17. Лабораторный и полевой эксперименты
Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт) в научном методе — метод исследования некоторого явления в управляемых условиях. Отличается от наблюдения активным взаимодействием с изучаемым объектом. Обычно эксперимент проводится в рамках научного исследования и служит для проверки гипотезы, установления причинных связей между феноменами.
Лабораторный эксперимент (англ. laboratory experiment), или искусственный эксперимент, — в это вид эксперимента, который проводится в искусственно созданных условиях (в рамках научной лаборатории) и в котором по мере возможности обеспечивается взаимодействие исследуемых субъектов только с теми факторами, которые интересуют экспериментатора. Исследуемыми субъектами считаются испытуемые или группа испытуемых, а интересующие исследователя факторы называются релевантными стимулами.
Естественный эксперимент, или полевой эксперимент, — это вид эксперимента, который проводится в условиях обычной жизнедеятельности испытуемого с минимумом вмешательства экспериментатора в этот процесс.
При проведении полевого эксперимента сохраняется возможность, если это позволяют этические и организационные соображения, оставить испытуемого в неведении о своей роли и участии в эксперименте, что имеет преимущество в том, что на естественность поведения испытуемого не скажется факт проведения исследования.
Эксперименты могут проводиться в рыночных (полевых) или лабораторных условиях. Лабораторные условия искусственно создаются исследователем в соответствии с заданными требованиями конкретного эксперимента.
Различия между рыночной и лабораторной средой обобщены в табл. 1.
По сравнению с экспериментами в полевых условиях (field environment) эксперименты в лабораторных условиях (laboratory environment) имеют следующие преимущества. Лабораторная среда обеспечивает высокую степень контроля за проведением эксперимента, поскольку последний изолирован от посторонних воздействий в тщательно регулируемой среде. Таким образом воздействие факторов среды можно свести к минимуму. Лабораторные эксперименты, как правило, приносят одинаковые результаты, если проводятся с одними и теми же субъектами, что обеспечивает высокую степень внутренней достоверности. Для проведения лабораторных экспериментов привлекается меньше респондентов, требуется меньше времени, они ограничены географическим местом проведения и проще в реализации, чем эксперименты в естественных условиях. Следовательно, они, как правило, требуют и меньших затрат.
Рыночная среда, условия (field environment)
Место проведения эксперимента в реальных рыночных условиях.
Лабораторная среда, условия (laboratory environment)
Искусственно созданное место проведения эксперимента, в котором исследователь создает требуемые условия.
По сравнению с полевыми экспериментами лабораторные имеют следующие основные недостатки. Искусственность среды проведения может вызвать ошибку реакции, когда респонденты реагируют скорее на саму по себе среду, а не на изменения независимых факторов. Кроме того, искусственность обстановки может привести к появлению ложных результатов (demand artifacts), феномен, возникающий за счет того, что респонденты пытаются угадать цель проведения эксперимента и реагировать соответственно своим предположениям. Например, просматривая тестовый рекламный ролик, респонденты могут вспомнить задававшиеся перед демонстрацией вопросы о данной торговой марке и предположить, что реклама призвана изменить их отношение к этой марке. Наконец, лабораторные эксперименты, видимо, дают более низкую внешнюю достоверность по сравнению с экспериментами в рыночных условиях. Поскольку лабораторный эксперимент проводится в искусственно созданной среде, может возникнуть проблема обобщения полученных результатов и их распространения на реальные ситуации.
Ложные результаты (demand artifacts)
Ответы, когда респонденты пытаются угадать цель проведения эксперимента и реагировать соответственно своим предположениям.
Предпринимались попытки доказать, что искусственность, или недостаток реалистичности обстановки, в лабораторных экспериментах не обязательно снижает уровень внешней достоверности. Конечно, исследователь должен отдавать себе отчет в существовании различий между искусственной экспериментальной средой и теми реальными ситуациями, на которые распространяются результаты эксперимента. Внешняя достоверность снизится только в том случае, если факторы, обусловившие эти различия, будут взаимодействовать с независимыми факторами, изменяемыми в ходе эксперимента. Это часто случается в практике маркетинговых исследований. Необходимо принять во внимание и тот факт, что в лабораторных условиях применяются более сложные методики эксперимента, чем в рыночных. Кроме того, в лабораторных условиях исследователь может контролировать больше посторонних факторов, что приводит к повышению внешней достоверности эксперимента.
Лабораторный эксперимент -характеризуется изоляцией проводимых
исследований от реальной жизни; изменением одной или нескольких независимых
переменных в точно заданных и управляемых условиях.
Достоинства:
- дешевизна;
- позволяет сохранить в тайне от конкурентов замыслы фирмы и результаты
эксперимента.
Недостатки:
- ошибки при создании экспериментальной ситуации;
- влияние экспериментатора;
- изоляция от реальной ситуации.
Широко применяется для предварительного тестирования новых и измененных
товаров, рекламы, концепций товаров. Практически никогда не используется при
принятии решений о распределении.
Полевой эксперимент - охватывает изменение независимой переменной ы
условиях рынка и характеризуется отсутствием контроля.
Достоинства:
- реальная рыночная ситуация;
- высокая внешняя обоснованность эксперимента;
- сотрудничество с различными оптовыми продавцами при проведении
эксперимента.
Недостатки:
- отсутствие управляемости;
- высокая стоимость.
Используестя для определения политики ценообразования, для определения
способов стимулирования, выборе каналов распределения.
Стратифицированная выборка
Стратифицированная (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. Формально, выбор элементов из каждого слоя может осуществляться только с помощью SRS. Однако на практике иногда применяется систематический отбор и другие вероятностные выборочные методы. Отличие стратифицированной выборки от квотной состоит в том, что элементы в ней выбираются скорее случайно, а не из удобства или на основании мнения исследователя. Главная задача стратифицированной выборки > — увеличение точности без увеличения затрат.
Переменные, используемые для деления совокупности на слои, называются стратификационными переменными. Критерии для их выбора: однородность, неоднородность, взаимосвязанность и стоимость. Элементы, относящиеся к одному слою, должны быть как можно более однородными, а относящиеся к разным слоям — наоборот, как можно более разнородными. Кроме того, стратификационные переменные должны быть тесно связаны с исследуемой характеристикой. Чем больше переменные соответствуют этим критериям, тем эффективнее уменьшение нежелательных отклонений в выборке. В конце концов, переменные должны снижать стоимость процесса расслоения, будучи простыми в оценке и применении. Как правило, для стратификации используют такие переменные, как демографические характеристики (как показано на примере квотной выборки), разновидность покупателя (владельцы кредитной карточки или те, кто ее не имеет), величина фирмы или отрасль промышленности. Для стратификации можно использовать несколько переменных, однако больше двух применяют редко, поскольку это непрактично и экономически неоправданно. Несмотря на то, что количество слоев в расслоенной выборке остается предметом спора, опыт показывает, что использовать нужно не больше шести. При использовании больше шести слоев любое повышение точности сводится на нет увеличением стоимости расслоения и отбора.
Другое важное решение связано с использованием пропорциональной или непропорциональной выборки . При пропорциональном стратификационном отборе объем выборки, полученной из каждого слоя, пропорционален доле этого слоя в объеме генеральной совокупности. При непропорциональном стратификационном отборе объем выборки, полученной из каждого слоя, пропорционален доле этого слоя в объеме генеральной совокупности и среднеквадратичному отклонению распределения исследуемой характеристики среди всех элементов этого слоя. Логика непропорциональной выборки проста. Во-первых, слои относительно большего размера больше влияют на определение средней для генеральной совокупности. Следовательно, эти слои больше влияют на формирование результатов выборочного наблюдения. Стратификационный метод обеспечивает наличие в выборке всех важных подгрупп, Это особенно важно, если исследуемая характеристика неравномерно распределена среди элементов генеральной совокупности.. Стратифицированная выборка позволяет обеспечить соответствующее количество таких семей в выборке. Она сочетает в себе простоту метода SRS с возможностью повышения точности. Поэтому данный метод формирования выборки весьма популярен.
Стратифицированный случайный отбор (stratified sampling) — это процесс, состоящий из двух этапов, в котором генеральная совокупность сначала делится на подгруппы (страты, strata). Страты должны взаимно исключать и взаимно дополнять одна другую, чтобы каждая единица совокупности относилась только к одной подгруппе, и ни одна единица не была бы пропущена.
Стратифицированный случайный отбор (stratified sampling)
Двухэтапный метод вероятностного отбора, согласно которому генеральная совокупность сначала делится на подгруппы или страты. Затем единицы совокупности случайным образом выбираются из каждой страты.
Переменные, используемые для деления совокупности на страты, называются стратификационными переменными. Критерии для их выбора следующие: однородность, неоднородность, взаимосвязанность и стоимость. Элементы, относящиеся к одной страте, должны быть как можно более однородными, а относящиеся к разным — наоборот, как можно более разнородными. Кроме того, стратификационные переменные должны быть тесно связаны с исследуемой характеристикой. Чем больше переменные соответствуют этим критериям, тем эффективнее уменьшение нежелательных отклонений в выборке.