Стратифицированная выборка

1.Выберите подходящую основу выборки.

2.Выберите переменную(ые) для стратификации и количество слоев, Н.

3.Разделите всю совокупность на H слоев. Каждый элемент совокупности будет относиться к одному из Н слоев на основе классификационной переменной.

4.Пронумеруйте в каждом слое элементы числами от 1 до Nh (объем популяции слоя h).

5.Определите для каждого слоя пh объем выборки при условии пропорциональной или непропорциональной стратифицированной выборки.

Обратите внимание,

6. Создайте в каждом слое простую случайную выборку объема nh.

Кластерная выборка (процедура создания двухступенчатой выборки, пропорциональной объему, которая применяется в большинстве случаев)

1.Присвойте номер от 1 до N каждому элементу совокупности.

2.Поделите совокупность на С кластеров, из которых с будет включено в выборку.

3.Рассчитайте интервал выборки i, i = N/n. Если i — дробь, округлите ее до ближайшего целого числа.

4.Выберите случайное число r между 1 и i, как было сделано для простой случайной выборки.

5.Найдите элементы со следующими номерами: r ,r+i ,r+2i, r+3i,..., r+(с -1)i.

6.Выберите кластеры, в которые входят указанные элементы.

7. Выберите единицы выборки из каждого отобранного кластера методом простой случайно выборки или систематической выборкой. Количество единиц, отобранных из каждого кластера, приблизительно одинаково и равно n/с.

8. Если популяция кластера превышает интервал выборки i, этот кластер отбирается со 100% вероятностью и в дальнейшем не рассматривается. Рассчитайте новый объем популяции N*, количество кластеров, подлежащих отбору с* (=с-1), и новый интервал выборки i*. Повторяйте эту процедуру до тех пор, пока в выборке не останутся только те кластеры популяция которых меньше, чем рассчитанный интервал выборки. Если b кластеров выбрано со 100-% вероятностью, отберите оставшиеся с—b кластеров в соответствии с пп.1-7. Доля единиц, подлежащих отбору из каждого выбранного со 100-% вероятностью кластера, равна n/N. Таким образом, из кластеров, отобранных со 100-% вероятностью, получаем nS=(n/N)(N,+N2+...+Nh) единиц. Следовательно, количество единиц, полученных из кластеров, отобранных методом вероятностной выборки, пропорционально объему, составит n*=n –nS.

Другиеметоды вероятностной выборки

Кроме четырех основных, существует множество других методов вероятностной вы­си, большинство из которых — разновидности базовых. Они разработаны для решения сложных проблем, возникающих в процессе выборки. Среди них определенную важность для маркетинговых исследований представляет метод последовательной выборки и метод двойного контроля.

Последовательная выборка- отбор элементов генеральной совокупности проводится последовательно, при этом на каждом этапе собирается и анализируется информация и принимается решение о дополнительном отборе элементов популяции. Объем выборки изначально не известен, однако, перед тем как начинать отбор, исследователи устанавливают критерии формирования выборки. На каждом этапе отбора такие критерии определяют, продолжать выборку или получено достаточно информации.

Этот метод чаще всего используется при определении альтернатив, которую предпочтут потребители. Респондентов спрашивают, какую из альтернатив они предпочитают, и процесс отбора прекращается, когда собирается достаточно информации для определения предпочтений потребителей. Также метод применяется для установления ценовой разницы между обычной и усовершенствованной моделями потребительских товаров длительного пользования.

Метод двойного контроля (метод двухэтапной выборки) - некоторые элементы совокупности отбираются дважды. На первом этапе проводится выборка и собирается некоторое количество информации обо всех ее элементах. На втором этапе из элементов начальной выборки создается подгруппа и дальнейшая информация собирается уже об ее элементах. Этот процесс может состоять из трех или больше этапов, и различные этапы могут проводиться как одновременно, так и в разное время. Метод двойного контроля полезен, когда нельзя сразу воспользоваться основой выборки для отбора конечных элементов выборки, но известно, что его элементы входят в более полную основу выборки.

Например, исследователь хочет отобрать в определенном городе семьи, которые пьют яблочный сок. Исследуемые семьи входят в совокупность всех городских семей, но исследователь не знает, какие из них любят яблочный сок. При применении метода двойного контроля маркетолог на первом этапе создает основу выборочного наблюдения, состоящую из всех семей. Основу выборки можно приобрести или составить, воспользовавшись городской адресной книгой. Далее методом систематического случайного выбора проводится отбор семей для определения количества купленного яблочного сока. На втором этапе будут отобраны семьи, употребляющие яблочный сок, и стратифицированы в соответствии с количеством потребляемого яблочного сока. Затем создается стратифицированная случайная выборка и задаются детальные вопросы относительно потребления яблочного сока.