Разработка форм сбора данных

Главным инструментом реализации методов наблюдения и опроса является анкета (вопросник). Вопросник выполняет следующие функции:

1. Переводит цели исследования в вопросы.

2. Стандартизирует вопросы и форму ответа на них.

3. Служит целям проверки надежности и достоверности оценок.

Перечень данных функций показывает, насколько важно уделить серьезное внимание составлению вопросников.

Существует, по крайней мере, два основных подхода к проектированию вопросников: туннельный и секционный.

При использовании туннельного подхода применяется постепенный переход от широких, общих вопросов к узким, частным вопросам. Общие вопросы служат целям «разминки», а также, если это требуется, могут носить переходный характер.

Секционный подход заключается в том, что последовательно рассматриваются вопросы по отдельным темам, до их полного исчерпания. Переход к следующей теме начинается с некоторой вступительной фразы.

На практике зачастую используется комбинация рассмотренных подходов.

Проектирование выборки и сбор данных

На данном этапе маркетинговых решений возникает необходимость получить информацию о параметрах «группы», среди членов которой будет проводиться маркетинговое исследование, из сути рассматриваемой задачи необходимо определить, кто является единицей выборки. Очень важно установление контура выборки. В целях выполнения правила репрезентативности проводимого исследования нужно обратить внимание на метод, с помощью которого отбираются единицы выборки из ее контура. И наконец, необходимо решить вопрос об объеме выборки, который определяет число изучаемых единиц.

Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в нее, то выборка называется вероятностной (случайной). Если этот шанс (вероятность) неизвестен, то выборка называется невероятностной (неслучайной). К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований из-за невозможности точного определения размера совокупности не представляется возможным точно рассчитать вероятности. Поэтому термин «известная вероятность» скорее основан на использовании определенных методов формирования выборки, чем на знании точных размеров совокупности.

Вероятностные методы включают в свой состав следующие виды отбора: простой случайный, систематический, кластерный и стратифицированный.

Простой случайный отбор предполагает, что вероятность включения в выборку известна, одинакова для всех единиц совокупности и определяется соотношением объема выборки к размеру совокупности. Данный отбор может осуществляться с помощью формирования выборки вслепую и таблицы случайных чисел. В таких таблицах содержатся числа, порядок включения которых осуществлен случайным образом. Единицам совокупности присваивают порядковые номера, выбирают любую начальную точку и, двигаясь в произвольном направлении, меняя направление движения, выбирают необходимое количество номеров из числа присвоенных, равное заранее установленному объему выборки. Использование простого случайного отбора гарантирует, что каждая единица совокупности известна и имеет равные шансы быть включенной в выборку.

Систематический отбор относится к категории одноступенчатых, обеспечивающих быстрое и экономическое обследование генеральной совокупности.

Данный метод предполагает включение в выборку каждого k-го элемента генеральной совокупности, используя выборочный интервал.

Таблица случайных чисел применяется только на начальной стадии реализации данного метода. В известных случаях систематический отбор имеет большую репрезентативность по сравнению с методом простого случайного отбора.

Другой вероятностный метод – кластерный отбор, основанный на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых представляет совокупность в целом. Предположим, что исследуется мнение населения региона относительно уровня оказания определенного вида услуг. Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), например районы. Исследователь может считать, что выделенные кластеры идентичны и мнение населения этих районов характерно для региона в целом. Далее несколько районов (кластеров) выбирается случайным образом, выявляется совокупность для этой области, в ней проводится соответствующее исследование, а выводы обобщаются и распространяются на весь регион.

В основе рассмотренных методов лежит предположение о том, что любая совокупность обладает симметричным распределением ее ключевых характеристик. Другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные отклонения в выборке (такая ситуация на практике встречается крайне редко) уравновешивают друг друга.

В случае несимметричного распределения совокупности перед отбором элементов выборки генеральная совокупность может быть разделена на несколько групп (страт), например, по уровню доходов. Такой метод носит название стратифицированного отбора. Далее следует определить, каким образом распределить общий размер всей выборки по отдельным стратам. Применяются пропорциональные и непропорциональные выборки. При использовании пропорциональной выборки размер выборки из каждой страты пропорционален ее доле в совокупности.

Далее для каждой страты с помощью случайного отбора формируется выборка.