Программные требования к выборке

В подавляющем большинстве случаев мартетолог использует тот или иной способ выделения из большой совокупности явлений и объектов изучения некоторую их часть в надежде, что на этой выборочной совокупности могут быть выявлены свойства объекта исследования в целом (В отличие от идеализированного объекта исследования как определенной области маркетинговой реальности, содержащей предмет изучения, здесь имеется в виду эмпирический объект: конкретные потребители, группы, фирмы, рынки, локализованные во времени и пространстве).

Тип и способы выборки прямо зависят от целей исследования и его гипотез. Чем конкретнее цель и чем яснее сформулированы гипотезы, тем правильнее будет решен вопрос о выборке.

Наиболее строгие требования предъявляются к выборкам дескриптивных и аналитико-экспериментальных исследований, наименее строгие — к исследованиям по разведывательному плану. В последнем случае отбор «единиц наблюдения» на объекте подчиняется довольно простым правилам: следует выделять полярные группы по существенным для анализа критериям. Численность таких несистематических выборок строго не определяется. Все зависит от состояния получаемой информации. Наблюдение или опрос в таком исследовании продолжаются до тех пор, пока не обнаружится, что получена информация, достаточно разнообразная для формулировки гипотез. Следовательно, состав и объем выборки заранее не фиксируются, а устанавливаются опытным путем по мере развития исследования.

В исследовании дескриптивного (описательного) плана выборка, напротив, должна быть строго репрезентативной (Мы рассматриваем лишь принципиальные проблемы выборочных исследований. Методы и процедуры осуществления выборок разного). Требования репрезентативности выборки означают, что по выделенным параметрам (критериям) состав обследуемых должен приближаться к соответствующим пропорциям в генеральной совокупности. Между тем строго репрезентативную выборку по всем важным для проблематики исследования параметрам обеспечить невозможно, и поэтому следует гарантировать репрезентацию по главному направлению анализа данных.

Прежде всего надо уяснить, какие из имеющихся сведений о характеристиках генеральной совокупности существенны для целей исследования. Во многих случаях это половозрастной, социально-профессиональный, имущественный состав обследуемых, их пространственная локализация. Половозрастная структура «замыкает» на себя многие показатели семейного Состояния, уже известные по другим данным. Возраст содержит указания на жизненный опыт и, как правило, на рабочий или профессиональный стаж. Социально-профессиональные, социально-статусные характеристики — это свидетельства о различиях в системе реального положения людей и их особых интересов, позиций. Пространственная локализация (по рынку, подразделениям фирм и организаций, по другим административным и региональным «локалам») важна и с точки зрения особенностей условий этой деятельности (например, центр и периферия, основные и вспомогательные службы), и с точки зрения адресности итоговых выводов и рекомендаций, которые должны быть «привязаны» к административным или производственным ячейкам, имеющим четкие границы и часто самоуправляемым. В сочетании трех названных параметров — половозрастной структуры, социального состава, пространственной локализации — можно, как правило, быть уверенным, что выборка будет представительна для решения многих маркетинговых проблем. Понятно, что это правило имеет исключения в зависимости от конкретных условий и особых целей исследования (например, в этнически неоднородной среде существенно иметь в виду репрезентацию по критерию национальной принадлежности).

Мера подобия выборочной модели структуре генеральной совокупности оценивается ошибкой выборки, а пределы, допустимой ошибки опять-таки зависят от цели исследования.

Весьма полезна следующая приблизительная оценка надежности результатов выборочного обследования. Повышенная надежность допускает ошибку выборки до 3%, обыкновенная — до 3—10% (доверительный интервал распределений на уровне 0,03—0,1), приближенная — от 10 до 20%, ориентировочная — от 20 до 40%, а прикидочная — более 40%.

В аналитических и экспериментальных исследованиях проблема статистической репрезентативности выборки оказывается второстепенной в сравнении с необходимостью обеспечить качественное представительство изучаемых рыночных и социальных объектов.

Рассмотрим следующий пример. В изучении образа жизни населения некоторого города мы, следуя правилам дескриптивного обследования, хотим обеспечить представительство всех групп населения соответственно их пропорциям в составе генеральной совокупности с отклонением ±5% от истинного распределения. Такая выборка, представительная в качественном отношении, будет также и статистически репрезентативной, но следует решить, нужно ли это.

Если мы хотим изучить в статистических показателях особенности условий и образа жизни каких-то определенных групп населения, репрезентативная выборка должна быть заменена целевой, в которой численность каждой интересующей нас группы будет достаточна для более основательного анализа. Такая выборка, будучи качественно представительной в отношении целей исследования, не является статистически репрезентативной в отношении генеральной совокупности.

Во многих случаях необходимы именно целевые выборки. Особенно это важно в исследованиях экспериментального плана.

Численность (объем) выборки зависит от уровня однородности или разнородности и зучаемых объектов. Чем более они однородны, тем меньшая численность может обеспечить статистически достоверные выводы. Но степень однородности социального объекта зависит, в сущности, от того, насколько детально мы намерены его исследовать. Практически любой, самый «элементарный» объект оказывается чрезвычайно сложным. Лишь в анализе мы представляем его как относительно простой, выделяя те или иные его свойства. Чем более основательным и детальным будет анализ, чем больше свойств данного объекта мы намерены принять во внимание в их сочетании, а,не изолированно, тем больше должен быть объем выборки.

Для решения такого рода задач как раз и необходимы целевые аналитические выборки. В них учитывается не только структура изучаемой совокупности, но и ограничения, накладываемые на объем выборки целями исследования, глубиной анализа проблем.

Используя статистический критерий Стьюдента, можно рассчитать объем выборок в зависимости от заданного уровня доверительного интервала ошибки вывода. Чем меньше объем сравниваемых подвыборок (пусть это будут ветераны-одиночки и семейные), тем больше должно быть различие каждой пары сопоставляемых статистик (например, процентные различия оценок условий быта теми и другими). Если численность сравниваемых подвыборок неодинакова, за базу определения допустимой ошибки следует брать наименьшую подвыборку.

В зависимости от объема подвыборки существенность процентных различий определяется таблицей:

Объём подвыборок по их численности	Значимая разность в % при ошибке не больше 5 %	Объём подвыборок по их численности	Значимая разность в % при ошибке не больше 5 %
	11,5		6,3 4,5

Авторы приведенных расчетов отмечают, что выборки на уровне 500 человек позволяют анализировать таблицы сопряженности с 4 признаками из трех градаций каждый, а выборки в 1000 единиц расширяют возможности уверенного анализа до таблиц с 6 признаками из пяти градаций. Все это при условии обеспечения доверительного интервала, не превышающего 5% статистически значимой ошибки.

Общее правило таково: объем выборки при заданном уровне доверительного интервала должен быть не менее чем пК единиц наблюдения, где п — объем подвыборки по столбцу, а К — число столбцов.

Объем выборки зависит также от уровня доверительного интервала опустимой ошибки, каковая, как уже говорилось, задается целесообразной точностью итоговых обобщений: от повышенной до ориентировочной. Однако здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, связанные с природой любых статистических погрешностей. Именно они и вычисляются как ошибки репрезентативности вероятностных выборок.

В. И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5-процентной ошибки.

 

Объем генеральной совокупности
Объем выборки
Объем генеральной совокупности
Объем выборки

 

Для совокупности более 100000 выборка составляет 400 единиц. Если же иметь в виду генеральные совокупности численностью от 5 тыс. и больше, то, по расчетам того же автора, можно указать величины фактической ошибки выборки в зависимости от ее объема, что для нас весьма важно, памятуя, что величина допустимой ошибки зависит от цели исследования и необязательно должна приближаться к 5-процентному уровню.

Объем выборки, если генеральная совокупность ³ 5000								625...
Фактическая ошибка при данном объёме выборки, %

 

Наряду со случайными возможны ошибки систематического характера. Они зависят от организации выборочного обследования. Это разнообразные смещения выборки в сторону одного из полюсов выборочного параметра.

Объем, выборки определяется аналитическими, задачами исследования, а ее репрезентативность — целевой установкой программы. Именно программа задает образ необходимой генеральной совокупности для проведения выборки. Будет ли это все население или особые его структурные образования, все элементы изучаемого объекта или только выделяемые по заданным программой критериям, генеральную совокупность составляют все единицы, определенного в программе объекта.

Теперь следует обеспечить равную их вероятность попадания в выборочную совокупность.

При небольших по численности генеральных совокупностях применяют случайную бесповторную выборку, где обеспечивают равную вероятность попадания в исследование всех ее единиц по полному их списку из генсовокупности. Имея полный список работников предприятия (например, 2000 человек) и определив объем выборочной совокупности (например, в 200 человек), устанавливаем шаг выборки делением первого на второе (2000:200) и получаем шаг отбора — каждый 10-й из списка. Здесь важно не допустить систематической ошибки из-за отсутствия в списке, скажем, какого-то подразделения, например, работающих в филиале предприятия.

При больших генеральных совокупностях, как это имеет место в опросах населения, используют многоступенчатый отбор по районам, т. е. крупным структурным составляющим генеральной совокупности: регионы, типы поселений, кварталы города. На каждой ступени отбора следует обеспечить требования представительности населения, т. е. обоснованно отобрать регионы так, чтобы не было смещения по какому-то важному параметру (например, по этно-национальному). То же самое и на последующих ступенях отбора. В конечном счете отбор производится опять-таки систематически с установленным шагом отбора по списку граждан (из списков избирателей или иных), списку хозяйств на селе, путем •посещения каждой, скажем, 20-й квартиры в списке квартир каждого 50-го дома выделенного квартала города.

Многие обстоятельства усложняют проблему расчета ошибки и нередко могут привести к тому, что формально-статистически репрезентативная выборка окажется качественно непредставительной.

Итак, качество выборки зависит от трех условий:

1. от меры однородности социальных объектов по наиболее существенным для исследования характеристикам;

2. от степени дробности группировок анализа, планируемых по задачам исследования;

3. от целесообразного уровня надежности выводов из предпринимаемого исследования,

Очень часто малоопытный маркетолог не улавливает разницы между проблемой ошибки репрезентативности выборки и ошибки вывода из данного конкретного распределения в рамках выборочной совокупности.

Пусть выборка достаточно репрезентативна и ошибка по тому или иному параметру выборки незначительна.

Оценка уровня достоверности вывода по каждому конкретному распределению остается при этом проблемой самостоятельного анализа (Приемы расчета разнообразных ошибок вывода рассматривает Ю. В. Кемнчц, который подчеркивает, что формально-статистические методы расчета ошибок вывода должны предваряться «инженерным» (т. е. содержательным. — Р. У.) изучением распределений.

 

8. Общие требования к программе исследования

Составление программы — необходимое условие успешности всей работы. На рис. 2 показана принципиальная последовательность действий маркетолога в процессе разработки программы, а на рис. 3 — развертка блоков программы.

Программа выполняет две важнейшие функций: научно-познавательную и научно-организационную. Первая состоит в обеспечении теоретико-методической целостности исследования, вторая обеспечивает эффективное сотрудничество участников исследовательского коллектива, разделение труда между ними ради достижения общего научного и научно-практического результата. Значение этой второй функции нельзя недооценивать, так как именно научная программа обязывает коллектив в единую работоспособную и продуктивную исследовательскую организацию.

Вместе с тем программа выполняет и внешние функции: она фиксирует место данного исследования в общем процессе развития научного и научно-практического знания, является необходимым условием оптимального планирования научных исследований данного научного учреждения, научного сообщества в целом, в системе координации научных исследований в нашей стране.

Каковы общие требования, предъявляемые к идеальной программе?

Первое требование — необходимость программы. Беспрограммное исследование напоминает поиск методом проб и ошибок: расход энергии часто не оправдывает познавательный эффект. В ходе исследования обнаруживается, что понятия не «покрываются» эмпирическими данными, при отсутствии гипотез неясно, как обрабатывать материал. Попытки сформулировать эти вопросы на стадии анализа данных приводят к разочарованиям: материал был собран не полностью, выборка не удовлетворяла задачам работы, получены ответы не на те вопросы, которые планировались вначале.

В конце работы исследователи приходят к выводу, что теперь они проделали бы все это совершенно иначе.

Подобный вывод нередко возникает и при работе по тщательно сформулированной программе. Но здесь сомнения и новые вопросы имеют продуктивный характер, возникают более обоснованные гипотезы, требующие специальной целенаправленной проверки по новой программе. Такая неудовлетворительность достигнутым результатом — плод творческого поиска, тогда как в первом случае она является итогом неиспользованных возможностей.

Второе требование — эксплицитность программы. Все ее положения должны быть четкими, все элементы продуманы в соответствии с логикой исследования и ясно сформулированы. Интуитивный набросок программы не может заменить строгую обоснованность всех исходных посылок и правил процедуры. Кроме того, программа является документом, единым для всего научного коллектива, коль скоро серьезные исследования невозможно провести в одиночку и требуется участие многих специалистов. При отсутствии ясно выраженной программы участники исследования теряют общий язык, тратят время на увязывание и уточнение вопросов, которые не возникли бы, будь у них общая программа.

Третье требование — логическая последовательность всех элементов программы. Нельзя начать с выбора принципиального плана, не представляя цели и задачи исследования. Бессмысленно пытаться формулировать частные гипотезы, не представляя объект в целом (хотя бы на уровне общих гипотез). Нельзя начинать отработку методов сбора данных, не имея принципиального плана исследования в целом и до того, как ключевые понятия подверглись эмпирической интерпретации.

Короче говоря, все звенья программы связаны в логически стройную цепочку. Обрыв в одном звене немедленно влечет за собой ошибки в последующих операциях.

Четвертое требование — гибкость программы. Кажется, что оно противоречит предыдущему. Но в действительности гибкость программы подчеркивает связанность всех ее звеньев в динамике развития процесса исследования, обязывает систематически обозревать все разделы программы по мере того, как обнаруживаются ошибки в каком-то отдельном звене.

Например, в ходе пилотажа (пробы методик) обнаруживается, что эмпирическая интерпретация некоторого важного понятия неудовлетворительна. Изменение интерпретации требует пересмотра в каких-то частях концептуальной схемы и, конечно же, предполагает переформулировку соответствующих гипотез (связанных с употреблением понятия). Обычно на стадии предварительного целостного анализа объекта продолжается работа над уточнением понятий, а на стадии разработки гипотез вносятся исправления в системный анализ предмета.

Нередко разработка программы проходит два этапа. Вначале набрасывается макет программы с указанием цели, задач исследования, приблизительной формулировки гипотез; за этим следует стадия полевого исследования по формулятивному плану, и, наконец, составляется полная программа исследования с учетом литературных источников и полевых наблюдений.

Наконец, не все исследовательские программы непременно должны строиться по той жесткой схеме, что была здесь предложена. Особенности типа исследования — теоретического или практического — накладывают отпечаток на детали ее компоновки и построения.