Методы выборки в маркетинговых исследованиях

Методы выборочного наблюдения (методы выборки) делятся на две основные категории:

- детерминированные

- вероятностные.

1. Детерминированный метод выборки (nonprobability sampling) - метод выборки, в котором не применяется процедура случайного отбора элементов, в значительной степени основан на индивидуальных предпочтениях исследователя.

2. Вероятностный метод выборки (nonprobability sampling) - процедура проведения выборочного наблюдения, в соответствии с которой каждый элемент совокупности имеет определенную вероятность включения в выборку.

Группа детерминированных методов выборки:

1) Нерепрезентативная выборка (convenience sampling) - исследователи стремятся создать выборку из удобных, доступных для отбора элементов; отбор элементов для включения в выборку проводится, главным образом, интервьюером. Иногда отбор респондентов для участия в исследовании основан на том, что они оказались в нужном месте и в нужное время.

2) Поверхностная выборка (judge mental sampling) - разновидность нерепрезентативной выборки в соответствии с которой элементы совокупности отбираются на основе суждений исследователя. Исследователь, применив свои знания или проведя анализ, отбирает элементы включения в выборку, поскольку считает, что они представляют изучаемую совокупность или подходят по другим соображениям.

3) Квотная выборка (quota sampling) - двухэтапная ограниченная поверхностная выборка. Первый этап включает создание контрольных групп, или квот, из элементов совокупности. Для создания этих квот исследователь фиксирует контрольные характеристики, относящиеся к предмету исследования, и определяет их распределение в изучаемой совокупности. Контрольные характеристики, относящиеся к предмету исследования, которыми могут выступать пол, возраст и раса, определяются на основании мнения исследователя. Часто квоты устанавливаются таким образом, что процентное соотношение элементов выборки, обладающих контрольными характеристиками, равно процентному соотношению элементов совокупности, обладающих этими характеристиками. Другими словами, применение квот обеспечивает соответствие структуры выборки структуре генеральной совокупности с учетом исследуемых характеристик. На втором этапе выбор элементов основан на удобстве отбора или мнении исследователя. После создания квот исследователям предоставляется значительная свобода в отборе элементов для включения в выборку. Единственное требование - соответствие отобранных элементов контрольным характеристикам.

3) Выборка по принципу «снежного кома» (snowballsampling) - случайным образом подбирают начальную группу респондентов; после проведения опроса респондентов просят помочь выявить других кандидатов, входящих в изучаемую совокупность. В дальнейшем отбор респондентов осуществляется из числа кандидатов, указанных первыми респондентами.

Вероятностные методы выборки отличаются между собой степенью эффективности:

1) Простая случайная выборка (Simple Random Sampling - SRS) - каждый элемент совокупности имеет известную и равную вероятность отбора; каждая возможная выборка данного объема (n) имеет известную и равную вероятность того, что она станет выборочной совокупностью. Это означает, что каждый элемент отбирается независимо друг от друга. Выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки.

2) Систематическая выборка (systematic sampling) - задают произвольную отправную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый i-й элемент. Интервал выборки i определяется как отношение объема совокупности N к объему выборки n , с округлением результата до ближайшего целого числа.

3) Стратифицированная выборка, или расслоенная, выборка (stratified Sampling) - это процесс, состоящий из двух этапов, в котором совокупность делится на подгруппы (слои, страты, strata). Слои должны взаимно исключать и взаимно дополнять один другого, чтобы каждый элемент совокупности относился к одному и только одному слою, и ни один элемент не был упущен. Далее, из каждого слоя случайным образом выбираются элементы, при этом обычно используется метод простой случайной выборки.

4) Кластерная выборка (cluster sampling) - изучаемая совокупность сначала делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, или кластеры (clusters). Затем с помощью вероятностного метода выборки, такого как SRS, формируется случайная выборка кластеров. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом. Если в выборку включаются все элементы каждого отобранного кластера, то такая процедура называется одноступенчатой кластерной выборкой. Если выборка получена с помощью вероятностного отбора из каждого выбранного кластера, такая процедура называется двухступенчатой кластерной выборкой.

Кроме четырех основных, существует множество других методов вероятностной выси, большинство из которых - разновидности базовых. Они разработаны для решения сложных проблем, возникающих в процессе выборки. Среди них определенную важность для маркетинговых исследований представляет метод последовательной выборки и метод двойного контроля.

Последовательная выборка - отбор элементов генеральной совокупности проводится последовательно, при этом на каждом этапе собирается и анализируется информация и принимается решение о дополнительном отборе элементов популяции. Объем выборки изначально не известен, однако, перед тем как начинать отбор, исследователи устанавливают критерии формирования выборки. На каждом этапе отбора такие критерии определяют, продолжать выборку или получено достаточно информации.

Метод двойного контроля (метод двухэтапной выборки) - некоторые элементы совокупности отбираются дважды. На первом этапе проводится выборка и собирается некоторое количество информации обо всех ее элементах. На втором этапе из элементов начальной выборки создается подгруппа и дальнейшая информация собирается уже об ее элементах. Этот процесс может состоять из трех или больше этапов, и различные этапы могут проводиться как одновременно, так и в разное время. Метод двойного контроля полезен, когда нельзя сразу воспользоваться основой выборки для отбора конечных элементов выборки, но известно, что его элементы входят в более полную основу выборки.