5.5. ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ИСТОЧНИКИ ОШИБОК В ОПИСАТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Мы рассмотрели различные методы проведения описа тельных исследований. Эти методы, как уже отмечалось, направлены на измерение тех или иных маркетинговых по-казателей. Но всякие измерения обладают погрешностью.
В зависимости от того, как организовано исследование, те или иные составляющие общей погрешности меняются и это влияет на ее общую величину. Рассмотрим структуру этой общей погрешности, или, пользуясь принятой в литературе по маркетинговым исследованиям терминологией, — общей ошибки (рис. 10).
Предположим, что нам надо рассчитать среднее значение некоторой величины по идеально определенным данным обо всех без^исключения элементах исследуемой нами совокуп-ности Хид.данные. В действительности же в нашем распоряжении Хреал.данные — реальные, в чем-то ошибочные данные только о тех элементах, которые попали в запланированную нами выборку и от которых реально удалось получить ин формацию.
Общая ошибка ( ХиГ~ - х?^„ые ) представляет собой разность между истинным средним в исследуемой совокупности, которое нас интересует, и средним, рассчи-танным по данным, полученным в ходе исследования. Общая ошибка складывается из случайной ошибки выбор ки, связанной с расчетами по данным о выборке, а не по всей исследуемой совокупности, и ошибок, не связанных с выборкой.
Добавляя к приведенному выражению и тут же вычитая
f -Ид.выб. ?
идеальное выборочное Среднее Хид .данные (среднее, рассчитан ное по идеальным данным об элементах идеальной, еще не искаженной выборки), а затем специальным образом группи руя элементы получившегося выражения, общую погрешность можно разбить на две разности.
Случайная ошибка построения выборки- это разность между истинным средним по генеральной сово купности и идеальным выборочным средним. Общая ошибка Случайная ошибка аыборки
Ошибки, не саманные с построением аыборки


Ошибки из-за отсутствия
ответов
Ошибки респондента
Ошибки исследователя

Ошибки выбора замеряемой информации
Ошибки измерения информации
Ошибки определения исследуемой совокупности
Ошибки интервьюера
Ошибки из-за невозможности дать точный ответ
Ошибки из-за нежелания дать точный ответ
Ошибки основы выборки

Ошибки анализа данных
Рис. 10. Структура общей погрешности в описательных исследованиях
Размеры случайной ошибки построения выборки, в отличие от других видов ошибок, можно оценить. Дело в том, что, хотя на практике практически всегда строится единственная выборка, среднее значение изучаемого показателя, рассчитанное на ее основе, можно трактовать как единственную реализацию специ фической случайной величины, другие реализации которой были бы получены в случае построения не одной выборки, а многих.
Чтобы оценить погрешность определения среднего значе ния изучаемого показателя, нужно знать среднеквадратическое отклонение этой случайной величины. «В лоб» определить это среднеквадратическое отклонение по одной реализации слу чайной величины, конечно, нельзя. К счастью, строить много выборок и не нужно: среднеквадратическое отклонение оценки среднего можно рассчитать, разделив среднеквадратическое отклонение самого изучаемого показателя на корень квадрат ный из размера выборки :

(3)
где а — среднеквадратическое отклонение распределения самой измеряемой случайной величины;
а* — среднеквадратическое отклонение распределения вы борочных средних; п — размер выборки.

Приведем заодно и формулу среднеквадратического откло нения для случая, когда в результате опроса требуется опреде лить не среднее значение некоторой величины, а долю пред ставителей исследуемой совокупности, обладающих некоторым свойством, например, дающих определенный ответ на какой- либо вопрос анкеты один и тот же ответ.
Пусть п — доля представителей всей исследуемой совокупности, которые дали бы такой ответ на вопрос. Тогда среднеквадратическое откло нение случайной величины, одной из реализаций которой является р, т.е. рассчитанная по выборке доля респондентов интересующего нас типа, можно рассчитать по формуле :
(4)
Далее обе величины (а* и ар) используются однотипно: для определения предельно допустимого отклонения от получен ных в опросе данных их умножают на Z — число, равное 1,64 при доверительной вероятности 90%, равное 1,96 при довери-тельной вероятности 95% и равное 2,58 при доверительной вероятности 99%. Другими словами, вероятность, что значение по всей исследуемой совокупности среднего значения (или доли) будет отличаться более чем на Z*a; (или Z*ap) от рассчи танного нами по выборке среднего значения (или рассчитанной нами по выборке доли), для нас пренебрежимо мала и равна 10%, 5% или 1% в зависимости от выбранной доверительной вероятности.

Заметим, что формулы (3) и (4) для расчета среднеквадра- тического отклонения верны для случая, когда размер выборки пренебрежимо мал по сравнению с числом элементов иссле-дуемой совокупности. Если это не так, среднеквадратические отклонения будут меньше: правые части формул следует умно жить на понижающий коэффициент к.
(5)
где N — число элементов исследуемой совокупности;
п — число элементов в выборке.
Легко видеть, что коэффициент к приближается к единице, если Остановится много больше п, и уменьшается при близких между собой Nun, становясь равным нулю, когда они равны, то есть если опрошены все представители исследуемой сово-купности.
Отметим еще, что приведенные выше формулы для расчета случайной ошибки построения выборки верны лишь для случая, когда единицы отбора извлекаются из исследуемой совокупности случайным образом и независимо друг от друга. Если же это не так, например, если сначала случайным образом выбираются населенные пункты, а затем в каждом из них отбирается по несколько респондентов, то ошибка может увеличиться. Предста-вим себе, например, такую страну, в которой все жители всякого населенного пункта придерживаются одинакового мнения по какому-то вопросу. Тогда, сколько бы респондентов мы не опро сили в каждом населенном пункте, погрешность окажется такой же, как если бы мы опросили только по одному респонденту.
Увеличение случайной ошибки построения выборки за счет этого фактора называется дизайн-эффектом. Для его учета определенная по приведенным выше формулам погрешность умножается на специальный коэффициент, для расчета кото рого существуют специальные компьютерные программы.
Для расчета этого коэффициента необходимо ввести в про грамму данные, по которым можно судить, в какой степени расходятся между собой во мнениях жители каждого из насе ленных пунктов по сравнению с расхождением во мнениях жителей разных населенных пунктов. Сложность состоит в том, что для каждого ответа на вопрос анкеты этот расчет будет своим и результаты, соответственно, тоже.
Ошибки, не связанные с построением выборки (Xид!данные - Хреалданные), могут возникать по разным причинам: из-за дефектов постановки проблем, выбора подхода, шкали рования, разработки анкеты, методов проведения интервью, подготовки данных и анализа данных. Их принято разделять на ошибки из-за отсутствия ответов и ошибки ответов.
Ошибки из-за отсутствия ответов (Х^6нь1е - X^Zt) свя заны с тем, что некоторые из включенных в выборку респон дентов отсутствуют дома или отказываются дать интервью. Из-за этого результирующая выборка по размеру и, главное, по составу отличается от запланированной. Соответственно, ошибка из-за отсутствия ответов определяется как разница между идеальным выборочным средним и гипотетическим средним, идеально правильно определенным по реально полу-чившейся выборке.
Ошибки ответов (X Ид .данные - X Реал .данные ) ОПрЄДЄЛЯЮТСЯ КЭК
разница между средним, идеально правильно определенным по реально получившейся выборке, и средним, реально наблюдав шимся в ходе маркетингового проекта. Эти ошибки могут делаться исследователем, интервьюером или респондентом.
Ошибки исследователя — это следующие виды ошибок.
Ошибки выбора замеряемой информации. Различие между информацией, действительно необходимой для ре шения проблемы, и той, которую получил исследователь. Например, вместо сбора информации о потребительском выборе нового продукта исследователь получает инфор мацию о потребительских предпочтениях, так как процесс выбора ему невозможно или, во всяком случае, очень сложно изучать. Но, как уже отмечалось, можно предпо читать «Альфа-Ромео», а покупать «ВАЗ»!
Ошибки измерения информации. Различия между инфор мацией, которую можно было бы наблюдать, и информа цией, фактически наблюдаемой в результате примененного способа измерения. Например, в процессе отслеживания потребительских предпочтений исследователь применяет
шкалу, для замера восприятия, а не предпочтений. (Это разные вещи. Вспомним, хотя бы пословицу: «Хоть пло хонький, да свой»).
Ошибки определения исследуемой совокупности. Пред ставьте себе, например, что нужно изучить покупатель ское поведение состоятельных людей. Кто они такие? В разных исследованиях использовались, по крайней мере, четыре различных определения этого понятия. Первое — семьи с доходом более 50 тыс. долл. Второе — верхние 20% домохозяйств по доходу. Третье — домохозяйства со сто имостью имущества свыше 250 тыс. долл. Наконец, чет вертое — домохозяйства, каждое из которых может сво бодно потратить больше определенной суммы . Ясно, что результаты исследования во многом зависят от того, какое определение будет принято. Иногда исследователь вы нужден заменять одно — теоретически правильное — определение исследуемой совокупности другим, кото рым можно пользоваться практически. Так, в одном из опросов, проводившемся под руководством автора, ис следуемую совокупность должны были составлять мос квичи, имеющие материальную возможность приобре-тать бытовую технику и электронику. Однако если бы интервью начиналось с такого щекотливого вопроса, как доход семьи, можно было бы заранее предположить, что доля отказавшихся дать интервью и доля занизив ших свой доход будут очень велики. Поэтому было принято решение, что исследуемую совокупность со-ставляют те, у кого уже есть дома какая-либо бытовая техника, например, электрический чайник или утюг. Понятно, что такая исследуемая совокупность несколь ко отличается от целевой группы, но, думается, в данной ситуации это — «наименьшее зло».
Ошибки основы выборок. Различие между исследуемой совокупностью, которую исследователь решил изучать, и той совокупностью, с которой он будет иметь дело в реальности, учитывая имеющийся у него список. Напри мер, список телефонных номеров, из которого делается

выборка, обычно неточен: часть телефонов в нем отсутст вует, а с частью телефонов не происходит соединения.
5. Ошибки анализа данных. Ошибки, возникающие в про цессе превращения исходных данных опроса в исследо вательские выводы. В частности, использование статис-тической процедуры, теоретические предпосылки которой в данном случае отсутствуют, может привести к неверной интерпретации (например, для обработки номинальных признаков использован факторный ана лиз).
Ошибки интервьюера — это следующие виды ошибок:
Ошибки при выборе респондента возникают, когда ин струкция по выбору респондентов противоречит плану выборки или интервьюер отклоняется от инструкции. Например, нужно опросить читателей какой-то газеты, а интервьюер опрашивает юношу, который эту газету не читает, зарегистрировав его как читателя. И это происхо дит только потому, что интервьюеру надо опросить опре деленное число 15-19-летних читателей газеты, которых найти крайне сложно.
Ошибки при постановке вопросов делаются, когда во просы в анкете неправильно формулируются, например, двусмысленно звучат. Такое часто бывает, если не про водится пилотаж анкеты. Пилотаж может показать, где нужны дополнительные пояснения. Бывает и по-друго-му: интервьюер допускает вольности при обращении с приведенными в анкете текстами. В этом случае невоз можно понять, действительно ли два респондента по- разному ответили на вопрос или их по-разному спраши вали.
Ошибки записи возникают, если интервьюер неправиль но расслышит, проинтерпретирует или запишет ответы респондента.
Ошибки из-за обмана — самая «грустная» вещь. Некото рые интервьюеры подделывает отдельные ответы или даже всю анкету. Например, интервьюер не задает респонденту некоторые чувствительные вопросы, а затем придумывает ответы по своему усмотрению.
Ошибки респондента — это ошибки из-за невозможности или нежелания дать верный ответ:
Иногда респондент не может дать точного ответа: не знает предмета, забыл правильный ответ, устал, ему скучно. Иногда виновата неудачная форма вопроса или его содержание. Например, респондента просят припо мнить сорт йогурта, который он покупал четыре недели назад.
Иногда респондент не хочет давать точного ответа, а дает социально допустимые, социально одобряемые ответы. Например, говорит, будто читает журнал «Итоги», чтобы у интервьюера сложилось о нем благоприятное впечатле ние.
Итак, есть много источников ошибок. Важнейший прин цип маркетинговых исследований — заботиться о снижении общей ошибки, а не отдельных ее слагаемых. Например, неопытные исследователи часто увеличивают выборку, чтобы уменьшить связанные с ней ошибки. При этом нередко уве личиваются другие ошибки. Например, из-за спешки, повы шенной нагрузки растут ошибки интервьюеров. Такие ошиб ки «хуже», чем ошибки выборки: их нельзя оценить. Более того, ошибка выборки обычно относительно невелика по сравнению с остальными. Опытный исследователь иногда намеренно увеличивает какую-либо ошибку, чтобы умень шить суммарную. Например, проводится почтовое исследова ние потребительских предпочтений в отношении МОДНОЙ одежды. Если просто разослать анкету по многим адресам, ее заполнят и пришлют, как уже отмечалось, не более 30% респондентов, причем особых, согласившихся ответить, по мнениям которых вряд ли можно судить о мнениях всех представителей исследуемой совокупности. А поскольку бюд жет проекта уже будет израсходован на широкую рассылку, ничего сделать будет нельзя. В то же время, опыт показывает, что возврат анкет можно довести до 45%, если еще раз написать тем же респондентам, и до 55% — если написать им дважды. Поэтому лучше сначала разослать существенно мень ше анкет, а сэкономленные средства направить на письма-на поминания. Хотя это может повысить случайную ошибку выборки, но оценка станет менее смещенной, так как сокра тятся ошибки, связанные с отсутствием ответов.

Другой пример: достаточно распространенное стремление найти вариант с наименьшей удельной (т.е. в расчете на одно интервью) стоимостью опроса. Не секрет, что компании с более низкой удельной стоимостью опроса экономят на всем, начи ная с оплаты интервьюерам и другим наемным работникам, что, безусловно, коррелирует с их квалификацией, и заканчи вая расходами на контроль над качеством проведения полевых работ и на проверку собранных данных. В результате величина ошибок, не связанных с выборкой, у таких компаний обычно бывает намного больше.
<< | >>
Источник: Галицкий Е.Б.. Методы маркетинговых исследований. 2004

Еще по теме 5.5. ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ИСТОЧНИКИ ОШИБОК В ОПИСАТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ:

  1. 5.2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВПРОВЕДЕНИЯ ОПИСАТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
  2. 5.1. ДИЗАЙНЫ ОПИСАТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
  3. Описательное исследование
  4. 5. ОПИСАТЕЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
  5. 2.1.2. Описательная модель предметной области
  6. A. Описательные определения
  7. 75. КОНВЕРСИВЫ. ОПИСАТЕЛЬНЫЕ ПРЕДИКАТЫ (АДЪЕКТИВНО– И ГЛАГОЛЬНО-ИМЕННЫЕ ПЕРИФРАЗЫ)
  8. Потенциальные клиенты
  9. Потенциальная фертильность
  10. Опыт чужих ошибок