Значение нормированного отклонения оценки (z) от среднего значения в зависимости от доверительной вероятности (а) полученного результата

а,%	60	70	80	85	90	95	97	99	99,7
z	0,84	1,03	1,29	1,44	1,65	1,96	2,18	2,58	3,0

Например, фирмой, выпускающей покрышки, проводится опрос автолюбителей. Целью обследования является определение процента ав­толюбителей, использующих радиальные покрышки, поэтому на вопрос:

«Используете ли вы радиальные покрышки?» — возможно только два ответа: «Да» или «Нет» (шкала наименований). Если предположить, что совокупность автолюбителей обладает низким показателем вариации, то это означает, что почти каждый опрошенный использует радиальные покрышки. В этом случае "может быть сформирована выборка достаточно малых размеров. В формуле (4.1) произведение pqвыражает вариацию, свойственную совокупности.

Предположим, что 90% единиц совокупности используют радиаль­ные покрышки. Это означает, что pq = 900. Если принять, что показатель вариации выше (р = 70%), то pq = 2100.

Наибольшая вариация достигается в случае, когда половина сово­купности (50%) используют радиальные покрышки, а другая (50%) — не использует. В этом случае произведение pq достигает наибольшего значе­ния, равного 2500.

При проведении обследования следует указать точность получен­ных оценок. Скажем, было установлено, что 44% респондентов исполь­зуют радиальные покрышки. В этом случае результаты измерения жела­тельно представить в виде: «Процент автолюбителей, использующих ра­диальные покрышки, составляет 44% плюс-минус ...%». Величину допус­тимой ошибки заранее совместно определяют заказчик исследования и исследователь.

Что касается уровня доверительности, то при проведении марке­тинговых исследований, как отмечалось выше, обычно рассматриваются только два его значения: 95% или 99%. Первому значению соответствует значение z = 1,96, второму — z = 2,58. Если выбирается уровень довери­тельности, равный 99%, то это говорит о том, что мы уверены на .99% (другими словами, доверительная вероятность равна 0,99) в том, что про­цент членов совокупности, попавших в диапазон ± е%, равен проценту членов выборки, попавших в тот же диапазон ошибки.

Принимая вариацию, равную 50%, точность, равную ± 10%, при 95%-ном уровне доверительности, рассчитаем размер выборки:

При уровне доверительности, равном 99%,ие=±3%п= 1067. При определении показателя вариации для определенной совокуп­ности прежде всего целесообразно провести предварительный качествен­ный анализ исследуемой совокупности, в первую очередь установить схожесть единиц совокупности в демографическом, социальном и других

отношениях, представляющих интерес для исследователя. Возможно про­ведение пилотного исследования, использование результатов подобных исследований, проведенных в прошлом. При использовании процентной меры изменчивости принимается в расчет то обстоятельство, что макси­мальная изменчивость достигается для р = 50%, что является наихудшим случаем. К тому же этот показатель радикальным образом не влияет на объем выборки. Учитывается также мнение заказчика исследования об объеме выборки.

Возможно определение объема выборки на основе использования средних значений, а не процентных величин, как это делалось выше. Предположим, что выбран уровень доверительности, равный 95% (z=l,96), среднее квадратическое отклонение (s) рассчитано равным 100 и желаемая точность (погрешность) составляет ±10. Определение объема выборки (n):

На практике, если выборка формируется заново и схожие опросы не проводились, то s не известно. В этом случае целесообразно задавать погрешность е в долях от среднеквадратического отклонения. Расчетная формула преобразуется и приобретает следующий вид:

Выше шел разговор о совокупностях очень больших размеров, ха­рактерных для рынков потребительских товаров. Однако в ряде случаев совокупности на являются столь большими — например, на рынках от­дельных видов продукции производственно-технического назначения.

Обычно, если выборка составляет менее пяти процентов от сово­купности, то совокупность считается большой и расчеты проводятся по вышеприведенным правилам.

Если же объем выборки превышает пять процентов от совокупно­сти, то последняя считается малой и в вышеприведенные формулы вво­дится поправочный коэффициент. Объем выборки в данном случае опре­деляется следующим образом:

Например, изучается мнение членов совокупности, состоящей из 1000 компаний, относительно изменения местной налоговой политики органами власти определенного региона. Вследствие отсутствия инфор­мации о вариации принимается наихудший случай 50:50. Решено исполь­зовать уровень доверительности, равный 95%. Заказчик исследования

заявил, что его устроит точность результатов ±5%. Тогда, используя фор­мулу для процентной меры, получим

Очевидно, что использование выборки меньших размеров приведет к экономии времени и средств.

Данный подход к определению объема выборки с известными ого­ворками может быть использован и при определении численности панели и экспертной группы (см. соответствующие разделы данной книги).

Приведенные формулы расчета объема выборки основаны на предположении, что все правила формирования выборки были соблюде­ны и единственной ошибкой выборки является ошибка, обусловленная ее объемом. Однако следует помнить, что объем выборки определяет точ­ность полученных результатов, но не их представительность. Последняя определяется методом формирования выборки. Все формулы для расчета объема выборки предполагают, что репрезентативность гарантируется использованием корректных вероятностных процедур формирования вы­борки.

Помимо четкого планирования репрезентативности выборки, нель­зя распространять полученные результаты за ее границы. Так, результаты исследования мнения массового потребителя города Москвы о товарах определенной фирмы нельзя распространять на всю Россию. Далее, можно быть поставленным в тупик разными результатами обследования степени лояльности потенциальных покупателей к определенной марке пылесоса (в одном исследовании была названа цифра 10%, в другом слу­чае — 25%). Дело в том, что в первом случае цифра была получена от общего числа опрошенных, а во втором случае — только от числа тех покупателей, которые твердо решили приобрести пылесос. Поэтому для вдумчивого Маркетолога очень важными являются те пояснения, которые сопровождают социологические данные (как минимум, формулировки вопросов и описание выборки).

Специальная группа обычно комплектуется за счет специалистов не очень высокой квалификации, например, студентов для проведения телефонного или персонального интервьюирования. В этом случае с ин­тервьюерами необходимо провести несколько тренировочных занятий. Необходимы контроль за качеством собираемой информации (не запол­няются ли анкеты самим интервьюером?), мотивация труда интервьюе­ров.

За последние годы как у нас в стране, так и за рубежом начинаю­щие дело небольшие компании и такие гиганты, как «Дженерал Моторз», все чаще прибегают к услугам специализированных компаний, осуществ­ляющих маркетинговые исследования на коммерческой основе. К их числу относятся и компании, занимающиеся только сбором маркетинго­вой информации.

К числу достоинств привлечения к проведению маркетинговых ис­следований таких компаний относится следующее:

1. Большой опыт проведения подобных исследований. Например, в определенном универсаме на протяжении многих лет компания проводит опрос покупателей или она регулярно осуществляет опрос общественного мнения. Такие компании обычно имеют высококвалифицированный пер­сонал. Сбор данных обычно осуществляется обученными интервьюерами, которых привлекают для работы компания.

2. Наличие классов, оборудованных современными техническими и электронными средствами, для тренировки интервьюеров практически в реальных условиях.

3. Быстрота проведения исследований даже в случае удаления мар­кетинговой компании от респондентов на тысячи километров.

4. Контроль качества как стандартная процедура процесса сбора данных. Существуют различные приемы проверки добросовестности ин­тервьюеров и качества собранной ими информации. Например, путем установления вторичных контактов с ранее привлеченными респонден­тами.

Однако стоимость услуг маркетинговых компаний в три—пять раз превышает стоимость других двух подходов к сбору данных. Поэтому ее необходимо сопоставлять с качеством и надежностью получаемой ин­формации.

Кроме того, поскольку заказчик исследования сам не участвует в его проведении, особенно в случае, когда такой заказ для него имеет ме­сто впервые, то для него может показаться странным, что можно провес­ти сбор данных в разных регионах, не покидая офиса компании. Пред­ставители компании должны развеять такие сомнения.

Большое значение имеет правильное проведение сбора данных. При личном интервьюировании необходимо представиться и сказать не­сколько слов о проводимом исследовании. Например: «Один из россий­ских производителей холодильников хочет лучше узнать покупателей сво­ей продукции. На основе результатов этого исследования будут изменены некоторые характеристики продукции и условия обслуживания для луч­шего удовлетворения желаний покупателей». При использовании анкет данная информации должна содержаться в ее вводной части.

Следует подчеркивать конфиденциальность ответов. Скажите, сколько времени займет опрос. Не начинайте с вопросов о доходах и других вопросов личного характера.

Помогайте респонденту разобраться в сложных вопросах. Напри­мер, при ранжировании характеристик холодильника объясните методику определения степени важности отдельных характеристик. Предложите дать разъяснения, если возникнут вопросы.