3. Выборки

7.3.1. Основные понятия. Цель большинства маркетинговых исследований получить информацию о параметрах некоторой группы потребителей. Такая «группа» в статистике называется генеральной совокупностью.

Существуют 3 главные проблемы формирования выборки:

• определение единиц выборки;

• определение контура выборки;

• определение объема выборки.

7.3.2. Методы определения выборки. Бывают случайные и неслучайные методы определения выборки. Соответственно и выборки бывают случайными и неслучайными. Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, то выборка называется невероятностной (неслучайной); другими словами, при формировании выборки неслучайными методами необходимо определить все единицы генеральной совокупности. Если этот шанс неизвестен, то выборка называется вероятностной (случайной).

А. Невероятностные (неслучайные) методы формирования выборки бывают следующими:

• Отбор на основе принципа удобства. Формирование выборки осуществляется самым удобным для исследователя образом, например, с позиций минимизации затрат, времени и усилий, с позиции доступности респондентов.

• Отбор на основе суждений. Этот отбор основан на использовании мнений экспертов.

• Формирование выборки в процессе опроса. Применение этого метода основано на расширении числа опрашиваемых на основе предложений респондентов, которые уже приняли участие в обследовании. Первоначально размер выборки определяется меньшим по сравнению с его действительным размером в конце опроса.

Формирование выборки на основе квот. Формирование выборки на основе квот предполагает предварительное, исходя из целей исследования, определение численности групп респондентов, отвечающих определенным требованиям (признакам). Такой отбор дает целенаправленную выборку.

В. Вероятностные методы определения выборки включают в себя:

• Простой случайный отбор. Простой случайный отбор предполагает, что вероятность быть избранным является одинаковой для всех единиц совокупности. Этот отбор осуществляется либо вслепую, либо с помощью таблицы случайных чисел. Случайный отбор дает случайную выборку.

• Систематический отбор. При систематическом отборе необходимо также знать полный список единиц генеральной совокупности, а затем задать «интервал скачка», с помощью которого будет определяться единицы выборки. Систематический отбор дает механическую выборку. Такие выборки обычно называют маршрутными (когда задан систематический «маршрут» отбора респондентов¹) или гнездовыми (когда задан «район» отбора²).

• Кластерный отбор. Кластерный отбор основан на делении генеральной совокупности на подгруппы, каждая из которых представляет всю совокупность в целом. По одной случайным образом выбранной подгруппе ведется исследование, результаты которого распространяются на всю совокупность. Кластерный отбор дает расслоенную выборку.

ОЧЕНЬ ВАЖНО!: В основе всех описанных методов лежит предположение, что любая совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых характеристик. Другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга.

• Стратифицированный отбор. В случае несимметричного распределения совокупности она разделяется на различные подгруппы (страты), и выборки формируются для этих подгрупп. При использовании данного метода необходимо выбрать некоторый наблюдаемый признак, характеризующий единицу совокупности. Затем для каждой страты с помощью случайного отбора формируется выборка. Такие выборки бывают пропорциональными (если соблюдается правила пропорциональности подгрупп респондентов³) или непропорциональными (если это правило не соблюдается).

Все виды выборок представлены на рис. 7.1.

Рис. 7.1. Виды выборок.