Схемы случайного отбора

Зная характеристики интересующей вас совокупности (целевой генеральной со­вокупности) и способ ее идентификации (основу выборки), следует определить кон­кретную процедуру случайного отбора респондентов для участия в проведении ис­следований. Чаще всего в рекламных исследованиях используются следующие схе­мы случайного отбора: простая случайная выборка, систематическая случайная вы­борка и стратифицированная случайная выборка5.

 

Простая случайная выборка часто используется при проведении рекламных исследований. При этом каждый из членов генеральной со­вокупности (определяемой основой выборки) имеет известный и равный шанс быть отобранным для участия в исследовании. Случайный отбор можно представить себе в виде жеребьевки, где имя каждого представителя генеральной совокупности запи­сывается на лотерейном билете и опускается в барабан. Билеты с именами отдель­ных лиц вытаскиваются из барабана, благодаря чему каждый имеет равный шанс быть избранным. На практике для отбора участников исследований из основы вы­борки чаще используются таблицы случайных чисел, чем барабаны или лотереи.

 

Простой случайный отбор осуществляется таким образом. Представьте себе, что S.E. Johnson Company решила измерить уровень раскупаемости средства Raid после проведения шестимесячного тестирования рекламы. Для этого представитель ком­пании задает основному покупателю в каждом выбранном домохозяйстве следующий вопрос: "Сколько баллончиков средства Raid вы приобрели за последний ме­сяц?"

Целевая совокупность состоит из семей, имеющих или не имеющих детей, проживающих в городской черте и за пределами города. Пусть в нашем примере ос­нова выборки и целевая совокупность идентичны и состоят из двадцати семей, пере­численных в табл. 8.1. Как видно из нижней части таблицы, если бы мы проинтер­вьюировали все домохозяйства, мы бы обнаружили, что среднее количество приоб­ретенных баллончиков равняется 2,0.

Гипотетическая генеральная совокупность для изучения приобретения средства Raid

 

Семья № Географическая зона Наличие детей в семье Количество приобретенных баллончиков средства Raid, шт.
1. Город Нет
2. Город Нет
3. Город Нет
4. Город Нет
5. Город Нет
6. Город Есть
7. Город Есть
8. Город Есть
9. Город Есть
10. Город Есть
11. Пригород Нет
12. Пригород Нет
13. Пригород Нет
14. Пригород Нет
15. Пригород Нет
16. Пригород Есть
17. Пригород Есть
18. Пригород Есть
19. Пригород Есть
20. Пригород Есть
Всего      
в среднем     2,0

 

Однако, используя простую случайную выборку, можно получить аналогичный результат, не прибегая к опросу всей генеральной совокупности. Для извлечения простой случайной выборки, состоящей из пяти домохозяйств, можно воспользо­ваться таблицей случайных чисел. Как видно из приведенной ниже таблицы, раз­личные случайные выборки, извлеченные из генеральной совокупности табл. 8.1, обеспечивают такие же данные об уровне приобретения, как и опрос всей целевой совокупности.

Семья № Среднее количество приобретенных баллончиков средства Raid
1,4,7,11, 16 3,7,12,17,19 5, 12, 14, 15, 20 2,0 2,0 2,2

 

При этом простая случайная выборка отвечает двум характеристикам хоро­шей выборки: она эффективна и позволяет надежно обобщать результаты на ту ге­неральную совокупность, из которой была извлечена.

 

Систематическая случайная выборка. Вариантом простой случайной выборки яв­ляется систематическая случайная выборка.

Систематическая случайная выборка обычно обеспечивает результаты, идентичные получаемым с помощью простой слу­чайной выборки, имея при этом одно дополнительное преимущество — простоту, поскольку отпадает необходимость использовать таблицу случайных чисел.

Так же, как и при простой случайной выборке, систематическая выборка начина­ется с определения основы, чаще всего в виде перечня, представляющего генераль­ную совокупность. Имея такой список, можно предпринимать следующие шаги:

• подсчитать количество элементов в списке;

• определить желаемый размер выборки;

• вычислить интервал, через который будут отбираться единицы;

• выбрать в списке случайный пункт;

• отбирать и опрашивать элементы через заданный интервал.

 

Например, представьте, что имеется список с именами 10 тысяч врачей, из кото­рых, в конечном итоге, требуется отобрать 500. Интервал будет равняться 20 (подсчитывается как 10 000: 500).

Начинать следует со случайного пункта в списке, например с имени врача под номером 16, а затем выбирать имя каждого двадцатого врача, начиная с этого пункта (имя врача под номером 36, 56 и т.д.).

Давайте снова вернемся к генеральной совокупности, показанной в табл. 8.1. Как подтверждает следующая таблица, систематическая выборка позволяет получить точные оценки среднего значения в генеральной совокупности. (Первое число в ка­ждой выборке является начальным пунктом. Интервал равен четырем.)

Стратифицированная случайная выборка.В приведенных выше примерах схемы простой и систематической случайной выборки сработали хорошо. Они были эф­фективны и обеспечили возможность надежно распространить выводы на генераль­ную совокупность. Однако эти формы выборки сработали хорошо только потому, что генеральная совокупность являлась однородной в отношении измеряемой вели­чины. Иными словами, характер покупок не слишком отличается от семьи к семье. Как показывает нижеприведенная таблица, число приобретенных баллончиков средства Raid существенно не меняется в подгруппах, отличающихся географиче­ским расположением и наличием детей.

 

Таблица 8,2. Гипотетическая генеральная совокупность для изучения покупательского поведения при приобретении воска для мебели и средств для полировки

Семья № Географическая зона Наличие детей Количество приобретенных баллонов воска или в семье полировочных средств, шт.
1. Город Нет
2. Город Нет
3. Город Нет
4. Город Нет
5. Город Нет
6. Город Есть
7. Город Есть
8. Город Есть
9. Город Есть
10. Город Есть
11. Пригород Нет
12. Пригород Нет
13. Пригород Нет
14. Пригород Нет
15. Пригород Нет
16. Пригород Есть
17. Пригород Есть
18. Пригород Есть
19. Пригород Есть
20. Пригород Есть
Всего в среднем         3,1  
         

 

Однако ни простая, ни систематическая случайные выборки не дают возможно­сти сделать достоверные обобщения на всю генеральную совокупность, если одно­родность совокупности уменьшается, а различия между подгруппами внутри сово­купности увеличиваются.

 

Целевая совокупность и основа выборки состоят из тех же двадцати семей, что и в примере, иллюстрирующем уровень приобретения средства Raid. А теперь представьте себе, что компания S.E. Johnson на­меревается оценить уровень приобретения семьями за последние три месяца воска для мебели и средств для полировки. Как видно из таблицы, приведенной ниже, простые случайные выборки из этой генеральной совокупности дают существенно различаю­щиеся результаты. Вследствие этого можно сделать противоречивые и неточные обоб­щения покупательского поведения на все население. (Подобный же результат наблю­дается и при использовании систематической случайной выборки.)

Простая случайная выборка малопригодна в этом случае, так как в генеральной совокупности изучаемый признак варьирует в широких пределах, и эта вариатив­ность обусловлена определенными демографическими или географическими факто-240 ЧАСТЬ II. Основные вопросы планирования рекламных исследований

рами. В данном случае это географическое положение и наличие детей. Частота по­купки существенно различается в подгруппах, выделяемых по указанным факторам.

Подгруппа Среднее количество приобретенных баллонов воска или полировочных средств
Город 1,5
Пригород 4,7
Нет детей 2,5
Есть дети 3,7
Город, нет детей 1,0
Город, есть дети 2,0
Пригород, нет детей 4,0
Пригород, есть дети 5,4

 

Пользоваться стратифицированной случайной выборкой следует в том случае, если вы предполагаете, что существует значительная вариативность изучаемой перемен­ной, вызванная или связанная с наблюдаемыми характеристиками единиц в гене­ральной совокупности, из которой извлекается выборка.

Можно допустить, что се­мьи, в которых нет детей (меньше отпечатков пальцев на мебели), пользуются этим товаром реже, чем семьи, в которых есть дети, и что семьи, проживающие в городе (дома и квартиры поменьше с меньшим количеством мебели), также пользуются этим товаром реже по сравнению с семьями, проживающими в пригороде. Следова­тельно, можно выделить слои (стратифицировать совокупность), т.е. разделить се­мьи из целевой генеральной совокупности на четыре класса (или слоя), а потом из­влекать случайную выборку отдельно из каждого слоя'.

Таким образом, реализация стратифицированной выборки — это трехступенча­тый процесс.

• Во-первых, устанавливаются критерии классификации слоев (страт). Эти критерии должны задавать непересекающиеся классы единиц отбора. Крите­риями классификации для генеральной совокупности, указанной в табл. 8.2, являются место проживания и наличие детей. Руководствуясь этими крите­риями, можно получить четыре отдельных слоя: 1-й — проживающие в городе и не имеющие детей, 2-й — проживающие в городе и имеющие детей, 3-й -проживающие в пригороде и не имеющие детей, 4-й — проживающие в при­городе и имеющие детей.

Соображение, лежащее в основе стратифицированной выборки, состоит в том, что вариативность в преде­лах одного слоя будет менее значительной, нежели вариативность между слоями. Другими словами, изме­ряемая переменная должна быть относительно однородной в пределах одного конкретного слоя. Если по­добное не наблюдается, значит примененная стратификация совокупности непригодна. Заметьте, что в на­шем конкретном примере отклонения в пределах каждого отдельного слоя менее значительны, чем откло­нения в пределах всего населения.

• Во-вторых, каждый элемент, включенный в основу выборки, назначается одному-единственному слою. Семьи, о которых идет речь в табл. 8.2, будут рас­пределены таким образом: 1-й — семьи 1—5, 2-й — семьи 6—10, 3-й — семьи 11-15 и 4-й - семьи 16-20.

• В-третьих, из каждого слоя независимо извлекается случайная выборка (с применением или простого, или систематического отбора).

Третью ступень — отбор из каждого отдельного слоя — можно проводить одним из двух вариантов в зависимости от количества элементов, выбираемых из каждого отдель­ного слоя. Можно использовать пропорциональную и непропорциональную выборку.

 

При пропорциональной стратифицированной выборке единицы отбираются пропорционально доле слоя в целевой совокупности. Например, каждый из четырех слоев генеральной совокупности, продемонстрированной в табл. 8.2, составляет 25% всего населения. В результате при пропорциональном стратифицированном отборе по 25% исследуемой выборки будут извлечены из каждого слоя. Пропорциональная стратифицированная выборка эффективна тогда, когда общее количество слоев не­велико и их размеры относительно равнозначны.

Врезка 8.2. Непропорциональная выборка

Пиццерия Килито намерена определить восприятие потребителями качества своего товара. Генеральная совокупность выборки была разделена на три слоя:

• лица, попробовавшие товар и купившие его вновь хотя бы раз (по подсчетам, составляют 65% генеральной совокупности);

• лица, попробовавшие товар, но не купившие его вновь (30% генеральной совокупности);

• лица, никогда не пробовавшие товар (5% генеральной совокупности).

Для анализа интервьюируются по 100 представителей из каждого слоя. В процессе интер­вью респондентам задается вопрос: "Какую оценку по шкале от 1 до 10, где 10 — самый вы­сокий балл, вы бы дали качеству товаров, изготовляемых в пиццерии Килито?" Среднее количество баллов по каждому из слоев выглядит таким образом.

Количество участ- % от генеральной Оценка качества

Слой ников опроса, чел.совокупностив среднем, балл

Совершившие по- 100 65 7,7

вторную покупку

Отказавшиеся от 100 30 2,3

повторной покупки

Никогда не пробо- 100 5 4,7

вавшие

Общий средний балл по совокупности5,93

Общий средний балл оценки товара, составивший 5,93, подсчитывается таким образом: (7,7 х 0,65) + (2,3 х 0,30) + (4,7 х 0,05).