Se întâmplă adesea că este necesar să se analizeze vreun fenomen social special și să-i primească informații despre el. Astfel de sarcini apar adesea în statistici și studii statistice. Verificarea pe deplin a anumitor fenomene sociale este cel mai adesea imposibilă. De exemplu, cum să aflați opinia populației sau a tuturor locuitorilor unui anumit oraș pe orice întrebare? Cereți absolut toate - cazul este aproape imposibil și foarte laborios. În astfel de cazuri, avem nevoie de un eșantion. Acesta este exact conceptul pe care se bazează aproape toate cercetările și testele.
Ce este un eșantion
Atunci când analizăm un fenomen social specific, este necesar să se obțină informații despre aceasta. Dacă luați orice cercetare, se poate observa că studiul și analiza sunt supuse fiecărei unități de un set de obiect de cercetare. Numai o anumită parte a întregii totalități este luată în considerare. Acest proces este eșantionul: când sunt investigate numai anumite unități din set.
Desigur, depinde mult de tipul de eșantionare. Dar există reguli de bază. Principalul lucru este că selecția agregatului trebuie să fie absolut aleatorie. Unitățile de agregare care vor fi utilizate nu ar trebui selectate din cauza oricărui criteriu. Aproximativ, dacă trebuie să colectați o totalitate a populației unui anumit oraș și să luați numai bărbați, atunci studiul va fi o eroare, deoarece selecția nu a fost cheltuită accidental, ci selectată de sex. Aproape toate metodele de eșantion se bazează pe această regulă.
Reguli de selecție
Pentru ca agregatele selectate să reflecte principalele calități ale întregului fenomen, ar trebui construită în conformitate cu legile specifice, în cazul în care este necesar să se concentreze asupra următoarelor categorii:
- eșantion (agregat selectiv);
- populația generală;
- reprezentativitate;
- eroare reprezentativă;
- o unitate de agregat;
- metode de construire a unei probe.
Caracteristici observație selectivă Și eșantionul este compus din:
- Toate rezultatele obținute se bazează pe legile și regulile matematice, adică cu cercetări adecvate și sub calculele corecte, rezultatele nu vor fi distorsionate pe o bază subiectivă.
- Oferă oportunitatea mult mai rapidă și cu mai puțin timp și resurse pentru a obține rezultatul, studiind nu întreaga gamă de evenimente, ci doar partea lor.
- Se poate aplica pentru a studia diferite obiecte: de la probleme specifice, de exemplu, vârsta, podeaua grupului care vă interesează, la studiu opinie publica sau nivelul suportului material al populației.
Observație selectivă
Eșantion - este observarea statisticăÎn care studiul nu este supus întregii totalități de studiu, dar numai unii, selectați într-un anumit fel și rezultatele studiului acestei părți sunt distribuite întregului set. Această parte este numită un set selectiv. Aceasta este singura modalitate de a studia o gamă largă de obiect al studiului.
Dar observarea selectivă poate fi utilizată numai în cazurile în care este necesar să investigheze doar un mic grup de unități. De exemplu, atunci când studiați raportul dintre bărbați la femei din lume, se va folosi observarea selectivă. Din motive evidente, este imposibil să luăm în considerare fiecare rezident al planetei noastre.
Dar cu același studiu, dar nu toți locuitorii pământului, dar o anumită clasă de 2 "A" la o anumită școală, un anumit oraș, o anumită țară, poate face fără observații selective. La urma urmei, pentru a analiza întreaga gamă a obiectului studiului - este destul de posibil. Este necesar să se calculeze băieții și fetele din această clasă - care va fi raportul.
Selectiv și agregat general
De fapt, totul nu este atât de dificil, așa cum sună. În orice obiect de studiu, există două sisteme: agregate generale și selective. Ce este? Toate unitățile se referă la general. Și să selective - acele unități ale agregatului total care au fost luate pentru eșantion. Dacă totul se face corect, atunci partea selectată va fi un aspect redus al întregului set (general).
Dacă vorbim despre agregarea generală, atunci se pot distinge doar două tipuri de ele: un ansamblu general și nedefinit. Depinde dacă numărul total de unități din acest sistem este cunoscut sau nu. Dacă acesta este un anumit set general, eșantionul va fi mai ușor datorită a ceea ce se știe ce procentaj din numărul total de unități va fi eșantion.
Acest moment este foarte necesar în cercetare. De exemplu, dacă aveți nevoie să examinați procentajul produselor de cofetărie slabă la o anumită fabrică. Să presupunem că agregatul general este deja definit. Se știe că pe an, această companie produce 1000 de cofetărie. Dacă faceți o mostră de 100 de produse de cofetărie aleatoare din această mie și trimiteți-le la examen, eroarea va fi minimă. Aproximativ, un studiu a fost menționat la 10% din toate produsele, iar pe rezultatele putem, luând în considerare eroarea de reprezentativitate, discutați despre calitatea slabă a tuturor produselor.
Și dacă aveți un eșantion de 100 de produse de cofetărie dintr-un agregat general nedefinit, în cazul în care au fost, de fapt, au fost admise, 1 milion de unități, rezultatul eșantionului și cercetarea în sine vor fi critice și inexacte. Simți diferența? Prin urmare, certitudinea populației generale în majoritatea cazurilor este extrem de importantă și afectează foarte mult rezultatul studiului.
Reprezentativitatea agregatului
Deci, acum una dintre cele mai importante probleme - care ar trebui să fie eșantionul? Acesta este momentul principal al studiului. În acest stadiu, este necesar să se calculeze eșantionul și să selectați unitățile de la total în ea. Setul a fost selectat corect dacă anumite caracteristici și caracteristici ale populației generale rămân în selectiv. Acest lucru se numește reprezentant.
Cu alte cuvinte, dacă, după selecție, parte păstrează aceleași tendințe și caracteristici pe care întreaga sumă a investigației, atunci un astfel de set este numită reprezentant. Dar nu fiecare eșantion specific poate fi selectat dintr-o totalitate reprezentativă. Există astfel de obiecte ale studiului, din care eșantionul pur și simplu nu poate fi reprezentativ. De aici și conceptul de eroare de reprezentativitate are loc. Dar vom vorbi mai mult despre asta.
Cum de a face un eșantion
Deci, că reprezentativitatea este maximă, alocă trei reguli de eșantionare de bază:
Eroare (eroare) reprezentativitate
Caracteristica principală a calității eșantionului selectat este conceptul de "eroare reprezentativă". Ce este? Acestea sunt anumite discrepanțe între indicatorii de observare selectivă și solidă. În ceea ce privește eroarea, reprezentativitatea este împărțită în fiabilă, obișnuită și aproximativă. Cu alte cuvinte, abateri admise în valoare de până la 3%, de la 3 la 10% și, respectiv, de la 10 la 20%. Deși este de dorit în statistici că eroarea nu depășește 5-6%. În caz contrar, există un motiv pentru a vorbi despre reprezentativitatea insuficientă a eșantionului. Pentru a calcula urgența reprezentativității și a modului în care afectează populația selectivă sau generală, sunt luați în considerare mulți factori:
- Probabilitatea cu care este necesară obținerea unui rezultat precis.
- Numărul de unități de agregare selectivă. Așa cum am menționat mai devreme, mai puține unități vor fi un eșantion, cu atât mai mare va fi o eroare de reprezentativitate și viceversa.
- Uniformitatea totalității studiate. Cu cât este mai heterogenă o totalitate, cu atât este mai mare incertitudinea reprezentativității. Posibilitatea ca agregarea să fie reprezentativă depinde de uniformitatea tuturor componentelor sale.
- Metoda de selecție a unităților din agregate selective.
În studii specifice, procentul de eroare medie este, de obicei, stabilit de cercetător însuși pe baza programului de observare și în conformitate cu datele studiilor efectuate anterior. De regulă, o eroare de eșantionare valabilă este considerată o eroare admisibilă (reprezentativitate) în termen de 3-5%.
Mai mult - nu întotdeauna mai bine
De asemenea, merită să ne amintim că principalul lucru din organizarea observării selective este acela de a-și aduce volumul la un minim admisibil. Nu ar trebui să depună eforturi pentru scăderea excesivă a limitelor erorii de eșantionare, deoarece acest lucru poate duce la o creștere nejustificată a mărimii acestor eșantioane și, prin urmare, la o creștere a cheltuielilor asupra observării selective.
În același timp, este imposibil să creștem prea mult dimensiunea urgenței reprezentativității. Într-adevăr, în acest caz, deși va exista o scădere a sumei agregate selective, acest lucru va duce la o deteriorare a acurateței rezultatelor obținute.
Ce întrebări sunt de obicei puse în fața cercetătorului
Orice studiu dacă este efectuat, atunci într-un anumit scop și obținerea unor rezultate. La efectuarea unui studiu de eșantion, de regulă, sunt puse întrebări inițiale:
Metode de selectare a unităților de cercetare în eșantion
Nu fiecare eșantion este reprezentat. Uneori același semn este diferit în general în general și în părțile sale. Pentru a realiza cerințele de reprezentativitate, este recomandabil să se utilizeze diferite tehnici de eșantionare. În plus, utilizarea uneia sau a unei alte metode depinde de circumstanțe specifice. Printre aceste tehnicile de creare a probelor se disting:
- selectie aleatorie;
- selecție mecanică;
- selecție tipică;
- selectarea serială (cuib).
Alegerea aleatorie este un sistem de măsuri care vizează selecția aleatorie a unităților de agregare, atunci când probabilitatea de a intra în eșantion este egală cu toate unitățile populației generale. Este recomandabil să se aplice această tehnică numai în cazul omogenității și un număr mic de semne inerente. În caz contrar, unele caracteristici caracteristice nu reflectate în eșantion. Semnele de selecție aleatorie se bazează pe toate celelalte modalități de a construi un eșantion.
Cu selecția mecanică a unităților se efectuează printr-un anumit interval. Dacă aveți nevoie să formați un eșantion de crimă specifice, vă puteți retrage din toate cardurile de contabilitate statistică ale crimelor înregistrate fiecare 5, 10 sau 15 card, în funcție de numărul total al acestora și de dimensiunea eșantionului. Dezavantajul acestei metode este că, înainte de selecție, este necesar să existe contabilitate completă a unităților de agregare, apoi clasament și numai după aceea, este posibil să eșantioneze cu un anumit interval. Această metodă durează mult timp, deci nu este adesea folosit.
Selecția tipică (zonată) este un tip de eșantionare, în care populația generală este împărțită în grupuri omogene pe un anumit semn. Uneori cercetătorii folosesc alți termeni în loc de grupuri: "districte" și "zone". Apoi, din fiecare grup în ordine aleatorie, un anumit număr de unități este selectat proporțional cu greutatea specifică a grupului în totalul agregatelor. Selecția tipică este adesea efectuată în mai multe etape.
Selecția serială este o metodă în care selecția unităților este efectuată de grupuri (serie) și toate unitățile grupului selectat (serie) sunt supuse sondajului. Avantajul acestei metode este că, uneori, selectarea unor unități individuale mai complicate decât o serie, de exemplu, atunci când studiază o persoană care servește o propoziție. În cadrul zonelor selectate, zonele aplică studiul tuturor unităților fără excepție, de exemplu, studiul tuturor persoanelor care deservesc o sentință într-o anumită instituție.
tipuri de eșantionare:
De fapt aleator;
Mecanic;
Tipic;
Serial;
Combinate.
De fapt, eșantion aleatoriueste selecția unităților de la agregarea generală la întâmplare, fără nici un element al sistemului. Cu toate acestea, înainte de a produce o selecție auto-aleatorie, este necesar să se asigure că toate unitățile populației generale au șanse absolut egale de a intra în eșantion, nu există pasaje, ignorând unitățile individuale și altele asemenea. De asemenea, ar trebui să stabilească granițele clare ale populației generale, astfel încât includerea sau inconcrecția unităților individuale nu provoacă îndoieli. De exemplu, la examinarea studenților, este necesar să se indice dacă persoanele din concediu academic vor fi luate în considerare, studenții universităților nestatale, școlile militare etc.; La examinarea întreprinderilor comerciale, este important să se determine dacă agregatul general va include pavilioane comerciale, corturi comerciale și alte obiecte similare. O selecție auto-aleatorie poate fi repetată și redusă. Pentru a efectua o selecție de ofertă în procesul de desen, loturile înfundate înapoi în setul original nu va fi returnată și în viitor, selecția nu este implicată. Când se utilizează tabele de numere aleatorii, rata de intractare este realizată de trecere în cazul repetării acestora în coloana sau coloanele selectate.
Eșantion mecanic.se aplică în cazurile în care populația generală este comandată în orice mod, adică. Există o anumită secvență în locația unităților (tabeltome de angajați, liste de alegătoare, numere de respondenți, case și apartamente etc.).
Combinația generală de selecție mecanică poate fi clasată sau raționalizată de magnitudinea semnului sau corelarea cu aceasta, ceea ce va crește reprezentativitatea eșantionului. Cu toate acestea, în acest caz, riscul unei erori sistematice este în creștere, asociat cu subestimarea valorilor atributului studiat (dacă prima valoare este înregistrată din fiecare interval) sau cu supraestimarea sa (dacă este înregistrată valoarea din urmă din fiecare interval). Prin urmare, este recomandabil să începeți pornind de la mijlocul primului interval
Selecție tipică.Această metodă de selecție este utilizată în cazurile în care toate unitățile populației generale pot fi împărțite în mai multe grupuri tipice. În timpul examinării populației, astfel de grupuri pot fi, de exemplu, zone, sociale, vârstă sau grupuri educaționale, în timpul sondajului întreprinderilor - o sucursală sau o sub-industrie, o formă de proprietate etc. Selecția tipică implică un eșantion de unități din fiecare grup tipic cu o manieră aleatorie sau mecanică. Deoarece reprezentanții tuturor grupurilor într-una sau altă proporție, reprezentanți ai tuturor grupurilor, în sens unid sau altul, să fie căutate, tastarea populației generale face posibilă eliminarea efectului dispersiei intergrupului asupra unei erori medii de eșantionare, care în Acest caz este determinat numai de variația intragrupului.
Selectarea unităților la proba tipică poate fi organizată sau proporțională cu volumul grupurilor tipice sau proporțional cu diferențierea intragrupului a caracteristica.
Selecție serială.Această metodă de selecție este convenabilă în cazul în care unitățile totalității sunt combinate în grupuri sau serii mici. Ca astfel de serii, pot fi luate în considerare ambalarea cu un anumit număr de produse finite, loturi de bunuri, grupuri de studenți, brigăzi și alte asociații. Esența eșantionului de serie se află într-o selecție aleatorie sau mecanică a seriei, în cadrul căreia se face un studiu solid al unităților.
Empirice sunt considerate unul dintre principalele mijloace de studiere a relațiilor sociale și a proceselor. Acestea oferă informații fiabile, complete și reprezentative.
Specificitatea tehnicilor
Empiric oferă primirea unei cunoștințe de fapt. Acestea contribuie la stabilirea și generalizarea circumstanțelor în detrimentul înregistrării mediate sau directe a evenimentelor inerente relațiilor învățate, obiecte, fenomene. Tehnicile empirice diferă de faptul teoretic că subiectul analizei este:
- Comportamentul indivizilor și grupurilor lor.
- Activitate umana.
- Acțiuni verbale ale indivizilor, judecățile, opiniile, opiniile.
Studii de eșantionare
Învățarea empirică este întotdeauna concentrată pe obținerea de informații obiective și exacte, a datelor cantitative. În acest sens, atunci când este îndeplinită, este necesar să se asigure reprezentativitatea informațiilor. În consecință, valoarea corectă este corectă agregat selectiv. aceasta Aceasta înseamnă că selecția trebuie efectuată astfel încât datele obținute ale grupului îngust să reflecte tendințele care au loc în masa totală a respondenților. De exemplu, atunci când supravegheați 200-300 de persoane, datele obținute pot fi extrapolate la toate populatie urbana. Indicatorii agregatelor selective permit o abordare diferită a studiului proceselor socio-economice din regiunea din țară în ansamblu.
Terminologie
Pentru o mai bună înțelegere a problemelor legate de cercetarea selectivă, este necesar să se clarifice unele definiții. Unitatea de observare este sursa directă de informații. Ele pot fi un individ separat, grup, documente, organizare și așa mai departe. Agregatul general este Complex de unități de observare. Toți ar trebui să fie legați de problema studiată. Analiza directă este supusă. Studiul se efectuează în conformitate cu metodele dezvoltate de colectare a informațiilor. Pentru a determina această cotă din întreaga gamă de respondenți utilizează conceptul de "agregat selectiv". Proprietatea sa reflectă parametrii cheie ai masei totale ale oamenilor numite reprezentativitate. În unele cazuri, nu există o coincidență. Apoi vorbesc despre eroarea de reprezentativitate.
Furnizarea de reprezentativitate
Detalii Aspecte legate de acesta sunt discutate în cadrul statisticilor. Problemele se disting prin complexitate, deoarece, pe de o parte, se propune furnizarea unei reprezentări cantitative care dă populația generală. aceasta Indică, în special, că grupurile de respondenți trebuie prezentate în numărul optim. Cantitatea ar trebui să fie suficientă pentru reprezentarea normală. Pe de altă parte, există și o reprezentare calitativă. Aceasta implică un anumit subiect, care este format agregat selectiv. aceasta Aceasta înseamnă că, de exemplu, o reprezentativă nu poate fi discutată, dacă numai bărbații sunt intervievați sau numai femei, persoanele în vârstă fie tineri. Studiul ar trebui să fie efectuat în toate grupurile reprezentate.
Eșantion caracteristic
Acest termen este considerat în două aspecte. În primul rând, este definit ca un complex de elemente dintr-o gamă comună de persoane a căror opinie este studiată - acest lucru agregat selectiv. aceasta De asemenea, procesul de creare a unei categorii specifice de respondenți cu furnizarea de reprezentativitate necesară. În practică, mai multe tipuri și tipuri de selecție ies în evidență. Ia în considerare.
Tipuri
Sunt trei dintre ele:
- Spontan agregat selectiv. aceasta Un set de respondenți selectați pe principiul voluntarității. În același timp, este asigurată disponibilitatea unităților din masa totală a persoanelor într-un grup specific de studiu. Selecția spontană în practică este folosită destul de des. De exemplu, cu sondaje în presă, în poștă. Cu toate acestea, această tehnică are un dezavantaj semnificativ. Este imposibil să prezinte calitativ întreaga sumă a eșantionului general. Această tehnică este aplicată pe baza economiei. În unele sondaje, această opțiune este singura posibilă.
- Spontan agregat selectiv. aceasta Una dintre principalele tehnici utilizate în studiu. Ca principiu cheie al unei astfel de selecții, este posibil să se asigure oportunități pentru fiecare unitate de observare pentru a obține de la masa totală a indivizilor într-un grup îngust. Aceasta utilizează diferite tehnici. De exemplu, poate fi o loterie, o selecție mecanică, un tabel de numere aleatorii.
- Strated (carieră). Se bazează pe formarea unui model calitativ al masei totale a respondenților. După aceasta, selecția unităților se desfășoară în totalitatea selectivă. De exemplu, se efectuează după vârstă sau sex, în funcție de populație și așa mai departe.
Vizualizări
Există următoarele eșantioane:
În plus
Probele pot fi, de asemenea, dependente și independente. În primul caz, procedura experimentală și rezultatele care vor fi obținute pentru un grup de respondenți în timpul unui anumit impact asupra celuilalt. În consecință, eșantioane independente nu intenționează să aibă un astfel de impact. Aici, totuși, ar trebui să acordați atenție unui punct important. Un grup de subiecți cu privire la care examinarea psihologică a fost efectuată de două ori (chiar dacă vizează studierea diferitelor calități, caracteristici, caracteristici), implicit va fi considerat dependent.
Selecții probabilistice
Luați în considerare unele tipuri de eșantioane:
- Aleatoriu. Aceasta implică omogenitatea agregării totale, o probabilitate de disponibilitate a tuturor componentelor, precum și prezența unei liste complete de elemente. De regulă, se utilizează o masă cu numere aleatorii în timpul selecției.
- Mecanic. Acest tip de eșantionare aleatorie implică o comandă pe o caracteristică specifică. De exemplu, prin numărul de telefon, în ordine alfabetică, după data nașterii și așa mai departe. Prima componentă este aleasă în ordine aleatorie. Apoi, selecția fiecărui element K cu un pas n. Mărimea agregatului total va fi n \u003d k * n.
- Nemaipomenit. Această probă este utilizată în neomogenitatea agregatului total. Acesta din urmă este împărțit în straturi (grupuri). În fiecare dintre ele, selecția este efectuată de un mod mecanic sau aleator.
- Serial. Selecția grupului este accidental. În interiorul lor, obiectele sunt studiate de un solid.
Selecții incredibile
Acestea sugerează un eșantion care nu este pe principiul de șansă, ci conform semnelor subiective: tipice, accesibilitate, reprezentare egală și așa mai departe. Această categorie include selecții:
Nuanţă
Pentru a furniza reprezentativitate, este necesară o listă exactă și completă a unităților de agregare. Obiectele de observare, de regulă, este o persoană. Selecția din listă este mai bună pentru a efectua unități de numerotare și aplicarea unui tabel cu numere aleatorii. Dar metoda cimentului este adesea folosită destul de des. Aceasta implică selecția din lista fiecărui element N.
Factori care influențează
Volumul agregatului se numește numărul unităților sale. Potrivit experților, nu trebuie să fie mare. Fara indoiala, mai mult număr Respondenții, cu atât rezultatul este mai precis. Cu toate acestea, împreună cu aceasta, o sumă mare nu garantează întotdeauna succesul. De exemplu, acest lucru se întâmplă atunci când gama totală a respondenților este neuniformă. O omogenă va fi considerată o astfel de combinație, în care parametrul controlat, de exemplu, rata de alfabetizare este distribuită uniform, adică nu există nici o golire sau îngroșare. În acest caz, va fi suficient pentru a intervieva mai mulți oameni. Conform rezultatelor sondajului, va fi posibil să se concluzioneze că majoritatea oamenilor au o rată normală de alfabetizare. Din aceasta rezultă că impactul informațiilor nu este semne cantitative, dar caracteristicile calitative ale agregatului sunt nivelul omogenității sale, în special.
Erori
Acestea reprezintă abaterea parametrilor medii ai eșantionului stabilit pe valorile masei totale a respondenților. În practică, erorile sunt determinate prin comparație. În timpul examinării adulților, se aplică, de obicei, corespondența, contabilitatea statistică, precum și rezultatele anchetelor anterioare. Parametrii de control efectuează de obicei o comparație a seturilor medii de agregate (generale și selective), definiția conform acestei erori și scăderea acestei deformări este menționată ca o reprezentativă.
Concluzii
Un studiu selectiv este o metodă de colectare a datelor privind instalațiile și comportamentul persoanelor printr-un sondaj de grupuri special selectate de respondenți. Această recepție este considerată fiabilă și economică, deși necesită unele tehnici. Baza este un set selectiv. Acționează ca o anumită proporție din masa totală a oamenilor. Selecția se face folosind tehnici speciale și vizează obținerea informațiilor despre întreaga analitate. Acesta din urmă, la rândul său, este reprezentat de toate obiectele publice posibile sau de grupul care va fi studiat. Adesea, agregatul general este atât de mare încât sondajul fiecărui reprezentant va fi destul de scump și procesul împovărător. Prin urmare, se utilizează modelul său redus. Într-un set selectiv, toți cei care primesc chestionare sunt incluși, care sunt denumiți respondenți care acționează efectiv ca obiect de studiu. Pur și simplu pune, constituie mulți oameni care sunt chestionați.
Concluzie
Obiectivele sondajului sunt determinate de categorii specifice incluse în populația generală. În ceea ce privește o parte specială din masa totală a oamenilor, este supusă subiecților incluși în grupuri cu ajutorul calculelor matematice. Pentru selectarea unităților, este necesară o descriere a obiectului setului original. După determinarea numărului de subiecți, se determină recepția sau metoda grupurilor de formare. Rezultatele sondajului vor permite descrierea semnului studiat cu privire la toți reprezentanții masei totale a oamenilor. Așa cum arată practica, se selectează studii selective și nu solide.
Procedura de elaborare a unui plan de eșantion include Soluția secvențială a celor trei sarcini următoare:
Determinarea obiectului studiului;
Determinarea structurii de eșantionare;
Determinarea eșantionării.
Obișnuit, obiect de cercetare de marketing Este o combinație de obiecte de observare, pe care consumatorii, angajații companiei, intermediari etc. pot fi jucate. Dacă această totalitate este atât de mică încât echipa de cercetare are capacitățile necesare forței de muncă, financiare și temporare de a stabili contactul cu fiecare dintre elementele sale, este destul de realist să se efectueze un studiu continuu al întregii populații. În acest caz, prin definirea obiectului studiului, puteți trece la următoarea procedură (alegerea metodei de colectare a datelor, instrumentul de cercetare și metoda de comunicare cu publicul).
Cu toate acestea, în practică, este foarte des nu este posibil sau adecvat să se efectueze un studiu continuu al întregii populații. Pentru a face acest lucru, pot exista următoarele motive:
Incapacitatea de a stabili contactul cu unele elemente ale totalității;
Costurile nerezonabil de mari ale conducerii unui studiu solid sau disponibilitatea restricțiilor financiare care nu permit o cercetare solidă;
Tarmele limită sugerate alocate pentru cercetare din cauza unei pierderi cu relevanța informațiilor sau a altor motive și care nu permit colectarea, sistematizarea și analiza datelor extinse pentru întreaga totalitate.
Prin urmare, agregatele mari și împrăștiate sunt adesea studiate prin eșantionare, sub care, așa cum este bine cunoscut, o parte a agregatului este înțeleasă ca personificarea totalității ca întreg.
Acuratețea cu care eșantionul reflectă totalitatea în ansamblu depinde de structuri de eșantionare și dimensiune.
Distinge două abordări ale structurii de eșantionare - probabilistic și determinist.
Abordarea probabilistică a structurii de eșantionare Se presupune că orice element al agregatului poate fi selectat cu o anumită probabilitate (nu zero). Exista tipuri diferite Probele bazate pe teoria probabilității (tipice, cuibare etc.). Cea mai ușoară și comună în practică este un eșantion simplu aleatoriu, în care fiecare element al agregatului are o alegere egală pentru studiu.
Un eșantion probabilist este mai precis, permite cercetătorului să estimeze gradul de fiabilitate a datelor colectate de el, deși este mai dificil și mai scump decât determinist.
Abordare deterministă la structura eșantionului Aceasta presupune că alegerea elementelor setului se face prin metode bazate fie pe considerente de confort, fie pe soluția cercetătorului sau asupra grupurilor contingente.
pentru Considerații ConfortAcesta constă în alegerea oricăror elemente ale agregatului pe baza simplității contactării contactului cu acestea. Imperfecțiunea acestei metode se datorează reprezentanței scăzute a eșantionului obținut, deoarece Elemente confortabile ale agregatului pentru cercetător nu pot fi suficient de caracteristici ai agregatului datorită unei selecții non-aleatoriu și nerezonabile.
Cu toate acestea, pe de altă parte, simplitatea, eficiența și eficiența studiului efectuată de această metodă a câștigat destul de răspândită în practică și, mai presus de toate, atunci când efectuează studii preliminare care vizează clarificarea problemelor majore.
Metoda de formare de eșantionare bazată pe bază privind decizia cercetătoruluiSe compune în alegerea elementelor agregatului, care, în opinia sa, sunt reprezentanții săi caracterizați. Această metodă este mai perfectă decât cea precedentă, deoarece se bazează pe orientarea reprezentanților caracteristici ai dealtății studiate, deși selectate pe baza reprezentărilor subiective ale cercetătorilor despre aceasta.
Metoda de eșantionare bazată pe standarde contingenteSe compune în alegerea elementelor caracteristice ale agregatului în funcție de caracteristicile agregatului obținut mai devreme. Aceste caracteristici pot fi obținute prin efectuarea de studii preliminare și, spre deosebire de metoda anterioară, nu suportă o natură subiectivă. Prin urmare, această metodă este mai perfectă, vă permite să obțineți seturi selective de eșantioane mai puțin reprezentative decât probele probabiliste, cu costuri semnificativ mai mici de supraveghere.
Alegerea structurii eșantionului (abordare a formării sale, tipul de formare probabilistică sau de rulare a probei deterministe), cercetătorul va trebui să determine volumul, adică Numărul de elemente ale agregatului selectiv.
Volumul de eșantionare Determină acuratețea informațiilorObținut ca urmare a cercetării sale, precum și a costurilor necesare pentru efectuarea cercetării. Dimensiunea eșantionului depinde De la nivelul de omogenitate sau soiuri de obiecte studiate.
Cu cât este mai mare dimensiunea eșantionului, cu atât este mai mare precizia și costurile mai mari pentru ancheta sa. Cu o abordare probabilistică a structurii de eșantionare, volumul său poate fi determinat utilizând formule statistice bine cunoscute, pe baza cerințelor specificate pentru acuratețea acestuia.
În practică, mai multe abordări sunt utilizate pentru a defini eșantionarea:
1. Abordare arbitrară Pe baza utilizării "regulilor de bază". De exemplu, nu este necesar ca eșantionul să fie de 5% din totalitate pentru a obține rezultate exacte. Această abordare este simplă și ușor de realizat, dar nu este posibilă stabilirea corectitudinii rezultatelor obținute. Cu o totalitate suficient de mare, poate fi, de asemenea, foarte scumpă.
Dimensiunea eșantionului poate fi stabilită pe baza unor condiții predeterminate. De exemplu, clientul cercetării de marketing știe că atunci când studiază opinia publică, eșantionul este de obicei 1000-1200 de persoane, astfel încât el recomandă cercetătorului să adere la această cifră. În cazul în care studiile anuale sunt deținute pe o anumită piață, atunci în fiecare an utilizează eșantionul de același volum. Spre deosebire de prima abordare, o logică bine cunoscută este folosită aici pentru a determina volumul eșantionului, care, cu toate acestea, este foarte vulnerabil.
De exemplu, atunci când efectuați anumite studii, precizia poate fi necesară mai puțin decât atunci când studiază opinia publică, iar totalul unei totalități poate fi de multe ori mai mică decât atunci când studiază opinia publică. Astfel, această abordare nu ia în considerare circumstanțele actuale și poate fi destul de scumpă.
În unele cazuri, ca argument principal, atunci când se determină volumul eșantionului, se utilizează costul sondajului. Astfel, bugetul cercetării de marketing prevede anumite sondaje care nu pot fi depășite. Evident, nu este luată în considerare valoarea informațiilor primite. Cu toate acestea, în unele cazuri, un mic eșantion poate oferi rezultate destul de precise.
Se pare rezonabil să se țină seama de costurile nu într-un mod absolut, ci în legătură cu utilitatea informațiilor obținute ca urmare a studiilor efectuate. Clientul și cercetătorul ar trebui să ia în considerare diverse volume de eșantioane și metode de colectare a datelor, cheltuiesc, iau în considerare alți factori
2. Dimensiunea eșantionului la nivelul intervalului confidențial al unei erori valide, Ce, după cum sa menționat deja, este dată de acuratețea extinsă a generalizărilor finale: de la creșterea la aproximativ. Cu toate acestea, există în minte așa-numitele erori aleatorii asociate cu natura oricăror erori statistice. Acestea sunt calculate ca erori ale reprezentativității probelor probabiliste.
V.I. Paniotto citează următoarele calcule ale eșantionului reprezentativ cu permisiunile erorii de 5% (Tabelul 4.2).
Tabelul 4.2.
Tabelul de eșantion calculat
Pentru o combinație de mai mult de 100.000 de probe este de 400 de unități. Dacă țin cont de setul general de număr de la 5 mii și mai mult, în funcție de calculele aceluiași autor, puteți specifica valorile erorii reale ale eșantionului, în funcție de volumul său, care este foarte Important pentru noi, amintindu-ne că valoarea erorii valide depinde de scopul de cercetare și opțional ar trebui să abordeze nivelul de 5%.
Tabelul 4.3.
Tabelul calculat
|
Eșantionarea, dacă agregatul general 5000 | ||||||||
|
Eroare reală în acest volum de probă,% |
Împreună cu erori aleatorii, sistematice sunt posibile. Acestea depind de organizarea unui examen selectiv. Acestea sunt o varietate de compensare de eșantionare față de unul dintre polii parametrului selectiv.
3. Eșantionarea bazată pe analiza statistică . Această abordare se bazează pe determinarea eșantionării minime pe baza anumitor cerințe pentru fiabilitatea și fiabilitatea rezultatelor obținute. De asemenea, este utilizat în analiza rezultatelor obținute pentru subgrupurile individuale formate ca parte a selecției pe podea, vârstă, nivelul de educație etc. Cerințe pentru fiabilitatea și acuratețea rezultatelor pentru subgrupurile individuale dictează anumite cerințe pentru dimensiunea eșantionului în ansamblu.
Abordarea cea mai fundamentată și corectă din punct de vedere teoretic la determinarea volumului eșantionului se bazează pe calcularea intervalelor fiabile. Conceptul de variație caracterizează amploarea răspunsurilor incorecte (similare) ale respondenților la o anumită întrebare. Într-un plan mai strict, variația valorilor oricărui semn într-un set se numește diferența în valorile sale din diferite unități ale acestui set în aceeași perioadă sau timp. Răspunsurile pentru întrebările de sondaj sunt, de obicei, reprezentate sub forma unei curbe de distribuție (figura 4.1). Cu o asemănare ridicată, răspunsurile vorbesc despre variații mici (curba de distribuție îngustă) și cu asemănări cu nivel scăzut de similitudine - despre variația ridicată (curba de distribuție largă).
Ca măsură de variație, se iau de obicei o abatere medie patratic, care caracterizează distanța medie față de evaluarea medie a răspunsurilor fiecărui respondent la o anumită întrebare.
Variație mică
Mare variație
Smochin. 4.1. Variații și curbe de distribuție
Deoarece toate soluțiile de marketing sunt acceptate în incertitudine, această circumstanță este recomandabilă să se țină seama la determinarea dimensiunii eșantionului. Deoarece definiția valorilor studiate pentru un setat într-o restrângere se efectuează pe baza statisticilor selective, ar trebui stabilită intervalul (intervalul de încredere), ceea ce se așteaptă să fie estimat pentru o totalitate în ansamblu și eroare de definiție.
Intervalul de încredere este gama, punctele extreme corespunde unui anumit procent din anumite răspunsuri la o întrebare. Intervalul de încredere este strâns asociat cu o deviație medie patrată a atributului studiat în populația generală: cu atât mai mult, cu atât mai larg intervalul de încredere ar trebui să fie pentru a include un anumit procent de răspunsuri.
Intervalul de încredere, egal sau 95% sau 99%, este standard atunci când efectuează cercetări de marketing. Nicio firmă nu efectuează cercetări de marketing formând mai multe eșantioane. Și statisticile matematice fac posibilă obținerea unor informații despre distribuția selectivă, deținând numai date privind variațiile unui singur eșantion.
Indicatorul evaluării evaluării, adevărat pentru un set în ansamblu, de la evaluarea care este de așteptat să fie un eșantion tipic, este o eroare mediedraticadă medie. Mai mult, cu atât mai multe eșantionare, cu atât este mai mică eroare. Valoarea ridicată a variației determină valoarea ridicată a erorii și invers.
Când există doar două opțiuni pentru întrebarea atribuită, exprimată ca procent (se utilizează o măsură procentuală), dimensiunea eșantionului este determinată prin următoarea formulă:
unde n este dimensiunea eșantionului; Z este abaterea normalizată, determinată pe baza nivelului de încredere alese; P - a găsit variația pentru eșantionare; G - (100-P); E - eroare admisibilă.
La determinarea indicatorului variației pentru un anumit set, în primul rând, este recomandabil să se efectueze o analiză calitativă preliminară a combustiei studiate, în primul rând stabilirea similitudinii unităților de agregare în relațiile demografice, sociale și de altă natură interes pentru cercetător. Este posibil să se efectueze un studiu pilot, utilizarea rezultatelor unor astfel de studii efectuate în trecut. Atunci când se utilizează o măsură procentuală a variabilității, este luată în considerare faptul că variabilitatea maximă este realizată pentru p \u003d 50%, ceea ce este cel mai rău caz. În plus, acest indicator nu afectează radical dimensiunea eșantionului. Se ia în considerare și avizul cercetării clientului asupra volumului de eșantionare.
Este posibil să se definească dimensiunea eșantionului pe baza utilizării valorilor medii și nu a valorilor procentuale.
în cazul în care S este o deviație patrală secundară.
În practică, dacă eșantionul este format din nou și s-au efectuat studii similare, atunci s nu este cunoscut. În acest caz, este recomandabil să se stabilească eroarea E în fracțiunile abaterii standard. Formula calculată este convertită și achiziționează următoarea formă:
unde 
.
Mai sus a existat o conversație despre agregatele de dimensiuni foarte mari. Cu toate acestea, în unele cazuri, agregatul nu este mare. De obicei, dacă eșantionul este mai mic de cinci procente din agregat, agregatul este considerat a fi mare și calculele sunt efectuate în conformitate cu regulile de mai sus. Dacă mărimea eșantionului depășește 5% din agregat, acesta din urmă este considerat mic și formula de mai sus este introdusă printr-un coeficient de corecție.
Dimensiunea eșantionului în acest caz este definită după cum urmează:
,
unde n este dimensiunea eșantionului pentru un mic agregat; N 0 - dimensiunea eșantionului calculată în conformitate cu formulele de mai sus; N este volumul populației generale.
Evident, utilizarea eșantioanelor mai mici va duce la economii și bani.
Formulele de mai sus pentru calcularea dimensiunii eșantionului se bazează pe presupunerea că toate regulile de formare a probelor au fost observate și singura eroare a eșantionului este o eroare datorită volumului său. Cu toate acestea, trebuie amintit că dimensiunea eșantionului determină acuratețea rezultatelor obținute, dar nu reprezentativitatea acestora.
Acesta din urmă este determinat de metoda de eșantionare. Toate formulele pentru calcularea dimensiunii eșantioanelor sugerează că reprezentativitatea este garantată prin utilizarea procedurilor corecte de eșantionare probabilistică.
Volumul, eșantionul este determinat de obiectivele analitice, ale studiului, iar reprezentativitatea acestuia este instalarea țintă a programului. Este programul care stabilește imaginea populației generale necesare pentru eșantionare. Indiferent dacă va fi toate populația sau formațiunile sale structurale speciale, toate elementele obiectului studiate sau alocate numai în conformitate cu programul specificat de criterii, populația generală este toate unitățile definite în programul Obiect.
În timpul unei abordări deterministe a structurii eșantionului, în general, nu este posibil ca să se stabilească cu precizie volumul său în conformitate cu criteriul specificat pentru fiabilitatea informațiilor primite. În acest caz, dimensiunea eșantionului poate fi determinată empiric. Activitatea cercetării de marketing în străinătate poate servi drept orientare. Deci, atunci când examinează cumpărătorii, este asigurată acuratețea ridicată a eșantionului, chiar dacă volumul său nu depășește 1% din întregul set atunci când efectuează sondaje pentru clienții firmelor de retail mediu și mare, numărul de respondenți (volumul de eșantionare) este de obicei fluctuat de la 500 la 1000 de persoane.
Valoarea procedurii de selectare a metodei de colectare a informațiilor primare și instrumentele studiului este că rezultatele acestei selecții sunt definite atât fiabilitatea, cât și precizia informațiilor care trebuie obținute și durata și costul ridicat al acestuia Colectie.
Pentru a determina probabilitățile evenimentelor care vă interesează, folosim metoda selectivă: efectuăm n. Experimente independente, în fiecare dintre acestea pot apărea (sau nu se întâmplă) evenimentul A (probabilitate r. Apariția evenimentelor A în fiecare experiment este constantă). Apoi frecvența relativă p * apariția evenimentelor DAR În seria n. Testele sunt acceptate ca o estimare a punctului pentru probabilitate. p. Apariția evenimentului DAR Într-un test separat. În acest caz, valoarea lui P * este numită partajare selectivă Apariții evenimentului DARși r - general .
În virtutea investigației din teorema limită centrală (teorema Moorev-Laplace), frecvența relativă a evenimentului cu o cantitate mare de prelevare poate fi considerată distribuită în mod normal cu parametrii M (P *) \u003d P și
Prin urmare, cu n\u003e 30, intervalul de încredere pentru cota generală poate fi construit utilizând formule:
În cazul în care U KR este situat pe tabelele funcției Laplace, luând în considerare o probabilitate de încredere dată γ: 2F (U CR) \u003d γ.
Cu o dimensiune mică a eșantionului N≤30, eroarea ε este determinată de tabelul de distribuție a elevilor: 
unde t kr \u003d t (k; α) și numărul de grade de libertate k \u003d n-1 probabilitatea α \u003d 1-γ (regiune pe două fețe).
Formulele sunt valabile dacă selecția a fost efectuată din nou de aleator (setul general infinit), în caz contrar, este necesar să se facă o corecție la particularitatea selecției (tabel).
Eroare medie de eșantionare pentru acțiuni generale
| Agregați generali | Infinit | Volumul finit. N. |
| Tipul de selecție | Repetat | Captură |
| Eroare medie de probă |  |
Formule pentru calcularea dimensiunii eșantionului cu o metodă accesibilă de selecție
| Metoda de selecție | Eșantionarea formulelor numerice | ||
| pentru mijlocul | pentru o parte | ||
| Repetat | |||
| Captură |  |  |
|
Sarcini generale
Întrebarea "acoperă intervalul de încredere al valorii specificate P 0?" - Puteți răspunde prin verificarea ipotezei statistice H 0: P \u003d P 0. Se presupune că experimentele sunt efectuate conform schemei de testare Bernoulli (Independent, probabilitate p. Apariția evenimentului DAR constant). Prin volumul eșantionului n. Determinați frecvența relativă a P * aspectul evenimentului A: Unde m. - numărul de evenimente DAR În seria n. Teste. Pentru a verifica ipoteza H 0, se utilizează statistici, având o distribuție normală standard, cu o probă suficient de mare (Tabelul 1).Tabelul 1 - Ipoteza despre proporția generală
Ipoteză | H 0: P \u003d P 0 | H 0: P 1 \u003d P 2 |
| Ipoteze | Schema de testare Bernoulli. | Schema de testare Bernoulli. |
| Evaluarea eșantionului. |  |
|
| Statistici K. |  |  |
| Distribuția statistică K. | Standard Normal N (0,1) |
Exemplul nr. 1. Cu ajutorul unei re-selecții aleatorii, conducerea companiei a efectuat un sondaj de anchetă de 900 dintre angajații săi. Printre respondenți s-au dovedit a fi 270 de femei. Construiți un interval de încredere, cu o probabilitate de 0,95 care acoperă adevărata proporție de femei din întreaga echipă a companiei.
Decizie. Cu condiție, cota de eșantionare a femeilor este (frecvența relativă a femeilor între toți respondenții). Deoarece selecția este repetată, și dimensiunea probei este mare (n \u003d 900), eroarea de selecție este determinată de formula 
Valoarea u kr găsește tabelul funcției de laplace din raportul 2F (U CR) \u003d γ, adică 
Funcția Laplace (Anexa 1) ia o valoare de 0,475 la U KR \u003d 1.96. Prin urmare, eroarea limită 
și intervalul de încredere dorit
(P - ε, p + ε) \u003d (0,3 - 0,18; 0,3 + 0,18) \u003d (0,12; 0,48)
Deci, cu o probabilitate de 0,95, se poate garanta că proporția femeilor din întreaga echipă a companiei este în intervalul de la 0,12 la 0,48.
Exemplul nr. 2. Proprietarul parcului de parcare citește ziua "de succes" dacă parcarea este umplută cu mai mult de 80%. În cursul anului au fost efectuate 40 de controale de parcare, dintre care 24 au fost "de succes". Cu o probabilitate de 0,98, găsiți intervalul de încredere pentru a evalua adevărata parte a zilelor "de succes" pe parcursul anului.
Decizie. Cota de eșantionare a zilelor "de succes" este
Pe funcția de masă a Laplaceului, vom găsi valoarea lui Cr cu o dată
probabilitate de încredere
F (2.23) \u003d 0,49, u kr \u003d 2.33.
Având în vedere selecția nu este posibilă (adică două verificări nu au fost efectuate într-o singură zi), găsim o eroare limită: 
unde n \u003d 40, n \u003d 365 (zile). De aici 
și intervalul de încredere pentru cota generală: (p - ε, p + ε) \u003d (0,6 - 0,17; 0,6 + 0,17) \u003d (0,43; 0,77)
Cu o probabilitate de 0,98, se poate aștepta ca ponderea zilelor "de succes" în cursul anului, este în intervalul de la 0,43 la 0,77.
Exemplu numărul 3. Verificarea a 2500 de produse în partid, a descoperit că 400 de produse de cea mai înaltă calitate și N-M - nr. Cât de mult trebuie să verificați produsele pentru a determina partea cea mai înaltă cu încredere de 95% până la 0,01?
Soluție Căutăm formula pentru determinarea numărului de eșantionare pentru re-selecție.
F (t) \u003d γ / 2 \u003d 0,95 / 2 \u003d 0,475 și această valoare pe tabelul Laplace corespunde T \u003d 1,96
Partajare selectivă w \u003d 0,16; Eroare de eșantionare ε \u003d 0,01
Exemplu numărul 4. Lotul de produse este acceptat în cazul în care probabilitatea ca produsul să fie standardul corespunzător este de cel puțin 0,97. Printre cele alese din 2003, produsele lotului primite au fost anul 193 standarde relevante. Este posibil la nivelul semnificației α \u003d 0,02 pentru a accepta partidul?
Decizie. Formulăm ipoteza principală și alternativă.
H 0: P \u003d P 0 \u003d 0.97 - Împărțirea generală necunoscută p. egală cu o valoare dată p 0 \u003d 0,97. În ceea ce privește starea - probabilitatea ca partea din lotul primit să fie relevantă pentru standard, egală cu 0,97; acestea. Se poate lua un lot de produse.
H 1: P<0,97 - вероятность того, что деталь из проверяемой партии окажется соответствующей стандарту, меньше 0.97; т.е. партию изделий нельзя принять. При такой альтернативной гипотезе критическая область будет левосторонней.
Valoarea observată a statisticilor K. (Tabel) calculează la valorile specificate P 0 \u003d 0,97, N \u003d 200, m \u003d 193
Semnificația critică Găsiți tabelul funcției Laplace din egalitate
Sub condiția α \u003d 0,02, de aici F (KKR) \u003d 0,48 și KKR \u003d 2,05. Regiunea critică la stânga, adică Este intervalul (-∞; -k kp) \u003d (-∞; -2.05). Valoarea observată la NAVEL \u003d -0.415 nu aparține zonei critice, prin urmare, la acest nivel de semnificație nu există niciun motiv pentru a deflecta ipoteza principală. Puteți lua un lot de produse.
Exemplu numărul 5. Două plante fac același tip de detalii. Pentru a evalua calitatea acestora, eșantioanele sunt fabricate din produsele acestor instalații și se obțin următoarele rezultate. Printre 200 de produse selectate ale primei plante s-au dovedit a fi de 20 defectuoase, printre 300 de produse ale celei de-a doua centrale - 15 defecte.
La nivelul de importanță 0,025, aflați dacă există o diferență semnificativă ca părțile fabricate de aceste plante.
Sub condiția α \u003d 0,025, deci F (CKR) \u003d 0,4875 și KKR \u003d 2,24. Cu o alternativă bilaterală, zona de valori admise are forma (-2,24; 2,24). Valoarea observată K Navel \u003d 2,15 cade în acest interval, adică La acest nivel de semnificație nu există niciun motiv să respingeți ipoteza principală. Plantele fac produse de aceeași calitate.