-
венных учреждений и отраслевых ассоциаций, а также на страницах, которые ссылаются на
публикации, относящиеся к теме исследования.
Наконец, прежде чем начинать исследование, необходимо определить цели и задачи его
проведения, чтобы не утонуть в потоке поступающей информации. Очень важно при сборе
данных из различных источников помнить об определенных вопросах и проблемах, связанных
с данной отраслью. Систематизированный поиск информации позволяет быстро оценивать и
обрабатывать данные, чем просто собирать ''всю информацию по данной теме". В конечном
счете это сохраняет время, деньги и душевное спокойствие.

Чарльз Д. Идеи (Charles D. Eden), вице-президент Burke


2.2. СИНДИЦИРОВАННЫЙ СБОР ДАННЫХ
И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОЛУЧЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ
В ходе общеамериканской "войны колы" компания Coca-Cola заявила об агрессивной поли-
тике по увеличению своей доли на рынке безалкогольных напитков США до 50% к концу 2000
года. Как Coca-Cola оценивает свои успехи и определяет достижение поставленной цели?
Один из крупнейших рекламодателей, Procter & Gamble, постоянно ищет новые способы
максимальной отдачи от средств, потраченных на рекламу. Сотрудничая с рекламными агент-
ствами, Procter & Gamble стремится выбирать телевизионные программы, привлекающие основ-
ную целевую аудиторию для продукции компании. Как Procter & Gamble определяет, какие теле-
визионные шоу смотрят группы населения, на которые рассчитывает компания?


478 Часть II. Разработка плана исследования
Rubbermaid, Inc. ˜ одна из наиболее уважаемых компаний в США. Успех компании объяс-
няется повышенным вниманием, которое она уделяет созданию новых товаров, а также выпол-
нению своих обязательств перед обществом. Руководство Rubbermaid не рассчитывает, что каж-
дый новый продукт компании будет иметь успех, но если к этому не стремиться, то компания
обречена на провал, особенно в условиях жесткой конкуренции. Чтобы увеличить количество
новых продуктов, которые завоевывают рынок, Rubbermaid внимательно отслеживает новые
общественные тенденции. Какими источниками пользуется Rubbermaid, чтобы определить
тенденции, имеющие непреходящее значение?
Coca-Cola, Procter & Gamble и Rubbermaid пользуются результатами синдицированных исследо-
ваний, которые помогают им ответить на эти и другие важнейшие вопросы маркетинга. Син-
дицированные данные— это "общие базы данных", собранные и предлагаемые на продажу
компаниями, занятыми исследованиями. Подобно агентствам новостей, таким как Associated
Press, собирающим новости для распространения среди многочисленных изданий, компании,
выполняющие синдицированные исследования, продают свои данные компаниям-клиентам.
Компании-конкуренты, такие как Coca-Cola и PepsiCo— на рынке безалкогольных напитков,
Procter & Gamble и Kimberly Clark — в производстве детских пеленок, Rubbermaid и Tupperware —
в индустрии хозяйственных пластмасс, могут приобретать одни и те же синдицированные
данные, используя их для ответов на разные вопросы. Фирмы, проводящие синдицированные
исследования, предоставляют своим клиентам сервисное обслуживание, чтобы помочь преоб-
разовать полученные данные в информацию, соответствующую индивидуальным потребно-
стям клиентов.
Существует множество видов синдицированных данных, но большинство поставщиков по-
добной информации специализируются на оценках объема продаж, эффективности рекламы в
СМИ, а также выявлении различных общественных мнений и социальных тенденций.

Измерение объема продаж
При определении своей доли продаж на рынке безалкогольных напитков США компания
Coca-Cola преимущественно полагается на синдицированные данные, а также на собственные
показатели о количестве проданной продукции. Coca-Cola и другие компании — производители
фасованной продукции, как правило, приобретают синдицированные данные об объемах про-
даж у А. С. Nielsen Corporation, Information Resources, Inc. (IRI) или у обоих этих поставщиков од-
новременно. Как Nielsen, так и IRI входят в пятерку фирм — мировых лидеров маркетинговых
исследований.
Nielsen и IRI еженедельно собирают информацию об объемах продаж по всем штрих-
кодированным продуктам, проданным в бакалейно-гастрономических магазинах, аптеках и
через сеть розничной торговли. Розничные торговые точки фиксируют информацию о продаже
на контрольно-кассовом пункте, когда продавец электронным сканером считывает информа-
цию со штрих-кода каждого проданного продукта. Каждый штрих-код уникален, он несет ин-
формацию о марке, особенностях продукта и объеме упаковки. Несмотря на то, что штрих-код
определенного продукта всегда одинаков, независимо от места и времени продажи, цена товара
в разных магазинах и в разные дни может быть различной. Компьютер магазина соотносит
штрих-код с ценой товара, определяемой на момент покупки.
Еженедельно предприятия розничной торговли предоставляют Nielsen и /и/ кассовые ленты
со сканированными данными, которые несут информацию обо всех проданных товарах с ука-
занием их цены. Nielsen и IRI объединяют информацию, полученную с кассовых терминалов, с
информацией о мероприятиях по продвижению товара, которую собирают представители ком-
пании на местах.
Компании (производители фасованной продукции) выступают крупнейшими потребите-
лями синдицированных данных об объемах продаж, но поставщики синдицированной ин-
формации отслеживают объемы продаж и многих других видов продукции, начиная от отпус-
каемых по рецепту лекарств и заканчивая книгами, аудио- и видеозаписями, компьютерными
комплектующими и программным обеспечением, копировальными аппаратами, принтерами,
факсимильными аппаратами и другим высокотехнологичным оборудованием. Синдициро-


Взгляд профессионала 2 479
ванные данные об объемах продаж не ограничиваются информацией о материальной продук-
ции. Подобную информацию можно получить и об услугах, например, оценку дохода от кли-
ентуры ресторана и подсчет выручки в билетной кассе кинотеатра.
Фирмы, проводящие синдицированные исследования, используют различные методы сбо-
ра данных для определения объема продаж. Появившиеся в последние годы кассовые элек-
тронные сканеры — наиболее совершенные источники синдицированных данных об объемах
продаж, поскольку позволяют фирмам, таким как Nielsen и IRI, регулярно получать информа-
цию практически от каждой крупной сети магазинов. Чтобы иметь данные об объемах продаж
в магазинах, в которых кассовые сканеры используются не так широко, поставщики синдици-
рованных данных обращаются к опросам и дневникам. Опросы рассчитаны на то, что потреби-
тели сообщают о своих действиях по завершении покупок, поэтому их точность иногда сомни-
тельна. В целом, дневники позволяют более точно прогнозировать поведение покупателей, чем
опросы, поскольку участники обследования пользуются бумажными или электронными днев-
никами, чтобы фиксировать фактическую покупку товара.

Оценка эффективности рекламы
в средствах массовой информации
Компания Procter & Gamble ˜ пионер в использовании "оптимизации", метода планирова-
ния рекламной кампании в СМИ, способствующего максимально эффективному использова-
нию средств, потраченных на рекламу. "Используя информацию, полученную в результате де-
тальных исследований, и огромные вычислительные возможности, оптимизаторы разрабаты-
вают рекламные кампании, максимально эффективные с точки зрения затрат, учитывая в них
интересы различных аудиторий. К чему платить 500 тысяч долларов за место в популярной те-
левизионной программе, если за эти же деньги можно охватить большую целевую аудиторию,
разместив рекламу в нескольких телевизионных шоу?" (1J, Как и другие крупные рекламодате-
ли, компания Procter & Gamble пользуется синдицированными данными статистических иссле-
дований, чтобы определить, какие телевизионные шоу ориентированы на демографические
группы, внимание которых хочет привлечь компания.
Ведущий поставщик синдицированных данных о телевизионной аудитории — компания
Nielsen Media Research. Служащие компании Nielsen ежедневно определяют величину и демо-
графический состав аудитории различных телепрограмм. Компания рассчитывает такие
"рейтинги" практически для каждой телевизионной программы. Каждый пункт рейтинга
представляет процент семей, имеющих телевизор, которые смотрят определенную программу
на приблизительно одну минуту эфирного времени. Nielsen также определяет "долю рынка",
показывающую, какая часть семей, смотрящих телевизор на протяжении заданного периода
времени, настроила его на определенную телепрограмму.
Компания Nielsen установила электронные счетчики в каждой семье, согласившейся
принять участие в общенациональном обследовании. Эти счетчики, прикрепленные к до-
машним телевизорам, видеомагнитофонам, проводам для кабельного телевидения и спут-
никовым антенам, автоматически определяют программу, которую смотрит семья в задан-
ный промежуток времени. Кроме счетчика, фиксирующего информацию о том, какая про-
грамма включена, электронный прибор, известный как "пиплметр", определяет, кто из
членов семьи смотрит передачу. Участникам предлагается нажать на кнопку в этом устрой-
стве, чтобы определить, в какое время они смотрят программу. Компания предоставляет ка-
ждому члену семьи свою кнопку и, таким образом, определяет демографический состав ау-
дитории для любой программы.
Компания Nielsen поставляет свои синдицированные телевизионные рейтинги рекламода-
телям, таким как Procter & Gamble, а также рекламным агентствам и телеканалам. Рекламодате-
ли и рекламные агентства используют эту информацию для принятия решений о покупке рек-
ламного времени, тогда как телеканалы с помощью этих рейтингов определяют, продолжить
или отказаться от показа определенной программы, оставить прежним или изменить продол-
жительность шоу, какую плату установить за показ рекламы во время программы.


480 Часть II. Разработка плана исследования
Определение рейтингов телевизионных программ сделало компанию Nielsen популярной в
американских семьях, но Nielsen — лишь один из поставщиков синдикативных данных об ис-
пользовании рекламного времени в СМИ. Компания Arbitron — известный поставщик синди-
кативной информации о радиослушателях. Несколько компаний, занятых синдикативными
исследованиями, оценивают тираж и читательскую аудиторию газет и журналов.

Важнейшие социальные тенденции
"Rubbermaid никогда не сталкивался с тенденциями, которые ему не нравились бы: тенден-
ции — это предпосылка для создания новых товаров, особенно для компаний, ориентирован-
ных на потребителей. Как только руководство узнало о желании общественности уменьшить
загрязнения, Rubbermaid начал производство "не загрязняющих" пищевых продуктов, включая
экологически чистые коробки для сэндвичей и сока" [2].
Один из основных источников информации, который Rubbermaid и другие новаторы ис-
пользуют для изучения тенденций развития общества, — это данные синдицированных ис-
следований. Компании, их осуществляющие, отслеживают изменения в поведении и мне-
ниях потребителей.
Один из старейших источников информации о современных тенденциях — Yankehvich
Monitor. В этом ежегодном обозрении отражены изменения в ценностях и стиле жизни участни-
ков выборки, представляющей различные группы американских потребителей. Предпринима-
тели пользуются Yankelovich Monitor и другими аналогичными источниками синдицированной
информации, чтобы отслеживать возникающие тенденции и планировать свою маркетинговую по-
литику с учетом будущих изменений на рынке.

Перспективы синдицированных исследований
Спрос на синдицированные данные, по-видимому, будет расти, поскольку компании ис-
пользуют эту информацию для получения конкурентного преимущества в изменчивой миро-
вой экономике. В будущем покупателям синдицированных данных потребуются:
• данные о небольших, локальных группах потребителей;
• данные о возникающих в мире рынках;
• данные о людях, совершающих покупки и выполняющих другие коммерческие опера-
ции в Internet;
• доступ к централизованным базам данных, содержащим различные виды инфор-
мации, касающейся семей: сведения о покупках, данные об эффективности рекла-
мы в СМИ и т.д.;
• быстрый доступ к данным.
Количество компаний, осуществляющих синдицированные исследования и способных
помочь своим клиентам преобразовать данные в полезную информацию, будет быстро расти,
поскольку эра информации продлится и в новом тысячелетии.

ЛИТЕРАТУРА
Holman W. Jenkins, Jr., "On a Wing, a Prayer and $18 Billion", Wail Street Journal (January 21,1998,
p.A23.
Stanley W. Angrist, "Make It New", Wall Street Journal, My 10, 1997, p. A13.




Взгляд профессионала 2 481
Кэрол Раффел (Carol Raflfel), вице-президент Burke, Inc.


23. КАЧЕСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ:
НЕ ЗАХОДИТ ЛИ НАШЕ ТВОРЧЕСТВО
СЛИШКОМ ДАЛЕКО?
Онлайновые и телефонные фокус-группы, группы опрашиваемых с помощью видеоконфе-
ренций — персонификация, многоступенчатый опрос, этнографические методы, ситуативные
выборки, а также ТАТ (тематические апперцепционные тесты), — чего только сейчас не проис-
ходит в мире качественных исследований! Несомненно, это совсем не то, что было раньше!
Я, собиравшая раньше фокус-группы на дому или в крошечных помещениях с односторон-
ними зеркалами размером с маленькое кухонное окошко, поражена всеми новшествами и дос-
тижениями, появившимися за последние 20 лет. Во время своей последней поездки в Лос-
Анджелес я была в помещении, где целая стена между комнатой для фокус-группы и смотро-
вой комнатой заказчика была односторонним зеркалом, и обе комнаты были напичканы пор-
тами передачи данных. "Диспетчерская" для аудио- и видеозаписи выглядела как творение
нового столетия. Исполнительный директор пояснил, что они могли бы набрать людей из Лос-
Анджелеса, я могла бы вести опрос из Цинциннати, а заказчики могли бы наблюдать за ходом
исследования и общаться со мной в режиме реального времени из своего офиса в Нью-
Йорке — и все это благодаря чуду видеоконференции. Если бы нам не удалось собрать подхо-
дящих респондентов в одном месте (в силу их отдаленности), мы смогли бы провести телефон-
ный опрос группы с помощью подключенного к линии компьютера, который безошибочно
показывал бы нам, кто из членов группы говорит в каждый конкретный момент. Это подтвер-
дило бы участие каждого респондента в опросе. Еще один способ — зарегистрировать людей
для участия в опросе, проводимом в надежной онлайновой среде, нечто похожее на комнаты
для бесед, чаты (chatroom) в Internet, и провести опрос там.
Действительно, мы "прошли большой путь", и инновации затронули не только оборудование
и технологию. Разительно изменились и сами подходы к проведению опроса — дошло до того, что
заголовок статьи в одном из номеров Newsweek провозгласил: "Довольно разговоров: фокус-
группы устарели. Современные специалисты по маркетингу предпочитают цветные карандаши,
коллажи и наблюдение". В этой статье, как и во всей отрасли, люди обсуждают и предлагают раз-
нообразные "нетрадиционные" методы. Специалисты, опрашивающие респондентов, применя-
ют такие методы, как рисование респондентами фигур и сцен, раскрашивание фигур различными
цветными карандашами для выявления глубинных мыслей и эмоций респондентов, связанных с
различными товарами, действиями и проблемами. Наблюдение, "выжидание в засаде" и другие
различные способы проведения исследований также используются для получения информации,
вдобавок к тем сведениям, которые потребители могут предоставить, участвуя в групповом или
индивидуальном опросе. Просьба к участникам опроса принести фотографии или личные веши,
используемые в качестве отправных точек для дискуссии, составление респондентами коллажей
из журнальных фотографий, чтобы определить их представление о торговой марке или товаре,
изображение товара или организации в виде людей, животных или растений, а также пересказ
различных историй или показ представлений для выражения мыслей и чувств опрашиваемого, —
все это части новой волны увлекательных методик, призванных помочь исследователям проник-
нуть за грань осознанных процессов мышления и эмоций человека.
Я знаю, о чем вы сейчас думаете. Некоторые из вас, закатывая глаза, говорят: "Ну, пожалуй-
ста!", другие восклицают: "Как круто!", когда вы думаете, как применить что-либо подобное в ис-
следовательских проектах. Если ваша реакция такая, значит, вы на одной волне со многими про-
фессионалами маркетинговых исследований. Дело в том, что опытные профессионалы исследо-
ваний постоянно бьются над вопросами о том, сколько изобретательности они могут себе
позволить, что они получат, используя новые разнообразные инструменты и методы, и где та
грань сферы исследовательских инноваций, за которой начинается скользкий путь мистицизма.


482 Часть II, Разработка плана исследования
Есть ли у кого-нибудь точные ответы на эти вопросы или нет, существует ряд ключевых
моментов, которые следует принимать во внимание при использовании новшеств в качествен-
ных исследованиях. Очевидно, людям, стремящимся к точности и системности в процессе ис-
следования, трудно смириться с мыслью, что рисование, раскрашивание или запись различ-

<<

стр. 17
(всего 35)

СОДЕРЖАНИЕ

>>