Читайте также:
|
|
Расчет оптимального объема выборки (сколько всего необходимо опросить респондентов) - это очень важная часть подготовки исследования, позволяющая получать достоверную информацию и рационально распределять время и ресурсы на проведение исследования. Если взять недостаточный объем выборки, то пострадает достоверность полученных данных (деньги на ветер). Если идти по принципу "чем больше, тем лучше", то будет потрачено много лишних сил и времени на получение избыточной информации, а достоверность ее не особенно повысится. Если из-за желания опросить всех без исключения исследование затянется, то полученные результаты могут оказаться уже не актуальными.
Итак, количество (объем выборки) и качество выборки (насколько она представляет микромодель генеральной совокупности, а полученные данные можно считать достоверными) сильно взаимосвязаны. При этом стоит отметить, что опрашивать всю генеральную совокупность не имеет смысла, так как с определенного момента начинается повторяемость результатов, ничего нового в плане информации исследователь не получает, надежность при этом также перестает расти прежними темпами. Так в ходе многочисленных исследований была выявлена определенная закономерность, что при выборке в 2000 респондентов погрешность составляет 3% и дальнейшее увеличение выборки не дает существенных изменений в снижении погрешности. Всероссийские социологические исследования проводились с размером выборки не более 2000 респондентов, а в настоящее время объем выборки для российских исследований 1000-1500 респондентов. Возьмем данную цифру за верхний порог объема выборки. Такой объем выборки будет справедлив для компаний, работающих во всеросийских масштабах, если их клиенты конечные потребители. Например, Российские Железные Дороги.
Если верхний порог объема выборки ограничивается тем, что погрешность практически перестает «расти», то нижний порог необходимо определять, рассматривая при каком объеме выборки и генеральной совокупности, погрешность будет такой, которая дает компании необходимую степень достоверности данных.
В.И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативности выборки с допущением 5% ошибки для генеральной совокупности от 5 тысяч и более.
Объем выборки, если генеральная совокупность от 5000 и более | ||||||||
Фактическая ошибка при данном объеме выборки, % |
Если мы хотим при данной генеральной совокупности получить более достоверные данные, то надо увеличивать объем выборки. Например, для ошибки 3% потребуется опросить около 800 респондентов.
Генеральная совокупность (количество постоянных клиентов) от 5000 и более характерно для компаний в сфере b2 c и крупных компаний b2 b сектора. А какой объем выборки должен быть у компаний с генеральной совокупностью 1000-2000 клиентов? По расчетам того же В.И. Паниотто получается объем выборки 200-300 респондентов соответственно (при ошибке 5%). Однако не все так однозначно.
Качество выборки зависит от трех условий:
а) от меры однородности изучаемых объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы.
Например: торгово-производственная компания на рынке фармпрепаратов, постоянных клиентов чуть более 1000. При этом существует несколько групп клиентов: оптовые дистрибьюторы, конечные потребители (лаборатории, аптеки, больницы и т.д.), тендеры (местный областной, региональные). Маркетолог остановился на объеме выборки в 200 респондентов.
б) от степени дробности группировок анализа, планируемых по задачам исследования; чем более основательным и детальным будет анализ. Чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а не изолировано, тем больший должен быть объем выборки.
Рассмотрим наш пример дальше: При этом анализу подлежат следующие группы ниспадающих характеристик: посредники – потребители; целевые клиенты – развивающиеся клиенты; работающие клиенты – ушедшие. Кроме того, мы имеем 3 группы параметров удовлетворенности, и в каждой из них около пяти составляющих. С появлением каждого нового параметра количество связей для анализа увеличивается в геометрической прогрессии. Очевидно, что объем выборки надо увеличивать минимум в два раза.
в) от целесообразности уровня надежности выводов из предпринимаемого исследования. Повышенная надежность допускает ошибку выборки до 3%; обыкновенная – до 3-10%; приближенная – от 10-20%; ориентировочная – от 20-40%; и прикидочная – более 40%. Чаще всего в качестве примера рассматривается ошибка выборки в 5%.
Мы рассмотрели математико-статистический метод расчета объема выборки и потом на его основании сделали предположение, что придется увеличить объем выборки в два раза. Имея ориентировочный объем выборки можно пойти эмпирическим путем формирования точной цифры выборки. Для этого во время собственно опроса необходимо сразу вводить данные и постоянно отслеживать, ситуацию. С момента, когда данные начнут повторяться, например при 250 и 300, средние оценки будут сопоставимы, можно прекращать опрос. Если объем выборки для проведения исследования квотировался, то необходимо проверить соблюдены ли квоты. От этого зависит, получили ли мы «минипортрет» генеральной совокупности.
Дата добавления: 2015-04-12; просмотров: 104 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |