Простая случайная выборка.

Вероятностные методы построения выборки маркетингового исследования

Метод снежного кома.

Метод квот.

Метод квотможно рассматривать как двустадийный выбор по усмотрению, но с ограничениями.

На первой стадии разра­батываются контрольные ограничения или квоты, накладывае­мые на отбираемые элементы. Для разработки квот исследова­тель просматривает подходящие для контроля характеристики и выясняет, как они распределены в исследуемой совокупнос­ти. Вопрос о том, какие именно характеристики выборки должны совпадать с соответствующими характеристиками ис­следуемой совокупности, решается по усмотрению исследова­теля.

На второй стадии из числа согласных или по усмотрению интервьюера отбираются элементы исследуемой совокупнос­ти. Здесь имеет место значительная свобода. Единственное условие — чтобы соблюдались квоты.

При использовании этого метода первая порция респон­дентов отыскивается случайным образом. После окончания каждого интервью респондента просят назвать других представителей исследуемой совокупности. Каждую следующую порцию респондентов составляют те, кого указали предыдущие респонденты. В результате возникновения «эф­фекта снежного кома» выборка быстро растет. Надо отметить, что, хотя первая порция респондентов отбирается случайным образом, полученные таким способом выборки не репрезен­тативны.

Вероятностные способы построения выборки.

Главное условие осуществления вероятностной выборки — нали­чие полного списка всех элементов генеральной совокупности (отсут­ствие или недоступность его чаще всего препятствуют реализации та­кой выборки) от 1 до N, где N - общее число всех элементов. Если же такой список есть, то производится нумерация элементов, после чего можно использовать несколько методик. При использовании лоте­рейного метода (метода жребия) жетоны с номерами всех элементов помещают в урну, тщательно перемешивают и извлекают последова­тельно n жетонов, где n - число элементов выборочной совокупности. Элементы генеральной совокупности, имеющие номера, оказавшиеся на извлеченных жетонах, составят выборочную совокупность. Это до­вольно продолжительная (при больших размерах выборки) операция, к тому же достаточно трудоемкая, поскольку для обеспечения равно­го шанса выбора необходимо тщательно перемешивать жетоны после каждой выемки очередного номера.

При построении простой случайной выборки каждый элемент исследуемой совокупности имеет известную, причем одинаковую, вероятность, попасть в выборку. Более того, из­вестна и одинакова вероятность того, что в результате отбора будет получен любой конкретный вариант выборки данного размера (n). Отсюда следует, что элементы извлекаются из основы выборки случайным образом, причем независимо друг от друга. Этот метод можно представить как лотерею, в которой имена всех возможных респондентов помещаются в барабан и перемешиваются, после чего без всяких смещений извлекаются имена «победителей».

Для выбора элементов исследуемой совокупности раньше применяли таблицы случайных чисел, а сейчас — компьютер­ные программы, генерирующие случайные последовательности чисел.

Достоинства:

1) прост и легко объясним;

2) выборочные оценки могут быть обобщены на всю исследуемую совокупность.

Недостатки:

1) часто бывает очень труд­но сконструировать основу выборки так, чтобы можно было извлечь из нее простую случайную выборку. Например, не существует собранных воедино компьютеризированных списков всех жителей России. И даже если бы такие списки существова­ли, они ежесекундно бы устаревали;

2) выборка, полу­ченная данным методом, часто оказывается настолько разбро­санной географически, что исследование становится неприемлемым как по стоимости, так и по срокам. (Так, может «выпасть» по одному респонденту в сотнях дальних деревень, что потребует чрезвычайно высоких командировочных расходов);

3) при небольшом размере выборки рассматриваемый метод может и не обеспечивать репрезентативности. Хотя в среднем такие выборки хорошо приближают население; каждая конкретная выборка может содержать сильные диспропорции.

Генеральная совокупность (изучаемая совокупность) – совокупность элементов, удовлетворяющих неким задан­ным условиям; совокупность, из которой производится отбор.

Эта совокупность может быть описана рядом определенных параметров.

Параметр – определенная характеристика или показатель генераль­ной или изучаемой совокупности.

Производная совокупность – совокупность всех возможных различимых выборок, кото­рые могут быть выделены из генеральной совокупности по заданному плану выборочного контроля.

Статистика – характеристика или показатель выборки. Значение статистики, используе­мое для оценки определенного параметра, зависит от выборки, определяемой планом. Различные выборки дают различные статистики или оценки одного и того же параметра совокупности.