какое примерно количество респондентов опрашивают при сплошном исследовании
Как определить количество участников опроса и быть уверенным, что результат обработки анкет будет достоверным?
Часто для проведения маркетинговых исследований и принятия управленческих решений мы опираемся на всевозможные опросы респондентов, при этом получить обратную связь от всех представителей нужной нам группы не представляется возможным или экономически нецелесообразно. Но как понять, будет ли мнение определенного количества опрошенных представлять всю изучаемую группу?
Такие задачи легко решаются при помощи выборочных наблюдений, при которых обследованию подвергается часть представителей совокупности (группы), а результаты обследования распространяются на все изучаемое явление. В зависимости от исходных данных нам приходится решать одну из задач:
Какое минимальное или оптимальное количество респондентов необходимо привлечь для участия в опросе?
Будет ли результат достоверным при заранее известном количестве участников?
Например, Вы провели выставку «Товары для дома и сада» и необходимо получить обратную связь от посетителей мероприятия. Количество посетителей выставки составило 15 000 чел.
Для решения первой задачи вам необходимо знать, сколько минимум анкет обратной связи необходимо собрать по результату опроса посетителей из общего числа 15 000 чел.
Вторая задача возникает в том случае, если вы уже имеете какое-то количество заполненных анкет (например, 650) и хотите убедиться, можно ли распространить выводы на всю изучаемую группу.
Для начала предлагаю определиться с терминологией.
Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.
Ошибка выборки или доверительный интервал является показателем погрешности измерений. Это отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности. Допустимая предельная ошибка выборки выбирается исследователем в зависимости от целей исследования. Считается, что для принятия бизнес-решений ошибка выборки должна быть не более 5%.
Доверительный уровень или точность – интервал, в котором с той или иной вероятностью находится генеральный параметр. Чаще всего применяются доверительные уровни, равные 0,95 или 0,99. В маркетинговых исследованиях, как правило, выбирается доверительный уровень, равный 0,95 (95%).
Применить все эти показатели и получить необходимые результаты можно в расчетах при помощи достаточно сложных статистических формул, табулированных значений в Excel или воспользоваться онлайн-сервисом расчета.
Мы выполнили такие расчеты для нашего примера и вот что получилось.
Задача 1. От какого количества участников выставки (напомним, всего 15 000 чел.) необходимо получить обратную связь, если мы принимаем ошибку выборки на уровне 5%, а доверительный уровень соответствует рекомендованному 95%?
Ответ – 375 человек. Т.е. получив 375 анкет обратной связи мы сможем смело распространить результаты опроса на всю генеральную совокупность с погрешностью 5%.
Задача 2. У нас есть 650 анкет обратной связи участников выставки. Достаточно этого количества и какова при этом ошибка выборки?
Ответ – 650 анкет будет достаточно для распространения результата опроса на всю генеральную совокупность с погрешностью 3,76% (ниже максимально рекомендованного 5%) с уровнем доверия 95%.
Какие именно алгоритмы, сервисы и формулы применяются для расчетов мы обязательно расскажем в наших следующих публикациях.
Как определить оптимальный размер выборки массового опроса
В каждой профессии есть свой набор любимых вопросов. Для исследователей рынка этот список возглавляет, безусловно, вопрос о размере выборки. Обычно его формулируют так:
Главное заблуждение о размере выборки
Многие уверены, что чем больше размер целевой группы, тем больше должен быть размер выборки. Поэтому, якобы, чтобы узнать мнение жителей маленького города, достаточно опросить человек 200-300, ну а для выяснения мнения по России в целом и 5000 будет мало.
Между тем, этот стереотип не имеет ничего общего с реальностью. Размер выборки не зависит от численности целевой группы (на языке статистики она называется «генеральной совокупностью») и определяется двумя совершенно другими факторами. Единственное исключение из этого правила – случаи, когда генеральная совокупность очень маленькая, например, 1-2 тысячи человек, но такие ситуации в реальной практике маркетинговых исследований встречаются редко.
Две разновидности ошибки выборки
Любое выборочное наблюдение (то есть когда мы опрашиваем не всех подряд, а делаем случайный отбор из генеральной совокупности) сопряжено с погрешностью данных. Эту погрешность обычно называют «ошибкой выборки». Она может быть двух видов:
Задача исследователя – собрать данные так, чтобы минимизировать систематическую ошибку выборки. Тогда можно будет свести статпогрешность лишь к случайной ошибке, которую можно рассчитать по формулам.
Как рассчитать размер случайной ошибки выборки
Случайная ошибка выборки зависит не только от объема выборки, но и от дисперсии, то есть степени однородности данных. Чем однороднее данные (т.е. чем меньше разброс полученных значений, или дисперсия), тем меньше ошибка выборки.
Существует формула расчета случайной ошибки выборки, однако для удобства рекомендуем пользоваться онлайн-калькуляторами, например, вот этим. Он позволяет легко провести два вида расчета:
В качестве параметра доверительной надежности (одно из полей в калькуляторе) обычно используется значение в 95%. Это означает, что в 95% случаев распределение признака в генеральной совокупности попадет в рассчитанный доверительный интервал (т.е. само значение признака в выборке плюс-минус размер статистической погрешности). Реже используется значение надежности в 97% или 99% – оно, соответственно, означает, что подобное попадание произойдет в 97% или 99% случаев. В данном случае надежность выборки повышается, но увеличивается размер выборки.
Самое сложное при определении размера выборки – поиск компромисса между требуемой точностью и стоимостью сбора данных. Этот процесс усложняется тем, что увеличение размера выборки в четыре раза приводит к увеличению точности лишь в два раза (соответствует квадратному корню от величины прироста выборки).
Кейс: определение размера выборки для оценки потенциала рынка продаж столичной недвижимости покупателям из регионов
В ноябре-декабре 2016 года мы провели исследование спроса на квартиры в новостройках Москвы и Санкт-Петербурга со стороны жителей разных городов России. Исследование включало в себя три метода сбора данных: массовый репрезентативный опрос населения в возрасте от 20 до 60 лет (проводился с использованием технологии CATI), а также серию экспертных интервью с риэлторами и глубинных интервью с потенциальными покупателями квартир.
Исследование охватывало 33 города, отличающихся повышенным спросом на петербургскую и московскую недвижимость. Плановая выборка исследования, рассчитанная по формулам, составила 21 500 респондентов. Этот объем значительно больше «стандартного» объема выборки, используемого в маркетинговых исследованиях. С чем же связан такой большой размер выборки?
Все дело в том, что клиенту были нужны оценки отдельно по каждому городу, а не просто «в целом по стране». Фактически мы работаем не с 1 выборкой, а с 33 отдельными выборками по каждому городу. Доля людей, заинтересованных в покупке квартиры в Санкт-Петербурге или Москве, была экспертно определена в рамках 5% от числа жителей опрашиваемых городов.
В зависимости от важности города для заказчика, руководитель проекта со стороны Агентства определил допустимую статистическую погрешность, в которую должны укладываться итоговые результаты. Для этого мы использовали специальный макрос в MS Excel, но эти расчеты можно также выполнить с помощью калькулятора выборки. В результате размер выборки варьировал от 500 до 1000 респондентов по каждому из городов исследования, что в сумме и дало заявленные 21 500 человек.
Резюме
Чтобы рассчитать выборку маркетингового исследования, используйте следующий алгоритм:
Сплошное социологическое исследование
Вы будете перенаправлены на Автор24
Понятие сплошного исследования
Выборочное исследование является способом систематического сбора информации об установках и поведении людей при помощи опроса специально подобранной группировки респондентов, которые дают информацию о самом себе и собственном мнении. Собственное наименование оно обрело благодаря применению специализированной процедуры отбора из огромной совокупности единиц исследования (генеральной совокупности) небольшой части (выборочной совокупности), очень точно отражающей основные параметры целого. Процедура постройки выборки основывается на методиках математической статистики, базирована на принципах теории вероятности.
Выборочное исследование является более экономичным и не менее надежным, чем сплошное, хоть и требует более сложной техники и методики.
Особенности сплошных исследований
Сплошные исследования обладают рядом особенностей:
Они фиксируют интересующие параметры всей генеральной совокупности.
К сплошным исследованиям, которые охватывают все единицы генеральной совокупности (опросу подвергается все множество лиц, которое имеет отношение к этому вопросу), относится перепись населения. Необходимо отметить, что в подавляющем большинстве ситуаций, по причине объективности, проведение сплошных опросов является невозможным. Их ведут, когда вопрос имеет исключительную важность (как вид социальных опросов – президентские выборы, всенародный референдум) или являются необходимыми точные научные сведения об обществе, подтверждённые правом (перепись населения).
Готовые работы на аналогичную тему
В сплошном исследовании непосредственным объектом изучения являются все элементы, которые составляют генеральную совокупность. Например, при сплошном опросе выпускников средних школ г. Ростова-на-Дону необходимо провести анкетирование всех выпускников согласно имеющемуся списку.
Целесообразность проведения сплошных исследований состоит в:
Квотная выборка
При квотной выборке задаются квоты в границах критически важных свойств структуры выборки; величина квот определена пропорционально структуре генеральной совокупности; внутри квот реализуется произвольный отбор.
Квотная выборка построена как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в форме пропорций (квот) распределения изучаемых признаков либо признаков, имеющих с ними взаимосвязь. Численность единиц выборочной совокупности с разным сочетанием изучаемых признаков определена с таким расчетом, чтобы они отражали соответствие их пропорции (доле) в генеральной совокупности. Квотная выборка зачастую используется в массовых опросах населения, а также в ходе изучения общественного мнения. На основе квотной выборки учреждается, с какими характеристиками и сколько лиц необходимо опросить.
Практическое использование квотной выборки предполагает наличие на момент ее образования достаточно полной информации о структуре генеральной совокупности.
Главная проблема квотного отбора заключена в том, что она обладает неслучайным характером, осуществляется интервьюером лично. Последний избирает респондентов, в итоговом счете, на собственное усмотрение. Это неизбежно приводит к систематическим перемещениям в процессе отбора, притом не существует никаких методик для оценки объема возникающей систематической ошибки. Еще одним очевидным недостатком квотного отбора является то, что обычно нет возможности даже приблизительно оценивать численность отказов от участия в опросе.
Признаки различия от случайного: квотный отбор являет наличие статистических сведений по множеству существенных или коррелирующих с ними характеристик генеральной совокупности; Выборочная совокупность образуется в теории, а не на практике; При квотном отборе правильность отбора единиц исследования находятся в зависимости от целенаправленной деятельности интервьюера, ищущего нужных людей.
К достоинствам квотной выборки относят:
Недостатки выборки: Необходимость детального и предварительного изучения генеральной совокупности по документальным источникам, выявление в ней конкретных пропорций, которые присущи единицам исследования; Трудоемкий и сложный процесс по выявлению единиц исследования с важнейшими параметрами для социолога; Необходимость обретения оперативных срезов информации по состоянию генеральной совокупности в момент проведения такого исследования.
Как провести выборку респондентов для опроса
Недостаток информации о потенциальных клиентах – проблема, с которой сталкиваются многие компании. Запустить успешный продукт, не зная потребностей и мнения целевой аудитории, невозможно. Протестировать идею, доработать предложение, найти боли, выявить триггеры – всё это может сделать правильно проведённый опрос.
Самое сложное в организации исследования – добиться точности. Некорректные данные, полученные в результате обработки ответов, искажают картину и снижают эффективность будущих рекламных кампаний. Ошибки совершают даже учёные, посвятившие десятки лет изучению социальных процессов. Никто не застрахован от недочётов, но минимизировать их поможет глубокая проработка анкеты и корректно составленная выборка респондентов.
Виды выборок
Респонденты отбираются в зависимости от задач опроса. В первую очередь необходимо понять, чьё мнение сможет упростить решение проблемы, а после – определить тип выборки, подходящей для этой цели. В научных исследованиях распространены вероятностные методы:
Описанные виды выборки чаще используются в научных исследованиях. Для маркетинговых целей участников фильтруют по субъективным критериям. Самый популярный тип – отбор людей по квотам. В рамках этого метода людей разбивают на группы по социально-демографическим характеристикам. В каждой из них устанавливается требование по количеству релевантных респондентов.
Широко распространён и стихийный вид. Его логика заключается в том, что на вопросы отвечают все те, кто может это сделать. Для поиска труднодоступных категорий людей используется метод снежного кома, который в процессе анкетирования предполагает сбор контактов знакомых, подходящих под цели опроса.
Мало респондентов — много вопросов
Перед проведением опроса исследователь рынка сталкивается с двумя задачами: составлением выборки и созданием анкеты. Многие ошибочно думают, что результат целиком зависит от количественных факторов, стараясь задать как можно больше вопросов и опросить максимальное количество людей. В реальности всё зависит от содержательных параметров.
За качество отобранной аудитории отвечает репрезентативность. Этот параметр показывает, насколько корректно генеральная совокупность представлена в выбранной группе респондентов. Для создания репрезентативной выборки необходимо выделить важные для исследования характеристики людей и сегментировать ЦА по этим параметрам. Проведя эту работу, можно оценить, сколько человек необходимо опросить для получения объективных показателей.
Длина анкеты также не отражает её эффективность. Одни виды опроса предполагают большой список вопросов, а данные для других можно получить с помощью 2-3-х развёрнутых ответов.
Нужно ли много респондентов
Какое количество респондентов для опроса считать правильным? Этот вопрос вызывает сложности у многих исследователей рынка, поскольку от него зависят стоимость работы и результаты исследований. Многие убеждены, что масштабы выборки должны быть пропорциональны общей численности группы. На деле размер зависит от двух параметров:
Результаты с точностью 90% дают репрезентативные группы в размере 100 человек. Свыше тысячи респондентов набирают крупные аналитические центры для проведения опросов по всей России. Таких масштабов требует только социологическое исследование, для маркетинговых целей разумнее сокращать количество для экономии бюджета. Увеличивать размеры опрашиваемой аудитории имеет смысл, когда сегменты сильно отличаются по социально-демографическим характеристикам.
Важные рекомендации
Чтобы анкетирование участников принесло пользу компании, необходимо поставить чёткие задачи исследования. Полученная информация должна помогать в достижении маркетинговых целей, поэтому при подготовке подробно опишите портреты клиентов, а затем переходите к организационной работе.
На последнем пункте часто совершаются ошибки. Нередко потенциальным участникам предлагается вознаграждение за заполнение анкеты. Однако этот подход не даёт объективных данных. Другая сложность, с которой сталкиваются организаторы – труднодоступная выборка. Достучаться до такой аудитории сложнее, поэтому при подготовке нужно подумать над мотивационными стимулами и продумать ситуацию, в которой объясняется необходимость их участия.
Как привлечь нужных людей
Анализ ЦА – полезный инструмент проработки мотивации для респондентов. Каждой группе нужна своя легенда, которая вовлечёт их и поможет получить честные ответы. Для сбора релевантных людей можно использовать соответствующие их характеристикам способы:
Процесс привлечения и мотивации определяет метод выборки. К каждому типу группы нужен свой подход. Для упрощения задачи сокращайте количество вопросов в анкете и говорите время, которое нужно потратить на ее заполнение. Если задача займёт всего 5-10 минут, то и возражений от респондентов будет меньше.
Распространённые ошибки
Правильная организация опроса не исключает ошибок в сборе аудитории, которые можно разбить на две категории: систематические и случайные.
Первый тип наиболее опасен, поскольку искажает результат. Обычно это происходит, когда вместо соответствующих целям исследования людей опрашиваются наиболее доступные респонденты. При таком способе происходит смещение выборки. Главная причина этой ошибки – способ проведения анкетирования. Например, вместо общего среза водителей опрашиваются только владельцы дорогих машин. Второй тип вызван статистической погрешностью. Её вероятность снижается с увеличением количества опрошенных людей.
Ошибки можно разделить также по источникам их возникновения:
Для сокращения количества недочётов необходимо проводить опрос под строгим наблюдением. Исполнители должны быть заинтересованы в получении объективных данных.
Заключение
Корректно собранная выборка – это единственная гарантия точных результатов опроса. При этом главную роль играет содержательная работа, потому что корректность данных зависит не от количества участников, а от метода сбора информации. За отбором респондентов должен быть глубокий анализ аудитории, соответствующей маркетинговой задаче.
Сплошные исследования. Особенности проведения сплошных исследований.
• Фиксируются интересующие параметры у всей генеральной совокупности.
• Основание для применения – достижимость ВСЕГО объекта исследования.
• При этом генеральная совокупность может быть исследована не вся, важно указать % обследованных в генеральной совокупности (он должен быть высок: более 80%, идеально – 95%).
• Важно указать время и локацию исследования; само обследование может производится этапами для большего % охвата (но не желательно).
• Небольшая по объему генеральная совокупность.
• Полностью доступная (одномоментно) генеральная совокупность.
• Важность полного описания всех единиц исследования для создания адекватной картины.
К сплошным исследованиям, охватывающим все единицы генеральной совокупности (опросу подвергается все множество лиц, имеющих отношение к данному вопросу), относятся переписи населения. Надо отметить, что в подавляющем большинстве случаев, ввиду объективных причин, проведение сплошных опросов невозможно. Их проводят, когда вопрос исключительно важен (как разновидность соц. опросов – выборы президента, общенародный референдум) или необходима точная научная информация об обществе, подтверждённая правом (перепись населения).
Сплошное исследование –непосредственным объектом изучения являются все элементы, составляющие генеральную совокупность.
Пример: При сплошном опросе выпускников средних школ г.Екатеринбурга необходимо провести анкетирование всех выпускников в соответствии с имеющимся списком.
Целесообразность проведения сплошного исследования:
• В качественных исследованиях, когда объект представлен небольшим числом элементов.
• В количественных исследованиях, когда генеральная совокупность составляет менее 500 человек.
Квотная, стихийная и типическая выборки. Их особенности. Ситуации применения.
Квотная выборка – задаются квоты в рамках критически важных свойств для структуры выборки; объем квот определяется пропорционально структуры генеральной совокупности; внутри квот осуществляется произвольный отбор.
Главной особенностью этого метода является то, что предварительно вырабатывается модель выборки на основе нескольких признаков, соответствующих действительной структуре генеральной совокупности по этим признакам. Такими признаками обычно являются фиксируемые в статистической отчетности организации: пол, возраст, образование, семейное положение, род занятий и т. п. Предполагается, что, если выборка является моделью генеральной совокупности по этим признакам, она будет иметь ту же структуру и по остальным, значимым для исследования признакам.
Квотная выборка строится как модель, воспроизводящая структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) распределения изучаемых признаков или признаков с ними взаимосвязанных. Число единиц выборочной совокупности с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчетом, чтобы они соответствовали их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Квотная выборка часто применяется в массовых опросах населения и при изучении общественного мнения. На основании квотной выборки устанавливается, сколько лиц и с какими характеристиками следует опросить.
Практическое применение квотной выборки предполагает наличие на момент ее формирования достаточно полной информации о структуре генеральной совокупности.
Основная проблема квотного отбора заключается в том, что он носит неслучайный характер и осуществляется лично интервьюером. Последний выбирает респондентов, в конечном счете, по собственному усмотрению. Это неизбежно ведет к систематическим смещениям в процессе отбора, причем не существует никаких методов для оценки величины возникающей систематической ошибки. Еще один очевидный недостаток квотного отбора связан с тем, что обычно невозможно даже приблизительно оценить количество отказов от участия в опросе.
Признаки отличия от случайного: квотный отбор предполагает наличие статистических данных по ряду существенных либо коррелирующих с ними характеристик генеральной совокупности; Выборочная совокупность создается теоретически, а не практически; При квотном отборе правильность отбора единиц исследования зависит от целенаправленной деятельности интервьюера, который ищет нужных людей.
К достоинствам квотной выборки относятся: Высокий уровень репрезентативности; Незначительные финансовые затраты; Постоянный контроль социолога за основными параметрами единиц исследования, которые отбираются в выборку.
Недостатки квотной выборки: Необходимость предварительного и детального изучения генеральной совокупности по документальным источникам и выявления в ней определённых пропорций, присущих единицам исследования; Сложный и трудоемкий процесс выявления единиц исследования с важными для социолога параметрами; Необходимость получения оперативных срезов информации о состоянии генеральной совокупности на момент проведения данного исследования.
Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Социологи имеют возможность опрашивать максимально доступные единицы исследования, которые обладают значимыми для данного социологического исследования признаками и дает добровольное согласие на участие в опросе.
Существует три разновидности стихийной выборки:
1. отбор всех встречающихся людей в местах их максимального массового скопления (магазинах, метро, и т.д.). Для этой разновидности стихийной выборки огромное значение имеет место и время опроса, потому что именно от этих элементов в большинстве случаев зависит тот контингент единиц исследования, которые принимают участие в данном опросе и которые различаются между собой эмпирическими признаками;
2. отбор единиц исследования из своего окружения;
3. отбор единиц исследования при осуществлении интернет-опросов, телефонных опросов, а также опросов, которые возникают при необходимости получения определённого оперативного среза информации (экспресс-опросов)
Применение стихийной выборки осуществляется:
• При сборе оперативной социологической информации;
• При исследованиях политических, религиозных, этнических, национальных проблем в обществе;
• При размытости границ генеральной совокупности;
• При проведении пилотных исследований;
• При наличии у социологов ограниченных временных, финансовых и кадровых ресурсов.
Недостатки стихийной выборки:
• Невозможность утверждения уровня репрезентативности стихийной выборки;
• Ориентировочный характер результатов;
• Проблематичный теоретический уровень осмысления существующего социального противоречия при использовании стихийной выборки.
Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения. Важная особенность – дает более точные результаты по сравнению с другими, т.к. в выборке участвует типологическая единица.
При значительной колеблемости признака в генеральной совокупности совокупность целесообразно предварительно разбить на типы или группы, а затем провести случайный отбор единиц наблюдения внутри полученных групп. Извлеченная подобным образом выборка будет типической.
Применяется при анализе сложных статистических совокупностей (например, производительность труда рабочих по отдельным группам квалификации).
Дата добавления: 2018-08-06 ; просмотров: 2665 ; Мы поможем в написании вашей работы!