Количественные измерения в маркетинге

      Методы  построения выборки разделяются  на невероятностные и вероятностные.

      Классификация методов выборки выглядят, как  показано на рис. 2. 

      Рис. 2. Невероятностная выборка: 

      Выборка по удобству. Единицу выборки определяет преимущественно интервьюер, часто  респонденты попадают в выборку  потому, что оказываются в нужном месте в нужное время. Примером выборки по удобству являются: опросы в магазинах и торговых центрах, собеседования с людьми на улицах и т.п. Например, в торговом центре путем первоначального задания вопросов (имеется в виду фильтрующие вопросы) выявляется, что из себя представляют опрашиваемые и только некоторые из них подлежат полному опросу. Данный метод применяется скорее для поиска респондентов с заданными характеристиками. Также выборки по удобству используются в предварительных исследованиях, целью которых является генерация идей, получение новых точек зрения или разработка гипотез. Их использование возможно в целевых группах, при тестировании анкет и в пробных проектах. 12

      Выборка на основе суждения. Формирование данной выборки основано на использовании  мнения квалифицированных специалистов экспертов относительно состава выборки. На основе такого подхода часто формируется состав фокус-групп.

      Наиболее  распространенными примерами выборки  по усмотрению можно назвать пробные  рынки, в целях определения потенциала нового товара, универмаги, выбранные для тестирования новой рекламы, избирательные округа, выбранные для проведения исследования отношения избирателей. Так же, как при выборке по удобству, так и при выборке по усмотрению нельзя делать обобщений для конкретной популяции, т.к. нет четкого выделения популяции. Примером использования выборки может служить следующая модель: предположим компания «А» решила провести пробные продажи на территории район «В». Территория «В» была выбрана исследователем потому, что он считает, что именно район «В» может послужить хорошим индикатором первоначального отклика. Заметьте, что компания «А» нуждается только в оценке первоначального отклика, а не в оценке продаж.

      Выборка методом квот предполагает предварительное, исходя из целей исследования, определение численности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам). Определяются релевантные категории, такие как пол, возраст, образование, исследователь оценивает распределение этих характеристик в генеральной совокупности. Квоты используются для того, чтобы выборки и состав совокупности были одинаковыми в отношении характеристик, представляющих интерес. Единственным требованием является то, что выбранные респонденты (элементы) соответствовали контрольным характеристикам. Например, издательство одного из журналов проводит исследование читательской аудитории с использованием выборки методом квот. Допустим из 100000 жителей города «N» было выбрано 1000 взрослых людей. Для определения состава выборки использовались: пол, возраст, образование. Исходя из этого, определены следующие квоты. 

      Таблица №1.

      Выборка методом «снежного кома» - при  данной выборке выбирается первоначальная группа респондентов, обычно случайным  способом, и после проведенного опроса этих респондентов просят указать, лиц, которые могут принадлежать к генеральной совокупности и представляющей интерес для исследователя. Этот процесс продолжается, что ведет к эффекту снежного кома, так как одна ссылка исходит из другой. В результате формируется структура выборки, из которой отбираются респонденты. Эта выборка используется в случаях, когда изучаются редкие характеристики для данной популяции или трудно выявляемые. Например, в промышленных исследованиях выборка методом «снежного кома» применяется для выявления пар покупатель-продавец.

      Вероятностные выборки:

      Простая случайная выборка – это вероятностный  метод построения выборки, в котором  у каждой единицы совокупности имеется  одинаковая вероятность попадания  в выборку. Главный принцип простой случайной выборки, – это принцип рандомизации, случайности. Для случайной выборки обязательны два условия. Первое - выборка должна быть построена таким образом, чтобы любой элемент (человек или объект) в пределах совокупности имел равные возможности быть отобранным для анализа. Во-вторых, выборка должна быть сформирована так, чтобы любое сочетание из п объектов (где п – просто количество объектов, или случаев, в выборке) имело равные возможности стать действительной выборкой. Все это выглядит достаточно сложно, на самом деле это почти то же самое, что выбор с помощью лотереи. Каждому объекту (элементу) в совокупности присваивается номер. Номера объектов, которые будут включены в выборку, определяются с помощью таблицы случайных чисел. Последовательность чисел в таких таблицах обычно задается компьютерной программой, называемой генератором случайных чисел, который, в сущности, помещает в барабан большое количество чисел, случайным образом вытаскивает их и распечатывает в порядке получения. Иными словами, имеет место все тот же процесс, характерный для лотереи, однако компьютер, используя не имена, а числа, осуществляет универсальный выбор. Этим выбором можно пользоваться, просто присвоив каждому из наших объектов номер.

      Систематическая выборка. Метод систематической выборки заключается в том, что путем выбора случайным образом начальной точки и затем последовательного отбора каждого i-го элемента схемы выборки. Частота отбора элементов, i, называется интервалом выборки. Он вычисляется путем деления размера совокупности N на размер выборки n и округления полученного значения до ближайшего целого. Например, генеральная совокупность состоит из 100000 элементов, необходимо чтобы выборка состояла из 1000 элементов, тогда интервал выборки, i, равен 100. Выбирается случайное число между 1 и 100. Если, например, оно равно 25, то выборка будет состоять из элементов 25, 125, 225, 235 и т.д. Систематическая выборка часто применяется в различных опросах и собеседованиях в торговых центрах. Например, опросу подлежит каждый i-ый человек, выходящий из супермаркета или торгового центра. 13

      Стратифицированная  выборка представляет собой процесс  выборки, состоящий из двух этапов. Во-первых, совокупность делится на подгруппы, называемые стратами. Каждый элемент совокупности должен быть отнесен только к одной страте, и ни один из элементов совокупности не должен быть пропущен. Во-вторых, элементы из каждой страты должны быть отобраны случайным образом.

      Главной целью метода стратифицированной выборки  является повышение точности без увеличения стоимости. Страты формируются исходя из следующих критериев:

      элементы  в пределах страты должны быть похожими или однородными;

      элементы  разных страт должны отличаться, т.е. быть разнородными;

      стратифицированные  переменные должны быть связаны с  интересующей характеристикой;

      количество  страт обычно варьируется от двух до шести.

      Для стратификации обычно используются следующие переменные: демографические (как в примере выборки квот), тип потребителя (допустим, вид оплаты кредитной карточкой), размер компании, отрасль.

      Кластерная  выборка основана на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, исследуется мнение населения какого-то региона относительно марки какого-то товара.

      Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), например области. Исследователь считает, что выделенные кластеры являются идентичными и мнение населения этих областей характерно для региона в целом. Далее одна из областей (кластер) выбирается случайным образом, определяется совокупность для этой области, где проводится исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего региона. Это одноступенчатый подход кластерной выборки.

      Формирование  выборки можно осуществить и  на основе двухступенчатого подхода. Тогда после первоначального случайного формирования выборки кластеров (в данном примере случайным образом выбирается несколько областей) используется один из вероятностных методов для проведения исследований среди единиц выборки. Очевидно, что репрезентативность результатов, полученных на основе исследований для группы кластеров, будет более высокой, чем для одного кластера.

      Определение размера выборки, здесь подразумевается  количество элементов, которое следует  включить в исследование. При определении  размера выборки необходимо руководствоваться соображениями как качественного, так и количественного характера.

      В процессе определения размера выборки  исследователю следует принять  во внимание следующие качественные факторы:

      Важность  решения

      Природа исследования

      Количество  переменных

      Природа анализа

      Ограниченность  ресурсов (или бюджет исследования)

      Чем более важным является решение, тем  более точной должна быть информация, а это означает, что существует потребность в более крупных  выборках. Как следствие при более высокой точности повышается стоимость сбора информации с каждого элемента.

      Природа исследования также влияет на размер выборки. В таких предварительных  исследованиях, как работа с целевыми группами, применяются качественные методы, которые основываются на небольших выборках, а для итоговых исследований, таких, как опрос, требуются выборки больших размеров. С увеличением количества переменных естественно растет размер выборки, например, для исследований по идентификации проблемы, в которых проводится измерение большого количества переменных, обычно требуются большие выборки, минимальный размер которых примерно 400 - 500 человек, а средний размер 1000 - 2000 человек. Другим примером могут служить целевые группы (фокус-группы), где минимальным размером выборки будет 5-6 групп, а средним может быть 8-12 групп, но следует отметить, что это приблизительные цифры, что многое зависит еще и от существующих финансовых, кадровых, временных и территориальных факторов. 14

      Каждый  шаг формирования выборки связан со всеми аспектами реализации проекта маркетингового исследования, от постановки задачи до представления результатов, а следовательно, решения по формированию выборки следует соизмерять с прочими (другими) решениями, принимаемыми в ходе проведения маркетингового исследования. 

       Список использованной литературы: 

1. Анурин  В., Муромкина Ию Маркетинговые исследования потребительского рынка. Уникальный отечественный  опыт. –М.: «Питер»,2004
2. Ассэль Генри. Маркетинг: принципы и стратегия: Учебник для вузов – М.: ИНФРА-М, 1999..
3. Басовский Л.Е. Маркетинг: курс лекций. М.: ИНФРА-М, 2001.
4. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2001..
5. Березин И.С. Маркетинг и исследование рынка. М.: Русская Деловая Литература, 1999.
6. Голубков Е.М. Маркетинговые исследования: теория и практика М.: - изд. “Финпресс”, 2000
7. Клещев А.Г. Маркетинговая концепция: в системе понятий и категорий, в схемах, графиках, тестах, задачах и упражнениях. - Кострома. Изд-во Костромского госпедуниверситета им. Н.А.Некрасова. 1998.
8. Ковалев А.И., Войленко В.В. Маркетинговый анализ. - М.,1997
9. Котлер, Филип, Гари, Сондерс, Вонг “Основы маркетинга” пер. с англ. – 2-ое изд. – М. 2000г.
10. Лебедев О.Т., Филипова Т.Ю. Основы маркетинга. – СПб.: ИД «МиМ», 1997
11. Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта // Маркетинг в России и за рубежом. – 2000. – № 1.
12. Основы предпринимательской деятельности уч. пособие/ Под ред. В.М. Власовой – М.: Финансы и статистика, 1997
13. Панкрухин А.П. Маркетинг: Учебник.-М.: Институт международного права и экономики им. А.С. Грибоедова, 1999
14. Попов Е. Планирование маркетинговых исследований на предприятии//Маркетинг, №1,1999