Курс лекции по "Маркетингу"

Повторное исследование отличается от профильного тем, что выборка или выборки остаются теми же самыми. Другими словами, на протяжении определенного времени исследуются одни и те же респонденты. В отличие от обычного профильного исследования, которое дает снимок интересующих переменных в единственный момент времени, повторное исследование предоставляет серию картин, которая дает глубинный взгляд на ситуацию и ее изменения.

Повторное исследование (longitudinal design) — вид исследования, включающий фиксированную выборку из элементов генеральной совокупности, характеристики которой измеряются повторно. Выборка остается неизменной во времени, обеспечивая, таким образом, ряд картин, которые, вместе взятые, дают яркую иллюстрацию ситуации и произошедших изменений.

Часто термин «панель» (panel) используется как равноценный с термином «повторное исследование». Панель состоит из выборки респондентов, обычно домохозяйств, которые согласны предоставлять информацию с определенными интервалами на протяжении длительного периода времени. Панели обслуживаются фирмами, оказывающими синдицированные услуги, а членам панели компенсируется их участие подарками, купонами, информацией или деньгами.

Причинно-следственное исследование (causal research) используется для получения доказательства существования причинно-следственных связей (табл. 3.3). Менеджеры по маркетингу постоянно принимают решения, основанные на предполагаемых причинно-следственных (закономерных) связях. Эти предположения часто нуждаются в проверке путем проведения маркетингового исследования. Например, обычная ошибка, что снижение цены приводит к увеличению продаж и доли рынка, не подтверждается при определенных условиях конкуренции. Причинно-следственное исследование предназначено для следующего.

1. Понять, какие переменные являются причиной (независимые переменные), а какие — следствием (зависимые переменные).
2. Определить природу связей между переменными, выступающими причиной и следствием.

Причинно-следственное исследование — это тип итогового исследования, основная задача которого — получение доказательств существования причинно-следственных связей.

Основной метод проведения причинно-следственных исследований — экспериментирование.

 

 

Контрольные вопросы к лекции 3:

 

1. Из каких этапов состоит процесс маркетинговых исследований?
2. Изложите основное содержание плана маркетинговых исследований.
3. Какие различия существуют между поисковыми и итоговыми маркетинговыми исследованиями?
4. Что такое поисковое исследование?
5. Дайте определение итоговому исследованию.
6. От каких методов исследования может выиграть поисковое исследование?
7. В чем состоит главная задача дескриптивного исследования?
8. Дайте определение дескриптивному исследованию.
9. Перечислите шесть факторов дескриптивного исследования и приведите пример каждого.
10. Сопоставьте профильный и повторный типы исследования.
11. В чем заключается профильное (бесповторное) исследование?
12. Дайте определение единичному профильному исследованию.
13. Раскройте сущность множественного профильного исследования.
14. Опишите когортный анализ. Почему он особенно интересен?
15. Изложите понятие повторного исследования.
16. Приведите преимущества и недостатки панелей.

Перечислите основные компоненты плана исследования.

Дайте определение панели

17. Что такое причинно-следственный тип исследования. Какова его цель?
20. Как взаимосвязаны поисковый, дескриптивный и причинно-следственный типы исследования?
21. В чем заключается метод оценки и проверки выполнения программы?
22. В чем заключается общая ошибка в исследовании?
23. Какие потенциальные источники ошибок в маркетинговых исследованиях Вы знаете?

 

 

Лекция 4. 

ПРОЦЕСС ВЫБОРКИ

 

 

4.1. Общие понятия, принципы применения выборочных методов в эмпирических маркетинговых исследованиях

 

 

Маркетологи практически всегда прибегают к выборочному методу опроса. Суть его заключается в том, что по определенным — довольно строгим — правилам из общей численности генеральной совокупности (той части объекта исследования, ко-трая локализована по времени, а также территориально и на которую будут распространяться все выводы исследования) отбирается ограниченное число людей, воспроизводящих структуру объекта. На языке социологов эта группа людей (как и процедура по ее определению) именуется выборкой (sample).

Метод и процедура выборки основаны на следующих принципах:

1. взаимосвязь и взаимообусловленность различных качественных характеристик социальных объектов;
2. правомерность выводов о целом на основании изучения его части при условии, что она по своей структуре может выступать на момент исследования своеобразной моделью целого.

Цель отбора респондентов в состав выборки всегда состоит в получении такой совокупности респондентов, которая по своим качествам репрезентирует ту, что мы намереваемся изучить. Под репрезентативностью в социологии понимают свойства выборки, позволяющие ей выступать на момент опроса моделью генеральной совокупности.

Выделяют две основные группы выборочных методов. Для вероятностной выборки каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколы правильно выборка отражает популяцию, из которой она спроектирована. Такую выборку иногда называют еще случайной. Неслучайная (невероятностная) выборка — способ отбора единиц при котором невозможно заранее рассчитать вероятность каждого элемента попасть в состав выборочной совокупности. Это, разумеется, не дает возможности рассчитать, насколько репрезентативна выборка.

 

 

4.2. Методы вероятностной 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 п жетонов, где п — 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 формировании равновероятностной выборки из больших совокупностей пользуются также таблицами случайных чисел. Часть шкой таблицы случайных чисел показана в табл. 4.1.

Пусть существует, скажем, популяция (генеральная совокупность) из 1507 элементов, и нужно спроектировать выборку численностью 150 элементов. При этом можно выбирать любые два смежных столбца в таблице случайных чисел: цифры, стоящие в двух смежных ячейках, будут образовывать четырехзначное число. Каждый раз при появлении числа от 0001 до 1507 будем считать, что оно обозначает номер отбираемого элемента. Когда число появляется более одного раза, этот номер игнорируется после первого раза. Если мы начнем с первых четырех столбцов спускаться по столбцам, то в выборку попадут элементы под номерами 0799, 1016, 0084, 480, 1306, 929, 1320 и 938. Поскольку мы не стремимся умышленно отыскать определенное число, можно начать с любого места таблицы и использовать любую систему для движения по таблице. С тем же успехом случайные числа могут генерироваться специальной программой компьютера.

На практике чаще всего используют метод систематической (механической) выборки, когда из пронумерованного списка через равные интервалы k отбирается заданное число респондентов. При этом шаг выборки k рассчитывается по формуле:

К = N/n, (4.1)

где N — численность генеральной совокупности;

 п — численность выборочной совокупности.

Предположим, что следует спроектировать выборку численностью 100 из списка 5000 студентов какого-то вуза. Если мы намерены использовать систематическую выборку, то должны вначале рассчитать интервал выборки делением числа элементов в списке на размер выборки. В данном случае, разделив общую численность студентов (5000) на размер выборки (100 единиц), мы получим интервал (шаг) выборки (50). Так что мы будем систематически двигаться по списку и отбирать каждого пятидесятого студента (отобрав таким образом 100 имен). Определение места в списке, с которого мы начнем, производится случайным образом, по таблице случайных чисел (случайный старт). Таким образом, если случайно выбрана точка старта под номером 31, в выборку попадут студенты под номерами 31,81,131,181 ит.д.

Несмотря на преимущества, систематическая выборка может иногда превратиться в предубежденную выборку, например, если элементы размещены в списке, ранжированном по каким-то характеристикам. При этом определение места начала случайного отбора влияет на средние характеристики всей выборки. Например, если фамилии студентов расставлены в списке не по алфавиту, а в соответствии со средним оценочным баллом — от высшего к низшему, то систематическая выборка из студентов, стоящих в списке под номерами 1,51,101, будет характеризоваться более низким средним баллом, чем выборка, включающая студентов под номерами 50,100 и 150. Каждая новая выборка будет давать новый средний балл, т.е. это и будет предубежденная выборка.

Для обеспечения однородности данных иногда прибегают к стратифицированной (районированной) выборке. Генеральную совокупность при этом разделяют на отдельные страты, более или менее однородные по составу, а затем из каждой страты производится расчет простой случайной (систематической) выборки.

 

 

4.3. Методы невероятностной выборки

 

 

Исследователь не всегда располагает полным списком элементов генеральной совокупности, что затрудняет или делает в принципе невозможным использование вероятностной выборки, заставляя его прибегнуть к методам невероятностной выборки. Невероятностная (неслучайная) выборка — способ отбора единиц выборочной совокупности, принцип которого отличен от случайного. Как и в случае с вероятностным отбором, основная цель неслучайного отбора состоит в получении совокупности, репрезентирующей изучаемый объект. Однако в отличие от вероятностной выборки статистические выводы обо всем множестве объектов в этом случае делать не вполне правомерно. Эти выводы так или иначе верны лишь для генеральной совокупности, которая не всегда совпадает с объектом исследования. Выделяют два основных вида неслучайного отбора: направленный (целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению) и стихийный.

Самые распространенные формы направленного отбора — метод типичных представителей, квотная выборка, гнездовая выборка и метод снежного кома.

Примером использования метода типичных представителей может быть случай, непосредственно не относящийся к области рыночных исследований. В конце 1960-х гг. в Горьковский университет приехал известный журналист В. Аграновский. Он получил творческое задание от журнала «Юность»: подготовить материал о «самом типичном студенте» своего времени. В результате на страницах журнала вскоре появился очерк «Лебедев против Лебедева», героем которого был студент радиофизического факультета ГГУ Лебедев. Почему именно он? Вначале был отобран самый типичный университет страны. По данным Министерства высшего образования СССР рассчитали среднестатистическую численность студентов на один университет. Затем нашли университет, где численность студентов меньше всего отклонялась от этого значения, — им как раз и оказался Горьковский унивиерситет. Среди восьми факультетов ГГУ остановились на радиофизическом, где число студентов меньше всего расходилось со среднестатистической численностью одного факультета. На последнем этапе рассчитывалась уже среднестатистическая успеваемость студентов радиофизического факультета, после чего окончательный выбор пал на Лебедева, чья успеваемость в последнюю сессию почти точно совпала со среднестатистической.

Квотная выборка — своеобразная микромодель генеральной совокупности, создающаяся на основе определенных (чаще всего — социально-демографических) параметров объекта, которые берутся из статистических справочников. Приведем пример расчета выборки по таким параметрам квоты, как пол и возраст. В одном из маркетинговых исследований при опросе населения мы опирались на данные Областного комитета по статистике о половозрастной структуре населения районов города. Так, половозрастная структура населения Советского района Нижнего Новгорода выглядела следующим образом (табл. 4.2)

Учитывая, что в состав выборки должна была войти платежеспособная часть населения, мы взяли за основу выборки ту часть таблицы, где представлено половозрастное распределение жителей от 20 лет (разделить предыдущую строку, выделив из нее лиц 18— 19 лет, не представлялось возможным). В итоге распределение половозрастной структуры выборки по числу респондентов в каждой из 20 выбранных половозрастных групп (2 — по полу и 10 — по возрасту) выглядело следующим образом (табл. 4.3).

 

 

Таблица 4.2 - Половозрастная структура населения Советского района Нижнего Новгорода

 

	Всего	Мужчины		Доля, %
Все население по возрастам			женщины	Мужчины	Женщины
	168 912	76 220	92 692	45,1	54,9
До 1 года	1225	630	595	51,4	48,6
1-6 лет	9213	4710	4503	51,1	48,9
7-9 лет	7031	3561	3470	50,6	49,4
10-15 лет	13 498	6884	6614	51,0	49,0
16-19 лет	9399	4678	4721	49,8	50,2
20-24 года	11 958	6009	5949	50,3	49,7
25-29 лет	11 858	6520	5338	55,0	45,0
30-34 года	12 093	5861	6232 '	48,5	51,5
35-39 лет	14 360	6795	7565	47,3	52,7
40-44 года	14 112	6598	7514	46,8	53,2
45-49 лет	12 779	5840	6939	45,7	54,3
50-54 года	7274	3222	4052	44,3	55,7
55-59 лет	11 981	5035	6946	42,0	58,0
60-69 лет	17 503	6828	10 675	39,0	61,0
70 лет и старше	14 628	3049	11 579	20,8	79,2