Выборка
Главной целью метода стратифицированной выборки является повышение точности без увеличения стоимости. Страты формируются исходя из следующих критериев:
элементы в пределах страты должны быть похожими или однородными;
элементы разных страт должны отличаться, т.е. быть разнородными;
стратифицированные переменные должны быть связаны с интересующей характеристикой;
количество страт обычно варьируется от двух до шести.
Для стратификации обычно используются следующие переменные: демографические (как в примере выборки квот), тип потребителя (допустим, вид оплаты кредитной карточкой), размер компании, отрасль.
Кластерная выборка основана на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых представляет совокупность в целом. Базовая концепция данного метода похожа на базовую концепцию метода систематического отбора, однако реализация этой концепции осуществляется по-другому. Предположим, исследуется мнение населения какого-то региона относительно марки какого-то товара.
Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), например области. Исследователь считает, что выделенные кластеры являются идентичными и мнение населения этих областей характерно для региона в целом. Далее одна из областей (кластер) выбирается случайным образом, определяется совокупность для этой области, где проводится исследование, а выводы обобщаются на совокупность всего региона. Это одноступенчатый подход кластерной выборки.
Формирование выборки можно осуществить и на основе двухступенчатого подхода. Тогда после первоначального случайного формирования выборки кластеров (в данном примере случайным образом выбирается несколько областей) используется один из вероятностных методов для проведения исследований среди единиц выборки. Очевидно, что репрезентативность результатов, полученных на основе исследований для группы кластеров, будет более высокой, чем для одного кластера.
Определение размера выборки, здесь подразумевается количество элементов, которое следует включить в исследование. При определении размера выборки необходимо руководствоваться соображениями как качественного, так и количественного характера.
В процессе определения размера выборки исследователю следует принять во внимание следующие качественные факторы:
Важность решения
Природа исследования
Количество переменных
Природа анализа
Ограниченность ресурсов (или бюджет исследования)
Чем более важным является решение, тем более точной должна быть информация, а это означает, что существует потребность в более крупных выборках. Как следствие при более высокой точности повышается стоимость сбора информации с каждого элемента.
Природа исследования также влияет на размер выборки. В таких предварительных исследованиях, как работа с целевыми группами, применяются качественные методы, которые основываются на небольших выборках, а для итоговых исследований, таких, как опрос, требуются выборки больших размеров. С увеличением количества переменных естественно растет размер выборки, например, для исследований по идентификации проблемы, в которых проводится измерение большого количества переменных, обычно требуются большие выборки, минимальный размер которых примерно 400 - 500 человек, а средний размер 1000 - 2000 человек. Другим примером могут служить целевые группы (фокус-группы), где минимальным размером выборки будет 5-6 групп, а средним может быть 8-12 групп, но следует отметить, что это приблизительные цифры, что многое зависит еще и от существующих финансовых, кадровых, временных и территориальных факторов. [14]
