Статический анализ

Приведем пример. Методом телефонного опроса исследуется потребительский спрос на московском рынке творожной массы. При этом опрашиваются только лица, по-купающие данный продукт, — для чего в анкету добавлен соответствующий фильтраци-онный вопрос. Однако в дальнейшем потребуется рассчитать емкость рынка исследуемого продукта. Решением данной задачи будет подсчет количества отсеянных респондентов (лиц, не покупающих творожную массу). Таким образом, впоследствии мы сможем определить долю покупателей творожной массы от общей численности населения Москвы.

Еще одна важная для исследователя характеристика выборки — это распределе-ние респондентов по месту опроса (личные интервью). Позже эти данные могут помочь при определении различий между респондентами, опрошенными в разных местах. (Оче-видна разница в доходах между посетителями рынков и бутиков.)

Имея в своем распоряжении указанную выше информацию, можно приступать к определению представительности (или репрезентативности) выборки. Прежде всего необходимо установить уровень доверия к результатам опроса. Обычно в маркетинговых исследованиях используется уровень доверия 95 % и 99 %. Мы рекомендуем остановиться именно на первом варианте как на наиболее релевантном по отношению к маркетинговым исследованиям.

В зависимости от выбранного доверительного уровня определяется специфиче-ская константа г, участвующая в формуле расчета статистической ошибки выборки. Кон-станты доверительных уровней, наиболее часто используемых в маркетинговых исследо-ваниях, представлены в табл. 1.1.

Таблица 1.1. Константы доверительных уровней

Доверительный уровень Константа z

90 %

95 %

99 % ±1,64

±1,96

±2,58

Максимальная статистическая ошибка выборки рассчитывается по следующей формуле:

где — статистическая константа для соответствующего доверительного уровня; p= q = 50 % — вероятность наступления/ненаступления исследуемого события (то есть попадания/непопадания респондента в выборку); для случайных выборок данная ве-роятность равна 1/2 или 50 %; n — размер выборки (общее количество опрошенных).

Таким образом, для выборки в 1000 респондентов и при уровне доверия к резуль-татам опроса 95 % статистическая ошибка выборки будет равна:

Эта же статистическая ошибка используется для характеристики всех значений в выборке, выраженных в относительных величинах. То есть если в дальнейшем при по-строении линейных распределений по вопросам анкеты мы выясним, что 32 % рес-пондентов покупают газеты в киосках на улице, — это будет означать, что данное значе-ние варьируется в пределах от 28,9 % (32 % — 3,1 %) до 35,1 % (32 % + 3,1 %).

Для расчета статистической ошибки значений переменных, выраженных в абсо-лютных величинах, применяется другая формула. При этом ошибка варьируется в зависи-мости от конкретной анализируемой величины. Ее расчет основан на построении линей-ных распределений и показан в разделе 2.1.

1.3. Составление схемы кодировки анкеты

Схема кодировки анкеты представляет собой таблицу соответствия вопросов и вариантов ответа анкеты внутреннему представлению переменных в базе данных SPSS. Впоследствии ввод анкет в компьютер и кодирование ответов респондентов производятся согласно данной формализованной структуре. Пример таблицы кодировки представлен в табл. 1.2.

Как вы видите, различные типы вопросов анкеты кодируются в схеме кодировки (и в базе данных SPSS) по-разному. Существует три основных типа кодирования вопросов анкеты.

1. Закрытые вопросы, в которых респондент может указать только один вариант ответа (одновариантные), кодируются одной переменной (например, ql). Тип шкалы в данном случае может быть любым.