Элементы количественного исследования

Эти три метода сбора данных используются исследователями рынка в первую очередь для получения фактических цифровых значений для полного и точного численного представления конкретной рыночной ситуации. Количественные, или описательные, методы требуют формальной схемы и жестких стандартов для сбора и табулирования информации. Только так можно свести к минимуму возможные неточности, а данные рассматривать как действительные и надежные для принятия решений в будущем.

Необходимо подробнее остановиться на этих двух условиях. Предположим, что некий рынок включает 10 000 человек, и нам нужно определить отношение этого рынка к новой игрушке, появившейся в продаже. Вы входите в ресторан и показываете образец пяти посетителям, четверо из которых говорят, что он им нравится. Если вы попытаетесь затем интерполировать эти данные на весь рынок, то получите на 80% благоприятное отношение. Но действителен ли этот результат? Едва ли. Чтобы ваш результат был достоверным, вы должны учитывать действительное состояние вашего рынка.

Рис. 6-5

Схема надежности/действительности результатов

Пользуясь аналогией с мишенью, "яблочко" на этом рисунке представляет собой фактическое среднее значение какого-либо показателя для населения (например, средний возраст). Следы "бросков в цель" аналогичны средним значениям, которые могут быть получены в результате опроса разных групп населения. Две схемы слева показывают высокую степень надежности, так как результаты в них расположены близко друг к другу. Две схемы справа показывают низкую степень надежности, так как следы бросков хаотично расположены в разных местах мишени. Две схемы верхнего ряда показывают высокую степень действительности результатов, так как все следы бросков сосредоточены вокруг "яблочка". Нижний ряд — схемы, отражающие систематические отклонения, то есть результаты с низкой степенью действительности

Кроме того, если бы вы попытались повторить вашу проверку еще на пяти посетителях, вы могли бы получить и совершенно иную реакцию. А третья попытка могла бы дать третий результат. В этом случае ваши результаты оказались бы лишенными надежности. Чтобы проверка была надежной, ее результат должен иметь повторяемость (см. рис. 6-5).

Следовательно, действенность и достоверность результатов любого исследовательского проекта зависят от нескольких ключевых элементов. Наибольшую важность среди них имеют методы выбора репрезентативной группы, способы составления опросников и способы сбора данных и анализа. Кратко рассмотрим эти методы.

Теории выбора репрезентативной группы. Когда фирма "Пенни" желает знать, что думают потребители о товарах или общем облике компании, она не может опросить каждого жителя страны; это потребовало бы слишком много времени и денег. Тем не менее, весьма важно иметь результаты, которые бы точно отражали всеобщее отношение, или отношение всей части населения, входящей в целевой рынок, обслуживаемый магазинами компании. В связи с этим проводящие рыночное исследование специалисты выбирают репрезентативную группу населения, которая, по их представлениям, отражает в миниатюре действительные характеристики этой части населения. Для этого они должны ответить на несколько вопросов: Кто будет опрошен? Сколько человек будет опрошено? Каким образом будут выбираться респонденты?

Любой образец репрезентативен только тогда, когда он отражает характеристики, присущие общему предмету исследования, которые хочет количественно определить исследователь. Разумеется, что, опрашивая людей, которые обычно не участвуют в голосовании, мы не сможем получить результаты, представляющие тех, кто голосует. Поэтому весьма велико значение единицы репрезентативной группы.

Теории выбора репрезентативных групп основаны на математических теориях вероятности. Чтобы репрезентативная группа могла считаться адекватной, она должна быть достаточно велика для получения точных и устойчивых результатов. Разумеется, что, чем больше группа, тем надежнее результаты (см. лабораторную работу 6-Б.) Однако адекватность размеров репрезентативной группы не имеет ничего общего с численностью населения. Хорошую надежность часто имеют результаты работы с группой, составляющей лишь малую долю процента населения: надо только правильно разработать процедуру выбора репрезентативной группы. Наиболее широко используются две процедуры: произвольного вероятного выбора и не вероятного выбора.

Вероятный выбор дает каждой единице внутри общего целого равную и известную степень вероятности того, что она будет выбрана для исследования. Если исследователь желает узнать мнения некоторой общности людей по какому-либо поводу, то все члены этой общности образуют общее целое. Вероятный выбор различных членов этой общности дает репрезентативную группу без эффекта постороннего воздействия и самые точные результаты, но при этом создает и определенные трудности. Он требует, чтобы каждая единица была известна, внесена в список, пронумерована, с тем чтобы все единицы имели одинаковые шансы быть выбранными. Часто такая процедура является непозволительно дорогой и даже невозможной, особенно в тех случаях, когда товар распространяется по всей стране.

Компания "Пенни" ежегодно принимает участие в общенациональном исследовании по системе вероятности, которое проводит ассоциация Браскина, для определения своей покупательской базы и выяснения, насколько эта база соответствует той, на которую направлена деятельность компании. Эти исследования, в сравнении с ранее полученными результатами, как раз и позволяют увидеть, насколько с течением времени изменилась покупательская база "Пенни".

Процедура не вероятного выбора не обеспечивает каждой единице внутри общего целого равные шансы быть включенной в исследование. Это означает отсутствие гарантий репрезентативности данной группы. Следовательно, уровень уверенности исследователя в действительном характере ответов не может быть настолько определенным, как в случае использования статистических способов вероятного выбора. Тем не менее, не вероятный выбор используется достаточно широко, благодаря меньшим затратам времени и денег, а также потому, что вероятный выбор часто неприемлем. В случае, если необходимо получить лишь общие данные, не вероятный выбор может оказаться весьма полезным, и в большинстве рыночных и рекламных исследований используется именно этот способ. Так было, например, в случае с "Пенни", когда способ не вероятного выбора покупателей для опроса на территории торгового центра оказался достаточным для выяснения покупательских предпочтений и восприятия ими образа магазина.