Оценка надёжности и достоверности вторичной маркетинговой информации

 

Недостатки вторичной информации обусловлены, прежде всего, тем, что первоначально эта информация собиралась для целей, обычно отличных от целей конкретного маркетингового исследования. Следовательно, для оценки надежности вторичных данных следует ответить на пять основных вопросов:

1. Кто собирал и анализировал данную информацию?

2. Какие цели преследовались при сборе и анализе информации?

3. Какая информация и каким образом была собрана?

4. Какими методами информация обрабатывалась и анализировалась?

5. Как данная информация согласуется с другой подобной информацией?

Исследования, выполненные на основе вторичной информации, как правило, являются предварительными (обзорными) и носят описательный или постановочный характер. С помощью таких исследований можно определить, например, общеэкономические характеристики рынка, положение в отдельных отраслях, национальные и иные особенности при выходе на зарубежные рынки.

16. Количественная репрезентативность выборочного наблюдения. Методы определения объёма выборки

 

Выборка или выборочная совокупность — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.

 

 

Характеристики выборки:

· Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.

· Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.

Под количественной репрезентативностью понимается обеспечение в выборке такого числа единиц, при котором можно достаточно обоснованно судить о величине изучаемых признаков. Например, торговым работникам населенного пункта необходимо знать, сколько мужчин, проживающих в этом городе, пользуется электробритвами. Опросить всех мужчин вряд ли возможно. Поэтому лучше провести выборочный опрос. Но сколько людей спрашивать? Если слишком много, то стоимость обследования может превысить ожидаемую выгоду, а если слишком мало, то можно получить данные с большой ошибкой.

Методы:

· Целенаправленная — выбираются типичные для генеральной совокупности элементы по каким-то определенным критериям.

· Квотная — представляет собой модель структуры генеральной совокупности, которая строится в виде квот (пропорций) распределения признаков изучаемых объектов.

· Стихийная — часто называется выборкой «первого встречного». Критерии выбора не задаются. Исследуя какую-то проблему через газету, заранее трудно предопределить структуру массы читателей, которые заполнят и вышлют обратно анкеты. Поэтому выводы такого исследования будут распространяться только на определенных читателей.

· Простая случайная выборка — используется таблица случайных чисел. Существуют разные последовательности случайных чисел объемом от нескольких десятков до миллиона цифр.

· Систематическая случайная выборка — в этом случае отбор производится через какой-то определенный интервал из исходного списка. Им могут быть домовые книги, алфавитные списки, финансовые ведомости и т.д.

· Серийная (гнездовая) выборка — единицей отбора будет статистическая серия, т.е. совокупность статистически различных единиц. Эта выборка используется, когда есть возможность разбить генеральную совокупность на однородные группы, гнезда (семьи, бригады, территориальные общности и т.д.).

· Многоступенчатая выборка — случайный отбор будет проводиться в несколько ступеней, при этом на каждой следующей ступени единица отбора будет меняться. Например, на первой ступени мы отобрали учебные заведения или промышленные предприятия, на второй — академические группы или бригады, а на третьей — уже студентов или рабочих из групп или бригад, попавших в выборку на предыдущем этапе.

· Полнота выборки — это наличие всех элементов генеральной совокупности в основе выборки. Если в выборку не будут включены многие единицы наблюдения, тем более несущие в себе существенные особенности и характеристики объекта, то результаты исследования будут неполными и однобокими.

· Отсутствие дублирования подразумевает недопустимость повторного включения в выборку одной и той же единицы отбора; построение программы исследования наблюдения (например, ученик перешел учиться в другую школу, его включили в новый список, не вычеркнув при этом из старого, таким образом он дважды попал в выборку).

Качественная репрезентативность выборки. Способы формирования структуры выборки

Под качественной репрезентативностью понимают обеспечение в выборке максимально возможного числа групп в генеральной совокупности. В нашем примере в выборку должны попасть люди молодые, среднего и пожилого возраста, богатые и бедные, имеющие различный уровень образования, разные профессии и т. д. Дело в том, что в каждой из этих групп имеются свои особенности в использовании электробритв (одни бреются чаще, другие реже, одни пользуются электробритвой ежедневно, другие чередуют бритье электробритвой и безопасными лезвиями и т. д.).

Наилучшей качественно репрезентативной выборкой была бы выборка, в которой изучаемые группы были бы представлены пропорционально их доле в генеральной совокупности.

Особенно опасны сдвиги в выборке, так как они могут дать очень большие ошибки. Если пренебречь требованием обеспечения качественной репрезентативности и обследовать достаточно большое число мужчин, но лишь молодых и среднего возраста, то результаты обследования будут весьма неточными. Например, в действительности среди молодежи пользуются электробритвами лишь 10%, среди людей среднего возраста — 40, а среди пожилых — 90%.

Наилучшим способом избежать подобных ошибок является применение соответствующего отбора единиц выборочной совокупности. Малый объем учебного пособия не дает возможности рассмотреть каждый из них. Остановимся на наиболее часто применяемом в рыночных исследованиях случайно-механическом отборе. Суть его состоит в том, что обследуются случайные люди через определенный интервал. Например, если в городе проживают 80 тыс. бреющихся мужчин, а обследовать намечено 400 человек, то нужно опрашивать каждого 200-го человека (80 000/400). Такой отбор обеспечит присутствие в выборке представителей практически всех групп генеральной совокупности. После проведения выборочного обследования и подсчета результатов проводят оценку репрезентативности данного обследования путем расчета фактически сложившейся ошибки и определения доверительных интервалов для полученных результатов. Ошибки выборки рассчитывают по формуле.

Например, в результате выборочного обследования мужчин города получено, что 47% из них пользуются электробритвами. Всего было обследовано 250 человек. Тогда предельная ошибка выборки составит Следовательно, доверительный интервал для доли мужчин, пользующихся электробритвами, составляет от 0,47-0,06 до 0,47+0,06, т. е. от 41 до 53%.

Другими словами, можно полагать, что в городе пользуются электробритвами от 41 до 53% мужчин, и исходя из этих данных строить свою коммерческую политику

Оценка результатов выборочных исследований

Ошибки сбора данных

Ошибки исследования могут быть двух типов: систематическими (смещение выборки) и случайными. Случайные ошибки легко оценить, их можно уменьшить с помощью увеличения выборки. Для общего результата значительно опаснее систематические ошибки, так как по выборке их невозможно выявить и оценить. Исследователь может даже не догадываться об их существовании. Мало этого, при увеличении объема выборки они могут возрастать, их величина и направление могут оказаться совершенно непредсказуемыми.

Чтобы исключить или уменьшить систематические ошибки, необходимо знать причины их возникновения. Систематические ошибки не связаны с выборкой, а могут быть вызваны концептуальными ошибками, допущенными при формировании выборки, неполучением данных от части выборки, ошибками сбора данных, а также статистическими, арифметическими, табуляционными ошибками.

Систематические ошибки делятся на два типа: ошибки неполучения данных и ошибки наблюдения. Ошибки ненаблюдения возникают, если неполучены данные от части обследуемой совокупности потому, что: 1) эта часть не была представлена в выборке или 2) респонденты, включенные в выборку, не представили данные.

Ошибка неохвата: определенные части или целые блоки генеральной совокупности не были включены в основу выборки.

Ошибка неохвата относится только к ошибочно выпавшим из рассмотрения частям генеральной совокупности, но никак ни к частям, исключенным намеренно.

В противовес ошибке неохвата иногда может возникнуть ошибка перебора: например семья имеет несколько номеров телефонов, три машины... возникает большая вероятность включения их в выборку. Эта ошибка представляет меньшую опасность, чем ошибка неохвата.

Уменьшить ошибку неохвата можно улучшением основы выборки и усилением контроля над полевыми работниками.

Ошибка неполучения данных порождается отсутствием информации о некоторых элементах, которые должны были войти в выборку. Две главные причины неполучения данных - это отсутствие и отказ.

Отсутствие - данные от некоторых элементов выборки отсутствуют, поскольку в момент звонка или поквартирного обхода респондентов нет дома.

Если интервьюер, не застав дома респондента, заменяет его следующим по списку или живущим в соседней квартире, то проблема не разрешается, а усугубляется. Происходит смещение выборки в сторону «присутствующих».

Отказ - систематическая ошибка, возникающая, когда часть респондентов отказывается принимать участие в опросе.

Для уменьшения ошибки отказа используют стратегии увеличения доли первичных ответов (углубленное обучение интервьюеров, улучшение условий проведения интервью) и повторные попытки (если причиной отказа стали временные и изменчивые обстоятельства, то имеет смысл повторить попытку).

Ошибки наблюдения - это систематические ошибки, возникающие при обработке данных, либо являющиеся следствием некорректности информации, получаемой от респондентов. Они могут быть еще более неочевидны, чем ошибки ненаблюдения.

Ошибка сбора - респондент согласился участвовать в исследовании, но вместо полного сотрудничества, он отказывается отвечать на отдельные вопросы и дает неправильные ответы на другие вопросы. Такие ошибки называют ошибками пропуска и ошибками свидетельства. Чтобы их свести к минимуму, необходимо подбирать персонал для полевых работ в соответствии с квалификационными требованиями и тщательно его готовить.

Ошибки обработки - могут появиться при редактировании, кодировании, составлении таблиц и анализе. Они устраняются контролем над процессом обработки данных.