Методы построения выборки. Поскольку социологическое исследование проводится, исходя из самых общих представлений о генеральной совокупности, критически важно при его проведении добиться равной вероятности попадания в выборку любого из представителей этой генеральной совокупности. Именно на этом основана теория допустимых статистических погрешностей при проведении массовых социологических опросов. И здесь одним из лучших способов построения выборки являются маршрутизация или использование генератора случайных чисел, в случае, когда можно добиться равной (примерно равной) вероятности достижения любого из представителей генеральной совокупности (например, если у всех из них есть домашний телефон). На практике этого добиться в полной мере, конечно нельзя, поскольку доступность респондентов (для опроса) весьма существенно разнится. Богатые менее доступны, чем граждане со средними доходами. Граждане с высшим образованием легче вступают в контакт с интервьюерами, чем малообразованные. Работающих существенно труднее застать дома, чем не занятых. И так далее. Поскольку маркетолог, приступая к масштабному опросу, должен иметь достаточно четкое представление о конфигурации своей генеральной совокупности (потребителей, потенциальных потребителей какого-то товара или услуги) - Видение рынка, то наилучшим способом построения выборки в маркетинге является квотирование по тем существенным признакам, характеристикам, по которым достигнуто понимание (одинаковое, близкое Видение) между исполнителем и заказчиком исследования. В качестве квотирующих признаков чаще всего используются: пол, возраст, регион проживания, располагаемый денежный доход (или иная экономическая характеристика), образование, семейное положение, социальный статус. При наполнении квот в маркетинговом исследовании, также как и в социологическом, необходимо добиться того, чтобы попадание в выборку было примерно равновероятным для каждого представителя сегмента, образованного пересечением квотирующих признаков. Сделать это можно с помощью комбинирования различных методик проведения рекрутмента (набора респондентов): часть рекрутируется на `улице`, часть - методом `снежного кома`, часть - по базам данных и т. д. При этом надо помнить, что чем тоньше будет настроена выборка, чем выше будет порог допустимой погрешности, тем дольше будет проводиться исследование, и тем оно будет дороже. Причем затраты будут увеличиваться не линейно, а по экспоненте. А 100% достоверности все равно не будет. Ее не бывает в природе. Все равно заказчику придется согласиться на какую-то погрешность, и сам заказчик должен решить - на какую именно степень достоверности он согласен. За что он будет платить.
Оценка достоверности данных. Борьба за чистоту построения выборки при проведении социологических исследований оправдана, поскольку практически не существует приемлемого способа оценки адекватности полученных результатов. Чем чище исполнены все процедуры, тем больше оснований у социологов отстаивать полученные результаты. А оспорить их можно, лишь проведя другое социологическое исследование, на что тоже уйдут годы и немалые деньги. Кому это нужно? Маркетологам в этом смысле и проще и сложнее. У нас есть инструмент для оценки адекватности, полученной в ходе проведения маркетингового исследования, информации. Этот инструмент - рынок. Именно с помощью рынка можно проверить - адекватны ли данные маркетингового исследования, и достаточно ли качественно была проведена работа, включая построение выборки. Если на основе данных, полученных в ходе проведения исследования, мы приходим к выводу, что объем рынка, который мы замеряли, в два раза больше, чем по данным, например, отраслевой ассоциации (и при этом сами данные отраслевой ассоциации у нас сомнения не вызывают), значит исследование было проведено плохо. Пускай даже и с соблюдением всех формальных процедур. Если данные исследования говорят о том, что продажи должны расти, а они падают - это было плохое исследование. И никто (заказчики) не будет разбираться, в чем здесь проблема. Просто больше никогда не обратятся к этим исследователям - и все.
|
