Шпаргалка по "Маркетинговым исследованиям"

*стратифицированная(генеральная совокупность разбивается на несколько групп, отличающихся между собой по каким либо признакам, далее респонденты выдираются из каждой группы.)

+пропорционально стратифицированная(если размер выборки для определённой группы пропорционален размеру группы)

+оптимальное распределение

 

30. Детерминированные методы формирования выборки.

* удобная(формирование выборки осуществляется самыми удобными с позиции исследователя образом, например с позиции минимальных затрат времени и усилий…)

*экспертная (используется мнение квалифицированных специалистов относительно выборки)

*снежный ком (основано на  расширение числа опрашиваемых  на основе предложений респондентов, которые уже приняли участие  в обследовании.)

*квотная/нормированная (устанавливаются  некие нормы количества участников  опроса, отвечающих определённым  требованиям)

 

31.  Определение объема выборки.

Объем выборки - это количество элементов генеральной совокупности, которые нужно изучить.

При определении объема выборки  нужно прежде решить задачу требуемого исследователю уровня точности результата (Д), гарантируемого с некоторой заранее  заданной доверительной вероятностью (Р).

Допустимая ошибка  - величина ошибки результатов опроса, которую исследователь может задать сам. Эта величина определяет значение ошибки, хуже которой результат не должен быть. Доверительная вероятность - вероятность того, что результат проведенного измерения будет попадать в те границы, которые исследователь задает.

Формула, по которой можно, задавшись  величинами допустимой ошибки и доверительной вероятности, вычислить требуемый объем выборки для оценки доли:

где N - объем генеральной совокупности; 
p – доля исследуемого признака в генеральной совокупности;q=1-p;t-коэффициент соответствия доверительной вероятности Р; р - допустимая ошибка.

Значение t определяется по таблице нормированного нормального распределения.Неудобство этой формулы состоит в том, что она требует предварительной информации о доле признака в генеральной совокупности, то есть как раз то, что исследователю тоже требуется определить в процессе исследования. Однако при р = 0,5 произведение р*q максимально и, значит, n тоже максимально. Подставив в формулу р = 0,5, получим выражение, которым можно пользоваться при любых долях признака в генеральной совокупности, а объем выборки при этом будет получаться с некоторым запасом (при t=2 и Р=0,954).

Существуют три стратегии расчета  объема выборки.

1. Стратегия предварительного расчета (до проведения исследования). Это лишь первоначальный ориентир, так как, не принимается во внимание из-за неопределенности разброс мнений; а поэтому исходят из соотношения 50:50% (половина ответов «да», половина «нет»).

2.  Стратегия последовательного расчета выборки. Используется, когда каждое интервью очень дорогостоящее или слишком длительное. Тогда объем выборки не рассчитывается заранее, а ставится в зависимость от результатов, полученных входе исследования. Например, сначала опрашивается 100 чело век, на основе полученных данных о разбросе оценки вычисляют требуемый объем. Если оказывается, что этого количества 
опрошенных достаточно, то исследование прекращается. В противном случае добирают необходимое количество респондентов.

3.  Стратегия комбинированного расчета. Рассчитывая выборку по предварительной стратегии, получаем верхние пределы допустимых объемов выборки, то есть ту величину выборки, при достижении которой прекращается опрос по последовательной стратегии.

На практике существуют удобные  способы определения объемов  выборки с помощью таблицы  больших чисел (табл.7.4) и с помощью  номограммы для определения объема выборки.

На величину объема выборки также  влияет типичный объем выборок, используемых в аналогичных исследованиях.

 

32.  Ошибки сбора данных.

Ошибки исследования могут быть двух типов: систематическими (смещение выборки) и случайными. Случайные ошибки легко оценить, их можно уменьшить с помощью увеличения выборки. Для общего результата значительно опаснее систематические ошибки, так как по выборке их невозможно выявить и оценить. Исследователь может даже не догадываться об их существовании. Мало этого, при увеличении объема выборки они могут возрастать, их величина и направление могут оказаться совершенно непредсказуемыми.

Чтобы исключить или уменьшить  систематические ошибки, необходимо знать причины их возникновения. Систематические ошибки не связаны с выборкой, а могут быть вызваны концептуальными ошибками, допущенными при формировании выборки, неполучением данных от части выборки, ошибками сбора данных, а также статистическими, арифметическими, табуляционными ошибками.

Систематические ошибки делятся на два типа: ошибки неполучения данных и ошибки наблюдения. Ошибки ненаблюдения возникают, если неполучены данные от части обследуемой совокупности потому, что: 1) эта часть не была представлена в выборке или 2) респонденты, включенные в выборку, не представили данные.

Ошибка неохвата: определенные части или целые блоки генеральной совокупности не были включены в основу выборки.

Ошибка неохвата относится только к ошибочно выпавшим из рассмотрения частям генеральной совокупности, но никак ни к частям, исключенным намеренно.

В противовес ошибке неохвата иногда может возникнуть ошибка перебора: например семья имеет несколько номеров телефонов, три машины... возникает большая вероятность включения их в выборку. Эта ошибка представляет меньшую опасность, чем ошибка неохвата.

Уменьшить ошибку неохвата можно улучшением основы выборки и усилением контроля над полевыми работниками.

Ошибка неполучения данных порождается отсутствием информации о некоторых элементах, которые должны были войти в выборку. Две главные причины неполучения данных - это отсутствие и отказ.

Отсутствие - данные от некоторых элементов выборки отсутствуют, поскольку в момент звонка или поквартирного обхода респондентов нет дома.

Если интервьюер, не застав дома респондента, заменяет его следующим по списку или живущим в соседней квартире, то проблема не разрешается, а усугубляется. Происходит смещение выборки в сторону  «присутствующих».

Отказ - систематическая ошибка, возникающая, когда часть респондентов отказывается принимать участие в опросе.

Для уменьшения ошибки отказа используют стратегии увеличения доли первичных ответов (углубленное обучение интервьюеров, улучшение условий проведения интервью) и повторные попытки (если причиной отказа стали временные и изменчивые обстоятельства, то имеет смысл повторить попытку).

Ошибки наблюдения - это систематические ошибки, возникающие при обработке данных, либо являющиеся следствием некорректности информации, получаемой от респондентов. Они могут быть еще более неочевидны, чем ошибки ненаблюдения.

Ошибка сбора - респондент согласился участвовать в исследовании, но вместо полного сотрудничества, он отказывается отвечать на отдельные вопросы и дает неправильные ответы на другие вопросы. Такие ошибки называют ошибками пропуска и ошибками свидетельства. Чтобы их свести к минимуму, необходимо подбирать персонал для полевых работ в соответствии с квалификационными требованиями и тщательно его готовить.

Ошибки обработки - могут появиться при редактировании, кодировании, составлении таблиц и анализе. Они устраняются контролем над процессом обработки данных.

 

33. Подготовка данных к анализу.

Анализ собранных данных состоит  из нескольких этапов:

1.Подготовка данных к анализу. Она включает проверку и редактирование анкет, кодирование.

2.  Базовый анализ или табуляция. Некоторые исследования на этих этапах и останавливаются, но во многих случаях анализ продолжается. 

 

3.   Проверка статистической значимости наблюдаемых различий между группами и внутри групп.

Применение дисперсионного, корреляционного, факторного и других методов анализа.

Качество статистических результатов  напрямую зависит от того, насколько  тщательно и аккуратно данные готовились к анализу (рис. 18).

Подготовка данных начинается по мере поступления анкет, в то время  как полевые работы еще продолжаются. Если возникнут проблемы, ход полевых работ можно скорректировать в нужном направлении.

Проверка анкет-Редактирование-Кодирование-Преобразование-Очищение данных-Статистическая корректировка данных.

Проверка и редактирование анкет. По мере поступления анкеты проверяются на полноту заполнения, качество интервью, соответствие определенным квотам.

Если в ходе проверки установлено, что: 1) не заполнены отдельные части анкеты; 2) респондент не понял вопросов; 3) ответы не варьируются, например, респондент отметил одни пятерки в серии семибалльных рейтинговых шкал, даже не обратив внимания, что некоторые позиции выражали негативное, а некоторые позитивное отношение респондентов; 4) анкеты неполные - отсутствуют страницы; 5) ответы даны респондентом, не входящим в группу, выделенную для участия в исследовании, то такие анкеты не принимаются.

Редактирование - это обработка анкет, повышающая точность и аккуратность представленной в них информации. Она заключается в просмотре анкет и выявлении нечитабельных, неполных, логически непоследовательных или неоднозначных ответов.

Редактирование может выполняться  в две стадии: полевое редактирование и централизованное офисное редактирование.

Полевое редактирование выполняется  руководителем полевых работ сразу же после заполнения анкеты, пока конкретные контакты еще свежи в памяти проводивших опрос.

Централизованное офисное редактирование - это более полная и точная проверка и коррекция собранных ответов. Для этой работы нужен опытный сотрудник, обладающий острым глазом. Чтобы повысить качество проверки, все анкеты предоставляются одному человеку. Если объем велик и работу нужно делить между несколькими людьми, то лучше делить по частям анкеты, а не по респондентам: один редактор редактирует часть «А» всех анкет, а другой - часть «В». 

 

Что делать с анкетами неудовлетворительного качества? Их обычно отправляют обратно на место сбора данных для уточнения, либо назначаются пропущенные значения, либо анкеты отбраковываются и не включаются в анализ.

Возврат анкет для уточнения возможен, если выборки небольших размеров и можно идентифицировать респондентов, предоставивших ответы низкого качества.

Назначение пропущенных значений. Если анкету невозможно вернуть для уточнения данных, исследователь может самостоятельно присвоить пропущенные значения. Это возможно в следующих случаях: если количество анкет с неудовлетворительными ответами невелико; доля ответов неудовлетворительного качества в анкете незначительна; переменные по неудовлетворительным ответам не основные.

Некачественные анкеты отбраковываются и не включаются в анализ. Этот способ эффективен в следующих случаях: доля некачественных анкет меньше 10%; размер выборки велик; если «неудовлетворительные» респонденты явно не отличаются от «удовлетворительных» (например, по демографическим признакам, по характеристикам использования товара); доля неудовлетворительных ответов в одной анкете велика; если пропущены ответы по основным переменным. Но бывают случаи когда «неудовлетворительные» респонденты отличаются от «удовлетворительных». В этих случаях использование данного метода повлечет за собой искажение данных. Если принимается решение отбраковать анкеты, то исследователь должен пояснить на основании чего это делается.

Кодирование — это процедура присвоения цифрового кода каждому возможному варианту ответа по каждому вопросу.

Если анкета включает только структурированные  вопросы или небольшое количество неструктурированных вопросов, она  кодируется заранее во время разработки.

Если же анкета содержит в основном неструктурированные вопросы, коды присваиваются после того, как  заполненные анкеты возвращаются с места сбора данных. Исследователь составляет список наиболее часто повторяющихся вариантов ответов на неструктурированные вопросы, определяет категории, подлежащие кодированию. Категории должны быть взаимоисключающими и взаимоисчерпывающими. Затем для них разрабатываются коды, которые и присваиваются конкретным ответам. Категории считаются взаимоисчерпывающими, если каждый ответ соответствует одному из кодов. Этого можно достичь введением дополнительного кода категории, например, «другое», «ни один из предложенных вариантов», но в такие категории должна войти незначительная часть ответов (не более 10 %). По наиболее важным вопросам коды категорий должны присваиваться даже в том случае, если нет ни одного ответа респондентов. Иногда важно знать именно то, что никто из отвечающих не дал тот или иной вариант ответа.

Кроме присвоения цифровых кодов вопросам и ответам, при процедуре кодирования  необходимо выполнять следующие  рекомендации:

•         кодировать каждую анкету (респондента);

•         для каждого респондента следует включать дополни 
тельные коды: код проекта, код даты и времени.

Исследователю необходимо подготовить  кодировочную книгу - инструкцию по кодированию  переменных.

Преобразование данных заключается в переносе закодированных данных из анкеты в компьютер. Данные вводятся через клавиатуру или оптическим сканированием. Пример - преобразование штрих-кода при считывании его в кассах супермаркетов.

Очищение данных заключается в проверке состоятельности собранных данных и работе с пропущенными ответами.