Малхорта, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство

Подождите немного. Документ загружается.

Принимая во внимание отсутствие

подходящей

основы выборки, недоступность некоторых

групп респондентов, например

женщин

в ряде стран, преобладание индивидуального опроса

при проведении

исследований,

вероятностные выборочные методы редко используются при

проведении международных маркетинговых исследований. Квотная выборка нашла широкое

применение при проведении потребительских и бизнес-опросов, как в развитых, так и в раз-

вивающихся странах. Выборка по принципу "снежного кома" особенно уместна в случаях, ко-

гда исследуемая характеристика необычна для изучаемой совокупности или обращение к рес-

пондентам затруднено. Например, в Саудовской Аравии студентам предложили передать анке-

ты своим родственникам и друзьям. Затем первых участников опроса попросят передать анкету

другим потенциальным респондентам и т.д. Результатом применения этого метода станет уве-

личение объема выборки и коэффициента отклика.

Точность, достоверность и стоимость проведения выборочного наблюдения варьируют в за-

висимости от исследуемой страны. Даже если одна и та же процедура выборки применяется во

всех странах, результаты не подлежат сравнению [29]. Чтобы сравнивать структуру и представи-

тельность выборок, желательно использовать различные методы выборки в разных странах, как

это показано на следующем примере.

Пример. Сравнение выборок, полученных различными методами

Проведенное в Соединенных Штатах Америки исследование показало, что большин-

ство покупателей считают, что покупка товаров и услуг сопряжена с определенной степе-

нью риска, когда они вынуждены делать выбор в пользу одной из торговых марок. Ре-

зультаты

исследования,

проведенного в США, нужно было сравнить с результатами ис-

следований, проведенных в Мексике, Нидерландах, Турции, Таиланде и Саудовской

Аравии. Изучаемыми респондентами в этих странах выбраны женщины, живущие в

крупных городах и имеющие высокий и средний уровень дохода. Однако в разных стра-

нах применялись различные методы выборки. В Соединенных Штатах Америки для от-

бора респондентов воспользовались случайной выборкой из телефонного справочника.

В Мексике для определения районов

проживания

респондентов применили поверхност-

ную выборку, основанную на мнении специалистов; затем произвольно выбрали дома

для индивидуальных опросов. В Таиланде также применялась поверхностная выборка, но

исследование проводилось в крупных городах и респонденты отбирались из числа поку-

пателей магазинов. Наконец, в Саудовской Аравии применялся нерепрезентативный от-

бор, в соответствии с которым привлечение респондентов происходило по принципу

"снежного кома". Это было связано с тем, что отсутствовал перечень, из которого можно

было сформировать основу выборки, а общественные традиции запрещали проведение |

стихийных индивидуальных опросов. Таким образом, сравнимость структуры и предста-

вительности выборок была достигнута благодаря применению различных методов выбор-

;

ки в разных странах [30].

ЭТИКА МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

В ходе проведения выборочного наблюдения исследователь несет определенную этическую

ответственность перед заказчиком и респондентами. В отношении заказчика исследователь

должен разработать такой план выборочного наблюдения, который позволил бы снизить

уро-

вень систематических ошибок и ошибок выборки (см.

главу

3). При необходимости следует

использовать вероятностную выборку. При использовании детерминированного метода усилия

должны быть направлены на получение репрезентативной выборки. Непрофессиональным и

ошибочным считается подход к детерминированной выборке как к вероятностной и распро-

странение ее результатов на всю изучаемую совокупность. Как показывает следующий пример,

правильное

определение генеральной совокупности и основы выборочного наблюдения, а так-

же применение соответствующего выборочного метода— необходимые условия грамотного

проведения исследования и использования полученных результатов.

434 Часть II. Разработка плана исследования

Пример. Систематическая выборка выявляет типичные различия в

нравствен-

ных суждениях мужчин и

женщин

Для выявления различий во мнениях об этике исследований между маркетологами —

мужчинами и женщинами, были получены данные от 420 респондентов. Генеральной

сово-

купностью выбраны специалисты по маркетингу, а основой для проведения выборочного

наблюдения послужил справочник Американской ассоциации маркетинга. Респонденты

отбирались из справочника на основе систематической выборки. Им прислали вместе с ан-

кетой сопроводительное письмо и конверт с маркой и обратным адресом, а также обещали

снабдить каждого из них копией заключения о результатах исследования. Результаты опроса

маркетологов показали, что женщины демонстрируют, как правило, профессиональную

этичность выше, чем их коллеги мужчины [31].

При исследованиях корпоративного сектора, опросах служащих, а также в других исследо-

вательских проектах, в которых объем совокупности незначителен, исследователи должны осо-

бенно внимательно охранять анонимность респондентов. При небольшом объеме совокупно-

сти узнать респондентов легче, чем при большой. Слишком откровенные детали исследования

или дословное цитирование респондентов в отчетах, предоставляемых заказчику, могут под-

вергнуть риску анонимность респондентов. В таких случаях профессиональная этика обязыва-

ет исследователя сохранить анонимность респондента, даже если это снизит уровень детализа-

ции в отчетах, предоставляемых клиенту и другим сторонам.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ INTERNET И КОМПЬЮТЕРА

Отбор потенциальных респондентов в сети Internet имеет смысл,

если

сформированная та-

ким образом выборка является репрезентативной по отношению к изучаемой совокупности.

Все больше и больше сфер бизнеса отвечают этому требованию. При проведении количествен-

ных исследований, например опросов по поводу программного обеспечения, компьютеров,

компьютерных сетей, технических изданий, полупроводников и высшего образования, удоб-

нее становится отбор респондентов в сети Internet. При проведении опроса в компании заказ-

чика удобен

"внутрисетевой"

опрос, так как даже те служащие, которые не имеют доступа к

Internet, обычно пользуются обшей системой электронной почты. Однако отбор респондентов с

помощью

Internet не в полной мере применим в исследованиях потребительских товаров, не

связанных с компьютерами.

Чтобы избежать ошибок при формировании выборки, исследователь должен иметь воз-

можность контролировать совокупность, из которой отбираются респонденты. Также следует

убедиться, что респонденты не отвечают больше одного раза, Этим требованиям удовлетворяют

опросы, проводимые по электронной почте, в которых исследователь выбирает определенных

респондентов. Более того, анкеты можно запрограммировать таким образом, чтобы возвращае-

мые ответы автоматически сопоставлялись с соответствующим исходящим электронным сооб-

щением. Это условие также выполняется в Web-опросах, где отобранным респондентам по

электронной почте посылаются приглашения с просьбой посетить Web-сайт, на котором про-

водится опрос. В таком случае опрос проводится на скрытой, защищенной паролем странице в

Internet. Таким образом, другие пользователи Internet не имеют к ней доступа.

При проведении исследований в Internet могут использоваться как детерминированные,

так и вероятностные методы выборки. Кроме того, респондентов можно отобрать предвари-

тельно или подключить к опросу в онлайновом режиме. Подключение к опросу посетителей

Web-сайта—

один из примеров нерепрезентативной выборки. Для предварительного отбора

респондентов можно установить некоторые отборочные критерии, основанные на мнении ис-

следователя. Более того, можно установить квоты. Однако степень их соответствия структуре

совокупности будет ограничена числом, а также характеристиками посетителей узла.

Повсеместно используется также простая случайная выборка, Во избежание получения ин-

формации от одних и тех же профессиональных респондентов (в данном случае слово

профес-

Глава

11.

Выборка: планирование и проведение 435

сионольные

означает, что респонденты участвуют во множестве онлайновых опросов для накоп-

ления

очков)

и создания таким образом непредставительной выборки, некоторые компании, в

частности

MBinteractive,

используют метод "прерывания потока нажатий". В соответствии с

этим методом произвольно отбираются пользователи,

работающие

в режиме on-line, и им пре-

доставляется возможность участвовать в опросе или отказаться от него. Результатом примене-

ния этого метода стал

75%-ный

коэффициент отклика (по сравнению с

60%-ным

коэффици-

ентом отклика при проведении опроса по телефону). Можно использовать и другие формы ве-

роятностной выборки, причем некоторые из них, например систематическая случайная

выборка, относительно просты в применении.

f Пример. Выборка в Internet

SurveySite

~ это компания, предоставляющая все виды исследовательских услуг, которая

расположена в Онтарио (Канада)

(www.surveysite.com).

Цель создания компании —

"разработка наилучших и передовых систем анализа эффективности Web-сайтов, а также

предоставление

услуг по исследованию рынка для Internet-компаний". Цель компании

сформулирована как "абсолютное лидерство в проведении качественных исследований Web-

пространства и аналитике посетителей страниц

Internet".

Одна из исследовательских программ, предлагаемых компанией SurveySite,— "Pop-Up

Survey". Программа считает количество людей, посетивших Web-сайт и выбирает посетите-

лей с заданной периодичностью. Например, с

помошью

систематической случайной выбор-

ки выбирается каждый 100-й пользователь, посетивший Web-сайт клиента. Когда это про-

исходит, на экране появляется сообщение, в котором пользователю предлагается заполнить

небольшую онлайновую анкету. Если посетитель нажимает "Нет", сообщение исчезает, по-

сле чего возможно продолжение просмотра. При нажатии "Да" появляется составленная

клиентом анкета.

Преимущество такой "раскрывающейся" модели в том, что она существенно повышает

коэффициент отклика пользователей. В обычном исследовании на экране появляется заго-

ловок, который приглашает пользователя пройти опрос, Однако коэффициент отклика при

использовании заголовков очень низок: 0,2%, или 1 из каждых 500 посетителей.

"Раскрывающаяся"

модель опроса компании

SurvaySite

значительно повышает коэффици-

ент отклика и

сокращает

время, затрачиваемое на сбор информации, которое исчисляется в

этом случае не неделями, а днями [32].

Использование компьютеров делает составление плана выборочного наблюдения более эф-

фективным и результативным. Компьютеры используются для определения основы выборки,

поскольку они способны обрабатывать большие перечни элементов совокупности и географи-

ческие карты. Компьютеры могут применяться при создании необходимой выборки с исполь-

зованием детерминированных или вероятностных методов. После определения основы выбо-

рочного наблюдения можно

воспользоваться

различными программами моделирования для

генерации случайных чисел и проведения отбора непосредственно из базы данных. Для реше-

ния этих задач применяют программы SPSS, SAS или BMDP (для работы с микрокомпьютера-

ми и обычными ЭВМ),

Minitab,

Excel. Специализированные программы, например Genesis,

отбирающие

респондентов

для

телефонного

опроса, дают исследователю

возможность

создавать

выборку из случайных телефонных номеров

(RDD),

в то же время избегая набора нерезульта-

тивных номеров в процессе исследования.

Специалисты компании Burke используют различные методы выборки в зависимости от

характера и задач маркетинговых исследований. Один из наиболее распространенных методов |

детерминированной

выборки — квотная выборка, применяемая главным образом при

прове-

[

дении

интервью-"перехватов"

в торговых центрах, таких как "Изучение

общественного

мне-

ния"

(см. врезку "В центре внимания

Burke"

в главе 6). Цель этих исследований заключается

скорее в относительной оценке эффективности различных переменных (например, рекламных |

436 Часть II. Разработка плана исследования

объявлений), чем в распространении полученных результатов на всю генеральную совокуп-

ность. Вероятностные методы выборки применяются в случаях, когда

целью

исследования яв-

ляется перспективная оценка, как при определении объема продаж и рыночной доли отдель-

ной торговой марки. Простая случайная выборка применяется при выборе респондентов из

списка адресатов и при генерации телефонных номеров для таких опросов, как CATI, в кото-

рых подбор номеров проводится различными методами случайных чисел. Компания Burke раз-

работала эффективные

процедуры

исключения нерезультативных телефонных номеров, ото-

бранных этими методами (например, исключение повторного выбора номера, выбора нерабо-

тающих номеров, а также номера телефона организации при проведении опроса семей). При

выборе респондентов для опросов в Internet использовался систематический метод выборки.

При проведении опросов

Webnostics,

оценивающих эффективность Web-сайтов в краткосроч-

ном периоде, специалисты Burke воспользовалась методом случайного л-го (или

/-го,

если

пользоваться терминологией этого учебника) посетителя для отбора респондентов в Internet.

В броузере каждого л-го

(/-го)

посетителя Web-сайта заказчика неожиданно возникала надпись,

предлагающая принять участие в опросе и

обещающая

за это определенное вознаграждение.

Посетители узла могут отказаться от участия в

опросе,

точно так же, как в исследованиях, про-

водимых в реальном мире. Применяя систематическую выборку, Burke избегает ошибки само-

отбора, связанной с возможностью участия в опросе любого респондента, нажимающего кноп-

ку "нажми", размещенную на странице для сбора оперативной информации.

Еще

один метод вероятностной выборки, который широко использует Burke, — страти-

фицированный отбор. В некоторых исследовательских проектах совокупность стратифици-

руется с учетом демографических или других переменных, чтобы обеспечить включение от-

дельных сегментов в выборку и повысить точность результатов. Главное решение, которое

Burke принимает в таких исследованиях, — это решение о выборе между пропорциональной

или непропорциональной стратифицированной выборкой. Недавно Burke провела исследо-

вание для компании, которая разработала для женщин инвестиционный инструмент, пре-

дусматривающий получение ежегодного дохода. Для стратификации совокупности женщин

заказчик выбрал две переменные — возраст (до 35 лет и 35 и старше) и семейное положение

(не была замужем и была замужем), Первое условие клиента заключалось в отборе 100 рес-

пондентов для каждого из четырех итоговых слоев. Приняв во внимание данные переписи,

Burke установила такое распределение этих групп в совокупности.

Женщины от 15 до

лет, не выходившие замуж 10,4%

Женщины 35 лет и старше, не выходившие замуж 3,4%

Женщины

от 15 до

лет, выходившие замуж 22,3%

Женщины 35 лет и старше, выходившие замуж

64,0%

Безусловно, затраты на создание выборки из женщин 35 лет и старше, которые не были

замужем, слишком велики, учитывая небольшой процент таких женщин в генеральной со-

вокупности (3,4%). К тому же, сложно подобрать соответствующие весовые коэффициенты

для анализа полученных данных (детальнее — в главе

14).

Не вдаваясь в статистические под-

робности, достаточно сказать, что применение весовых коэффициентов в этом случае суще-

ственно увеличит отличие

заключительной

оценки

от оценки результатов пропорциональ-

ной представительной выборки. Поэтому Burke порекомендовала заказчику применить про-

порциональную стратифицированную выборку, так как клиент был заинтересован в

перспективной оценке всего потребительского рынка женщин, а не отдельных его сегмен-

тов. Руководство Burke очень внимательно относится к просьбам заказчика. Предположим, в

данной ситуации клиент решил, что 3,4% женщин, в возрасте 35 лет и старше, которые не

были замужем, занимают важную рыночную нишу, и эту группу нужно проанализировать

отдельно. В таком случае, несмотря на низкую эффективность затрат и негативные послед-

ствия использования большого количества весовых коэффициентов, пожелание заказчика

будет учтено в первую очередь и специалисты Burke продолжат исследование, согласно на-

чальным указаниям клиента. В целом, Burke выбирает план выборочного наблюдения, в ко-

тором наиболее учтены пожелания заказчика.

Глава

11.

Выборка: планирование и проведение 437

РЕЗЮМЕ

Информацию

о характеристиках генеральной совокупности (популяции) можно полу-

чить в результате выборочного или сплошного наблюдения (переписи). Бюджетные и вре-

менные ограничения, большой размер генеральной совокупности и небольшое разнообразие

исследуемых характеристик свидетельствуют в пользу применения выборки. Выборка также

предпочтительнее, если цена ошибки выборки невелика, в отличие от цены систематиче-

ской ошибки, характер измерения деструктивен и внимание сосредоточено на индивиду-

альных случаях. В противном случае предпочтительнее перепись.

Составление плана выборочного наблюдения начинается с определения изучаемой сово-

купности с точки

зрения

элементов, единиц выборки, территории и времени. Затем необходи-

мо определить основу выборочного наблюдения, которая содержит элементы, представляющие

изучаемую совокупность, а также ряд инструкций по определению изучаемой совокупности.

На этом этапе важно принять во внимание все возможные ошибки основы выборки. Следую-

ший шаг — выбор метода отбора и определение объема выборки. При определении объема вы-

борки количественный анализ необходимо дополнить рассмотрением некоторых качественных

характеристик. Наконец, для успешного выборочного наблюдения необходимо детально опи-

сать все этапы процесса выборки.

Методы выборки можно разделить на детерминированные и вероятностные. Детерминиро-

ванные методы основаны на мнении исследователя. Значит, они не позволяют объективно

оценить точность результатов выборки, и полученные значения не подлежат статистическому

распространению на всю совокупность. Распространенные детерминированные методы: нере-

презентативная выборка, поверхностная выборка, квотная выборка и выборка по принципу

"снежного кома".

При использовании вероятностных методов единицы выборки определяются случайным об-

разом. Каждый элемент имеет отличную от нуля вероятность включения в выборку. Исследова-

тель заранее устанавливает все возможные выборки данного объема, которые можно получить из

совокупности, а также вероятность получения каждой выборки. Также можно определить точ-

ность полученных результатов и выводов и распространить их на изучаемую совокупность. При-

ведем примеры вероятностных методов: простая случайная выборка, систематическая выборка,

стратифицированная

выборка, кластерная выборка, последовательная выборка и метод двой-

ного контроля. Решение о выборе вероятностного или детерминированного метода отбора

должно быть принято с учетом характера исследования, степени допустимой ошибки, относи-

тельной величины ошибок выборки и систематических ошибок, изменчивости совокупности,

а также статистических и

операционализационных

соображений.

При проведении международных маркетинговых исследований важно иметь возможность

сравнивать структуру и представительность разных выборок, несмотря на то, что для этого по-

требуются различные методы исследования в разных странах. Непрофессионально и ошибочно

рассматривать детерминированную выборку как вероятностную и распространять ее результаты

на изучаемую совокупность. Использование Internet и компьютеров делает процесс планирова-

ния выборочного наблюдения рациональнее и эффективнее.

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ПОНЯТИЯ

• байесов подход (Bayesian approach) • вероятностная выборка,

пропорциональ-

•

бесповторная

выборка

(sampling

without

ная

объем

(Probability

Proportionate

size

replacement)

Sampling

•

вероятностная выборка (probability

вь

'борка

(sample)

sampling)

• выборка по принципу "снежного кома"

(snowball sampling)

438 Часть II. Разработка плана исследования

генеральная совокупность, популяция

(population)

детерминированная выборка

(nonprobability

sampling)

единица выборки (sampling unit)

изучаемая совокупность (target population)

квотная выборка (quota sampling)

кластерная

выборка

(cluster sampling)

метод двойного контроля (double sampling)

нерепрезентативная выборка (convenience

sampling)

объем выборки (sample size)

основа выборочного наблюдения

(sampling frame)

поверхностная выборка (judgemental

sampling)

повторная выборка (sampling with

replacement)

последовательная выборка (sequential

sampling)

простая случайная выборка (Simple

Random Sampling — SRS)

систематическая выборка (systematic

sampling)

сплошное наблюдение, перепись (census)

стратифицированная выборка (stratified

sampling)

территориальная выборка (area sampling)

элемент совокупности (element)

УПРАЖНЕНИЯ

Вопросы

1. В чем главное отличие между выборкой и переписью?

2. В каких случаях лучше использовать выборку, а не перепись? В каких случаях, наоборот,

предпочтительнее использовать перепись?

3. Опишите процедуру составления плана выборочного наблюдения.

4. Каким образом следует определять изучаемую совокупность?

5. Что такое единица выборки? Чем она отличается от элемента совокупности?

6. Какие качественные факторы нужно учитывать при определении объема выборки?

7. Что такое коэффициент охвата? Как он влияет на объем выборки?

В чем отличие вероятностных методов выборки от детерминированных?

9. Какой из методов выборки самый экономный с точки зрения финансовых и временных за-

трат? Каковы основные ограничения этого метода?

10. В чем главное отличие между поверхностной и нерепрезентативной выборкой?

11. Что

общего

между квотной и поверхностной выборкой?

12. Каковы отличительные черты простой случайной выборки?

13. Опишите процедуру систематической случайной выборки.

14. Опишите стратифицированную выборку. Каковы критерии отбора переменных для стра-

тификации?

15. Чем отличается пропорциональная стратифицированная выборка от непропорциональной?

16. Опишите процедуру кластерной выборки,

Чем

отличается кластерная выборка от страти-

фицированной?

17. Какие факторы необходимо учитывать при выборе между

вероятностным

и детерминиро-

ванным методами выборки?

Глава

11.

Выборка: планирование и проведение

439

Задания

1. Для каждой из

следующих

ситуаций определите

соответствующую

изучаемую совокупность

и основу выборочного наблюдения.

Производитель нового вида сухих завтраков хочет провести домашнее

тестирование

продукта в Чикаго.

Национальная сеть магазинов хочет определить потребительские

предпочтения

покупа-

телей,

имеющих

платежную карточку этой сети.

Местная телевизионная

станция

хочет определить, какие передачи пользуются попу-

лярностью в семьях и каким именно программам зрители отдают предпочтение.

d) Местное отделение Американской ассоциации маркетинга хочет оценить эффектив-

ность работы своего нового представительства в Атланте.

2. Производитель хочет провести опрос

потребителей,

чтобы определить потенциальный

спрос на новый пресс с механическим приводом. Новый пресс имеет мощность, равную 500

тонн и стоит 225 тысяч долларов. Он применяется для формовки изделий из легкой и тяже-

лой стали и полезен производителям автомобилей, строительного оборудования и крупных

механических конструкций.

Определите генеральную совокупность и основу выборки, которые могут использовать-

ся в данном случае.

Опишите, как получить простую случайную выборку, используя установленную вами

основу выборки.

Можно ли провести стратифицированную выборку? Если да, то каким образом?

d) Можно ли применить кластерную выборку? Если да, то каким образом?

Какой из методов выборочного наблюдения вы порекомендуете? Почему?

УПРАЖНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ INTERNET

И КОМПЬЮТЕРА

1. Компания Procter & Gamble хочет провести опрос потребителей и узнать, какие виды зубной

пасты предпочитают жители Лос-Анджелеса. Для проведения опроса она пользуется мето-

дом

стратифицированной случайной выборки. Посетите страницу

www.

city.

net и

най-

дите информацию, необходимую для деления совокупности на слои с различным уровнем

дохода и возрастом.

2. С

помошью

компьютерной программы

Genesys

создайте случайную выборку телефонных

номеров тысячи людей, проживающих в вашем муниципальном районе.

3. С помошью компьютерной программы сгенерируйте тысячи случайных номеров для про-

стой случайной выборки.

Посетите

Internet

Web-сайт компании

SurveySite

(www.

surveysite.

com). Проанализи-

руйте исследования, которые проводились этой компанией в Internet. Напишите отчет об

использованных их в планах выборочного исследования.

КОММЕНТАРИИ

Marc

Gunther,

"This Gang Controls Your

Kids'

Brains",

Fortune,

October

27,1997,

p. 172-182.

2. Carol

Krol,

"Survey: Friends Lead

Pack

in Kids'

Spending

Decisions",

Advertising

Age,

March 30,

1997, p. 16; The Warner-Lambert Company, The American Chicle Youth Poll.

440 Часть II.

Разработка

плана

исследования

3. V. Verma, T.

Le,

"An Analysis of Sampling Errors for the Demographic and Health Surveys",

International

Statistical Review, December 1966, p.

265—294;

Assael,

Keon,

"NonsampHng

versus

Sampling Errors in Sampling Research", Journal of Marketing, Spring 1982, p.

114—123.

4. Barbara A.

Bailar,

"Does

Sampling

Work?",

Business Economics,

January

1997, p.

47—53;

"Frequently

Asked Questions about Census 2000", Indiana Business Review, Summer 1997, p. 10.

5. Arlene

Fink,

How to Sample in Surveys (Thousand

Oaks,

CA: Sage Publications, 1995); Martin R.

Frankel, "Sampling Theory", in Peter H. Rossi, James D. Wright, Andy B. Anderson (eds.),

Handbook of Survey Research (Orlando, FL: Academic Press, 1983, p.

21—67;

R.M. Jaeger, Sampling

in Education and the Social Sciences (New York Longman, 1984), p.

28—29.

6. Gary T. Henry,

Practical

Sampling (Thousand Oaks, CA; Sage Publications, 1995); Seymour Sud-

man,

"Applied Sampling", in Peter H. Rossi, James D. Wright, Andy B. Anderson

(eds.),

Handbook of Survey Research (Orlando,

FL:

Academic Press,

19S3,p.

145—194.

7. Robert Cage, "New Methodology for Selecting

CPI

Outlet Samples", Monthly Labor Renew, De-

cember

1996,

49-83.

8. Wayne Smith,

Paul

Mitchell, Karin Attebo, Stephen

Leeder,

"Selection Bias from Sampling

Frames: Telephone Directory and Electoral Roll Compared with

Door-to-Door

Population Cen-

sus: Results from the Blue Mountain Eye Study", Australian & New Zealand Journal of Public

Health, April 1997,p. 127-133.

9. О влиянии ошибок инструментария на результаты исследования, см. статью Kelly E. Fish,

James H. Barnes, Benjamin F. Banahan, III, "Convenience or Calamity: Pharmaceutical

Study Explores the Effects of Sample Frame Error on Research Results",

Journal

of Health Care

Marketing, Spring 1994, p. 45-49.

10. "The Many Faces of

Florida",

Association Management (A Guide to Florida Supplement),

April

1997,

p. 3; "Florida Travel Habits Subject

Phone Survey", Quirk's Marketing Research

Review, May

1987,p.

10,11,

31, 56, 60.

11.

О последних случаях применения нерепрезентативной выборки см. статью Nin Foo Но, Beng Soo

Ong, Seonsu, "A Multicultural Comparison of Shopping Patterns among Asian Consumers",

Journal of Marketing Theory & Practice, Winter

1997,p.

42—51.

12. Richard Zelade, "Money Isn't Quite Everything", International

Business,

May—June

1997,

p.9; "Students Seek Good Careers, Successful Marriages", Quirk's Marketing Research Review,

June-July 1988,

26.

13. Brian

OTcole,

"Have You Had Your Quota of Nearest Birthdays", Australian & New Zealand Journal of

Public

Health,

April 1997, p.

117-119;

Catherine Marsh, E. Scarbrough, "Testing Nine Hypotheses

about

Quota

Sampling", Journal of Market Research Society (UK), October 1990, p. 485-506; Leslie

Kish,

Survey Sampling (New York: John Wiley, 1965), p. 552.

14. John Curtice, Nick Sparrow, "How Accurate Are Traditional Quota Opinion Polls", Journal of the

Market Research Society, July 1997,

433-448.

15. "Public Opinion: Polls Apart", Economist, August 12, 1995, p. 48; Seymour Sudman, "Improving the

Quality of Shopping Center Sampling", Journal of Marketing Research, November 1980, p.

423—431.

16. О последних случаях применения выборки по принципу снежного кома см. статью Gary L.

Frankwick,

James С. Ward, Michael D. Hutt, Peter H. Reingen, "Evolving Patterns of Organiza-

tional Beliefs in the Formation of Strategy", Journal of Marketing, April 1994, p.

96—110.

17. Если строго следовать определенным правилам при перечислении элементов редких совокуп-

ностей,

выборку по принципу "снежного кома" можно рассматривать как вероятностную. См.

работы Gary T. Henry, Practical Sampling (Thousand Oaks, CA: Sage

Publications,

1995); Graham

Kalton,

Dallas

W. Anderson "Sampling Rare Populations", Journal of the Royal Statistical Association

(1986),

65-82.

18. Gale D.

Muller,

Jane Miller, "Interviewers Make the

Difference",

Marketing Research: A Magazine

of Management & Applications, Spring 1996, p.

8—9;

Raymond F. Barker, "A Demographic Profile of

Marketing Research Interviewers", Journal of the

Market

Research

Society,

July 1987, p.

279—292.

Глава 11. Выборка: планирование и проведение 441

19. Если выборочный интервал

является дробным числом, самый простой выход — использо-

вать в качестве интервала ближайшее целое число, меньшее или большее

Если округление

приводит к слишком сильному изменению объема выборки, увеличьте или уменьшите ко-

личество знаков.

20. О последних случаях применения систематической случайной выборки см. статьи

Hailn

Qu,

Isabella

Li, "The Characteristics and Satisfaction of Mainland Chinese Visitors to Hong Kong",

Journal

of Travel Research, Spring 1997, p.

37—41;

Goutam

Chakraborty,

Richard

Ettenson,

Gary

Gaeth,

"How Consumers Choose

Health

Insurance", Journal of Health Care Marketing, Spring 1994, p.

21—33.

21. Mark Adams, "Court Marshall",

Mediaweek,

March 18, 1996, p. 22; "Readership Survey Serves

Ten-

nis

Magazine's Marketing Needs", Quirk's Marketing Research Review, May 1988, p.

75—76.

22. О последних случаях применения расслоенной выборки см. статью Samaradasa

Weerahandi,

Soumyo

Moitra,

"Using Survey Data to Predict Adoption and Switching for

Services",

Journal

Marketing Research, February

1995,

85—96.

23. "Purchasing Smarts Pay

Off

in Travel Buying", Purchasing, December 12, 1996, p. 30-31; "Vacations

High Priority Among Americans, Survey Shows", Quirk's Marketing Research Review, May 1988,

p. 16-19.

24. "Niche Marketing to the Wealthy",

Health

Care Strategic Management, September 1997, p.

12;

Tho-

mas J. Stanley, Murphy A.

Sewatl,

"The Response of Affluent Consumers to Mail Surveys", Journal of

Advertising Research,

June—July

1986, p.

55—58.

25. Деление редких

совокупностей

на кластеры по географическому признаку может оказаться

весьма полезным. См. работы James С.

Raymondo,

"Confessions of a Nielsen

Household

American Demographics, March 1997, p.

24—27;

Seymour

Sudman,

"Efficient Screening Methods for

the Sampling of Geographically Clustered Special Populations", Journal of Marketing Research, Feb-

ruary 1985, p. 20-29.

26. June S. Park, Michael Peters,

Kwei

Tang, "Optimal Inspection Policy in Sequential Screening",

Management

Science,

August 1991, p.

1058—1061;

E.J. Anderson,

Gorton, R. Tudor, "The Appli-

cation of Sequential Analysis in Market Research",

Journal

of Marketing Research, February 1980,

97-105.

27. Более подробно метод двойного контроля рассматривается в работах David H. Baillie, "Double

Sampling Plans for Inspection by Variables When the Process Standard Deviation Is Unknown",

International Journal of

Quality

Reliability

Management, May 1992, p.

59—70;

Martin R.

Frankel,

Lester R, Frankel, "Probability

Sampling",

in Robert Ferber (ed.), Handbook of Marketing Research

(New York: McGraw-Hill, 1974), p. 2-230-2-246.

28. Steven Murphy, "Moving Targets," Business Latin America, April 1, 1996, p. 4-5. Об использовании

различных детерминированных и вероятностных выборочных методов в исследованиях,

связанных с

сопоставлением

различных культур, см. статью Samiee Saeed,

Insik

Jeong, "Cross

Cultural Research in Advertising: An Assessment of Methodologies", Journal of the Academy of

Marketing Science, Summer

1994,

205—215.

29. Margaret E.

Grosh,

Paul Glewwe, "Household Survey

Data

from Developing Countries: Progress and

Prospects", American Economic Review, May 1996, p.

15—19.

30. Taylor Humphrey, "Horses for Courses: How Survey Firms in Different Countries Measure Public

Opinion with Different Methods", Journal of the Market Research Society, July 1995, p.

211—219;

B.J.

Verhage,

U. Yavas, R.T. Green, E.

Borak,

"The Perceived Risk Brand Loyalty Relationship: An Inter-

national Perspective", Journal of

Global

Marketing, March 1990, p.

7—22.

31. Satish P.

Deshpande,

"Managers' Perception of Proper Ethical Conduct: The Effect of Sex, Age, and

Level of Education",

Journal

of Business Ethics, January 1997, p.

79—85;

I.P.

Akaah,

"Differences in

Research Ethics Judgments between

Male

and Female Marketing Professionals", Journal of Business

Ethics, August

1989,

p. 375-381.

32. Marshall Rice, "What Makes Users Revisit a Web

Site?",

Marketing

News,

March

17,1997,

p. 12.

442 Часть II. Разработка плана исследования

Глава

Выборка: определение конечного

и начального объемов

После изучения материала этой главы вы должны уметь...

1. Разбираться в основных понятиях и условных обозначениях, относящихся к выборке.

2. Понимать, что такое выборочное распределение, статистическое заключение и стандартная

ошибка.

3. Разбираться в статистическом методе определения объема выборки на основе простой слу-

чайной выборки и доверительных интервалах.

4. Объяснять формулы для статистического определения объема выборки исходя из ожидае-

мых значений среднего и

доли.

5. Анализировать причины отсутствия ответов в выборочном наблюдении,

механизмы

повыше-

ния коэффициентов отклика и процедуры корректировки в связи с неполучением данных.

6. Объяснять сложность статистического определения объема выборки при международных

маркетинговых исследованиях.

7. Рассматривать этические проблемы, связанные с определением объема выборки, в частно-

сти с расчетом дисперсии

генеральной

совокупности.

Объяснить применение Internet и компьютеров при статистическом определении объема

выборки.

КРАТКИЙ ОБЗОР

В главе

мы рассмотрели роль выборки при разработке плана маркетингового исследова-

ния, описали процесс выборки и рассмотрели различные вероятностные и детерминированные

методы выборки. В этой главе мы сосредоточим внимание на определении объема простой слу-

чайной выборки. Мы даем определение различным понятиям и условным обозначениям и

рассматриваем особенности выборочного распределения. Кроме

того,

в главе описываются ста-

тистические методы определения объема

выборки

на основе доверительных интервалов, а так-

же рассматриваются формулы для вычисления объема выборки в соответствии с этими метода-

ми и продемонстрировано их применение. Кратко проанализируем дополнительные методы

определения объема выборки в других видах вероятностного отбора. Объем выборки, опреде-

ленный статистически, является конечным, или чистым объемом выборки; т.е. представляет

собой количество завершенных интервью или наблюдений. Однако, чтобы получить его, вна-

чале необходимо связаться с гораздо большим количеством потенциальных респондентов. Мы

описываем корректировки, которые необходимо применить к статистически определенному

объему выборки с учетом коэффициентов охвата и завершенности и вычисляем объем началь-

ной выборки. Обсудим также проблему отсутствия ответов в выборочном обследовании, акцен-

тируя внимание на улучшении коэффициента отклика и на корректировке при неполучении

данных. Рассмотрим сложности статистического определения объема выборки в международ-

ных маркетинговых исследованиях, выделим сопутствующие этические проблемы и объясним

роль Internet и компьютеров при выборочном наблюдении.

Статистическое определение объема выборки требует знания закона нормального распределе-

ния

случайной

величины и использования таблиц нормального распределения вероятности.

Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 443