17. Качественная репрезентативность выборки. Способы формирования структуры выборки

Под качественной репрезентативностью понимают обеспечение в выборке максимально возможного числа групп в генеральной совокупности. В нашем примере в выборку должны попасть люди молодые, среднего и пожилого возраста, богатые и бедные, имеющие различный уровень образования, разные профессии и т. д. Дело в том, что в каждой из этих групп имеются свои особенности в использовании электробритв (одни бреются чаще, другие реже, одни пользуются электробритвой ежедневно, другие чередуют бритье электробритвой и безопасными лезвиями и т. д.).

Наилучшей качественно репрезентативной выборкой была бы выборка, в которой изучаемые группы были бы представлены пропорционально их доле в генеральной совокупности.

Особенно опасны сдвиги в выборке, так как они могут дать очень большие ошибки. Если пренебречь требованием обеспечения качественной репрезентативности и обследовать достаточно большое число мужчин, но лишь молодых и среднего возраста , то результаты обследования будут весьма неточными. Например, в действительности среди молодежи пользуются электробритвами лишь 10%, среди людей среднего возраста — 40, а среди пожилых — 90%.

Наилучшим способом избежать подобных ошибок является применение соответствующего отбора единиц выборочной совокупности. Малый объем учебного пособия не дает возможности рассмотреть каждый из них. Остановимся на наиболее часто применяемом в рыночных исследованиях случайно-механическом отборе. Суть его состоит в том, что обследуются случайные люди через определенный интервал. Например, если в городе проживают 80 тыс. бреющихся мужчин, а обследовать намечено 400 человек, то нужно опрашивать каждого 200-го человека (80 000/400). Такой отбор обеспечит присутствие в выборке представителей практически всех групп генеральной совокупности. После проведения выборочного обследования и подсчета результатов проводят оценку репрезентативности данного обследования путем расчета фактически сложившейся ошибки и определения доверительных интервалов для полученных результатов. Ошибки выборки рассчитывают по формуле.

Например, в результате выборочного обследования мужчин города получено, что 47% из них пользуются электробритвами. Всего было обследовано 250 человек. Тогда предельная ошибка выборки составит Следовательно, доверительный интервал для доли мужчин, пользующихся электробритвами, составляет от 0,47-0,06 до 0,47+0,06, т. е. от 41 до 53%.

Другими словами, можно полагать, что в городе пользуются электробритвами от 41 до 53% мужчин, и исходя из этих данных строить свою коммерческую политику

18. Оценка результатов выборочных исследований

19. Ошибки сбора данных

Ошибки исследования могут быть двух типов: систематическими (смещение выборки) и случайными. Случайные ошибки легко оценить, их можно уменьшить с помощью увеличения выборки. Для общего результата значительно опаснее систематические ошибки, так как по выборке их невозможно выявить и оценить. Исследователь может даже не догадываться об их существовании. Мало этого, при увеличении объема выборки они могут возрастать, их величина и направление могут оказаться совершенно непредсказуемыми.

Чтобы исключить или уменьшить систематические ошибки, необходимо знать причины их возникновения. Систематические ошибки не связаны с выборкой, а могут быть вызваны концептуальными ошибками, допущенными при формировании выборки, неполучением данных от части выборки, ошибками сбора данных, а также статистическими, арифметическими, табуляционными ошибками.

Систематические ошибки делятся на два типа: ошибки неполучения данных и ошибки наблюдения. Ошибки ненаблюдения возникают, если неполучены данные от части обследуемой совокупности потому, что: 1) эта часть не была представлена в выборке или 2) респонденты, включенные в выборку, не представили данные.

Ошибка неохвата: определенные части или целые блоки генеральной совокупности не были включены в основу выборки.

Ошибка неохвата относится только к ошибочно выпавшим из рассмотрения частям генеральной совокупности, но никак ни к частям, исключенным намеренно.

В противовес ошибке неохвата иногда может возникнуть ошибка перебора: например семья имеет несколько номеров телефонов, три машины... возникает большая вероятность включения их в выборку. Эта ошибка представляет меньшую опасность, чем ошибка неохвата.

Уменьшить ошибку неохвата можно улучшением основы выборки и усилением контроля над полевыми работниками.

Ошибка неполучения данных порождается отсутствием информации о некоторых элементах, которые должны были войти в выборку. Две главные причины неполучения данных - это отсутствие и отказ.

Отсутствие - данные от некоторых элементов выборки отсутствуют, поскольку в момент звонка или поквартирного обхода респондентов нет дома.

Если интервьюер, не застав дома респондента, заменяет его следующим по списку или живущим в соседней квартире, то проблема не разрешается, а усугубляется. Происходит смещение выборки в сторону «присутствующих».

Отказ - систематическая ошибка, возникающая, когда часть респондентов отказывается принимать участие в опросе.

Для уменьшения ошибки отказа используют стратегии увеличения доли первичных ответов (углубленное обучение интервьюеров, улучшение условий проведения интервью) и повторные попытки (если причиной отказа стали временные и изменчивые обстоятельства, то имеет смысл повторить попытку).

Ошибки наблюдения - это систематические ошибки, возникающие при обработке данных, либо являющиеся следствием некорректности информации, получаемой от респондентов. Они могут быть еще более неочевидны, чем ошибки ненаблюдения.

Ошибка сбора - респондент согласился участвовать в исследовании, но вместо полного сотрудничества, он отказывается отвечать на отдельные вопросы и дает неправильные ответы на другие вопросы. Такие ошибки называют ошибками пропуска и ошибками свидетельства. Чтобы их свести к минимуму, необходимо подбирать персонал для полевых работ в соответствии с квалификационными требованиями и тщательно его готовить.

Ошибки обработки - могут появиться при редактировании, кодировании, составлении таблиц и анализе. Они устраняются контролем над процессом обработки данных.