Минимально допустимое количество экспертов в группе

р	0,99	0,95	0,90	0,85	0,80	0,75	0,70	0,65
e1 = 0,5	26	15	11	8	7	5	4	4
e1 = 0,3	74	43	31	23	19	15	12	10

Характеристика качественного состава экспертной группы определяется принятой системой отбора экспертов и уровнем их компетентности.

Количественный показатель компетентности эксперта определяется по формуле:

Kj= (Kк +Kа+ Kз)/3 (3),

где Kj = 0,05 ...1,0 - показатель компетентности j-го эксперта;

К_k - уровень научной квалификации (К<. 1);

К_a - коэффициент аргументированности. Определяется в зави­симости от источников аргументации, которыми в совершенстве владеет эксперт (производственный опыт, проведенный теорети­ческий анализ, экспериментальные исследования, обобщение ра­бот отечественных авторов и т.д.), K_a< 1;

К_з - самооценка степени знакомства эксперта с проблемой.

Коэффициент профессиональной компетентности эксперта используется в качестве коэффициентов весомости мнений экс­пертов.

Контрольные вопросы

1. Определите роль и дайте понятие маркетингового исследования в системе предприятия.

2. Каковы цели, задачи и процедура маркетингового исследования?

3. Охарактеризуйте основные этапы маркетингового исследования.

4. Сформулируйте 5 вариантов целей для проведения маркетингового исследования при необходимости освоения новых рынков сбыта.

5. Какие виды информации Вы знаете? Приведите пример источника внешней вторичной маркетинговой информации.

6. Какие методы сбора качественной маркетинговой информации Вы знаете, в чем заключается их особенность?

7. В чем заключается сущность анкетирования?

8. Дайте сравнительный анализ методов сбора информации: личного интервью, телефонного и почтового опроса.

9. Назовите формы проведения эксперимента.

10. В чем заключаются особенности наблюдения?

11. Для экспертного опроса привлечено 30 специалистов, насколько достоверной будет являться маркетинговая информация?

12. В чем заключается сущность Дельфи-метода?

Глава 2. Сбор и первичная обработка данных

2.1 Выборочное исследование

Для получения данных в маркетинговых исследованиях необходимо выбрать небольшую группу респондентов, которая бы отразила мнение всей генеральной совокупности. При этом необходимо придерживаться определенных правил отбора, оценивать надежность и репрезентативность выборки для распространения полученных выборочных данных на генеральную совокупность.

При выборочном оп­росе необходимо исследователям решить три основные проблемы:

• выделение генеральной совокупности,

• определение метода выборки,

• определение объема выборки (10, с. 57).

При проведении исследования, к примеру, о восприятии нового товара, предприятию необходимо получить представление о своих покупателях, выделить определенный сегмент, который будет являться генеральной совокупностью.

При формировании выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные) методы.

К вероятностным методам относятся выборки, в которых предполагается, что каждый элемент генеральной совокупности известен и имеет определенную вероятность попасть в обследование. Например, при телефонном интервью генератор случайных чисел выбирает случайным образом телефонные номера.

Невероятностные методы – это выборки, которые предусматривают отбор специфических единиц из генеральной совокупности в неслучайном порядке, при этом формирование выборки осуществляется без использования понятий теории вероятности. Например, при изучении мнения домохозяек о новом стиральном порошке по телефону в рабочие дни, заранее известно, что работающие женщины не попадут в данную выборку.

Классификация методов выборки, которые могут быть использованы в маркетинговых исследованиях, приведена в табл.12.

Таблица 12

Классификация выборочных методов

Вероятностные методы	Невероятностные методы
Случайная выборка	Выборка мнений
Механическая выборка	Выборка снежного кома
Стратифицированная выборка	Квотная выборка
Кластерная выборка	Удобная выборка

При простой случайной выборке отбор производится из всей генеральной совокупности без предварительного деления ее на какие-либо группы. При этом вероятность определяется как отношение размера выборки к размеру генеральной совокупности. Например, если размер совокупности равен 10000 тыс. чел., а размер выборки – 400 чел., то вероятность попадания в выборку конкретного человека равна 4 %.

При механической выборке наблюдению подвергаются единицы, находящиеся на равном расстоянии в определенной последовательности расположения единиц генеральной совокупности. При проведении механической выборки нужно установить шаг и начало отсчета, зачастую за начало отсчета принимают единицу, лежащую в середине первого интервала. Например, из 1000 человек нужно обследовать 100. В этом случае шаг отсчета равен 10 , а начало отсчета – пятый человек.

Стратифицированная выборка – это вероятностная выборка, обеспечивающая равномерное представительство в выборочной совокупности различных частей. При проведении такой выборки генеральная совокупность разбивается на подгруппы по некоторым признакам (по полу, возрасту и.т.п.) и в каждой группе определяется число подлежащих наблюдению единиц.

При кластерной выборке случайным образом отбираются группы единиц, которые подвергаются сплошному обследованию. Такая выборка широко используется там, где генеральная совокупность состоит из обособленных групп единиц. Например, для обследования в каждом городе выбираются 3 супермаркета, или в выборку включаются все населенные пункты с численностью населения, больше заданной. В выборке мнений отобранные критерии базируются на индивидуальном мнении, что конкретный элемент представляет изучаемую совокупность. Формирование такой выборки основано на использовании мнений экспертов относительно состава выборки. На основе такой выборки часто формируется состав фокус-группы. Например, фирма планирует выпуск новых товаров, при этом необходимо определить степень удовлетворения клиентов существующими товарами, позиции конкурентов, рыночные ниши, факторы, влияющие на выбор товара. На основе мнений исследователей было решено провести несколько фокус – групп по 8-10 потенциальных покупателей. В состав каждой группы должны войти участники примерно одного возраста, социального положения и т.п., что будет способствовать целям проводимого исследования. Если результаты фокус - группы будут признаны удовлетворительными, то они послужат основой для крупномасштабных региональных опросов, проведенных на основе вероятностных методов.

Выборка снежного кома предполагает отбор дополнительных респондентов после ссылки на них первоначально отобранных опрашиваемых. Такая процедура используется при изучении особенных, редких, неслучайных совокупностей. Например, учебное заведение заинтересовано в сборе данных о лицах, намеревающихся продолжить обучение. Предположим, что объем выборки должен составить 1000 человек. Рациональнее выявить сначала 200 человек, а затем попросить каждого из них назвать имена еще 4 человек, желающих получить дальнейшее образование. Такой подход сокращает стоимость поиска информации.

Квотный отбор – это выборка, сконструированная из единиц определенных категорий, которые должны быть представлены в заданных пропорциях.

Квотный отбор похож на стратифицированную выборку, но в отличии от нее, респонденты для квотного отбора выбираются неслучайным образом и факторы при выделении квот выбираются на основе суждений исследователей. Квотная выборка нацелена на отбор лишь определенных категорий потребителей

Например, при опросе посетителей парикмахерских, запланировано провести отбор 160 респондентов, в т.ч.

мужчин– 60 чел., из них:	женщин – 100 чел., из них:
подростков и юношей – 40	Девушек и молодых женщин - 50
пенсионеров - 5	женщин среднего возраста - 25
одетых в деловые костюмы - 15	одетых в деловой костюм - 25

Удобные выборки используются из соображений удобства их проведения (например, с позиций минимальных затрат времени и усилий, доступности респондентов и т.п.), отсюда и происходит их название. Компании часто проводят предварительные тесты нового продукта на служащих собственных компаний. При этом исследователи не просят служащих оценить существующий продукт в целом или сравнить его с конкурирующими продуктами. Они просят оценить лишь отдельные свойства продукта, такие как острота, жирность, сладость и т.п. В подобных ситуациях удобная выборка является эффективным средством получения нужной информации.

На практике имеет место параллельное использование нескольких методов формирования выборки.

Поскольку выборка-это лишь небольшая часть всей совокупности об­следуемых людей, то важно знать, насколько надежны и точны результаты выборочного опроса. Результатам такого опроса должна быть дана стати­стическая оценка для определения: пригодны или нет эти результаты для дальнейшего анализа. Надежность результатов опроса опреде­ляется ошибками выборки, которые могут появиться из-за ошибок регистрации, из-за случайных и систематических ошибок репрезентативности.

Ошибки регистрации возникают во многом из-за невнимательности регистратора или человека, заполняющего анкеты, непонимания существа вопроса. Для избежания этих ошибок необходимо тщательно готовить ре­гистраторов, а в анкете предусмотреть пояснения или контрольные вопро­сы.

Ошибки репрезентативности являются следствием необоснованно проведенного отбора опрашиваемых. Например, замечено: если в магазине опрос проводит женщина, то она чаще обращается к покупательницам. В результате полученные значения средних величин будут смещены.

Для определения размера выборки на практике используется несколько подходов.

• Размер выборки определяется имеющимися в наличии финансовыми средствами, принуждающими исследователя собирать такое количество данных, которое будет достаточно для принятия решения и соответствовать имеющимся средствам.

• Бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5 % от генеральной совокупности.

• Объем выборки может быть установлен исходя из заранее оговоренных условий. Например, заказчик маркетингового исследования рекомендует исследователю придерживаться определенного объема выборки.

• Объем выборки определяется на основе статистических методов. При этом обычно используется следующая формула:

_{n =} t ²  ² N

N  ² + t ²  ²

(4)

Где

• t – коэффициент, связанный с вероятностью (P), гарантирующей результат. При P =0, 954 t = 2; при P = 0,997 t = 3;

•  ² – общая дисперсия признака;

•  ² - предельная (заданная) ошибка выборки;

• N - объем генеральной совокупности (23, с. 120).

Величина  ² зачастую бывает неизвестна, поэтому используют приближенные способы ее оценки:

1. проводится пробное маркетинговое исследование (для небольшого объема), на базе которого и определяется величина дисперсии признака :

 ² =  ( Х _i - Х _проб.) ² (5)

n _проб. – 1

2. используются данные прошлых выборочных обследований. Если структура и условия развития явления достаточно стабильны, то  1/3 Х ;

3. если распределение признака в генеральной совокупности подчиняется нормальному закону, то размах вариации приблизительно равен 6 (крайние значения отстоят в ту и другую сторону от средней на расстояние 3, т.е.  = 1/6 ( Х _max - X _min );

4. для относительной величины признака принимают максимальную величину дисперсии  ² = 0,5 * 0,5 = 0,25.

Выборка должна быть такой, чтобы выборочные показатели по всем основным характеристикам были реперезентативны. Поэтому размер выборки рассчитывают многократно, исходя из допустимых ошибок разных показателей.

Рассмотрим пример расчета объема выборки (23, с. 120). Допустим, что для обследования мнений потребителей о новом товаре – стиральном порошке - необходимо провести анкетирование. В районе насчитывается 10 тыс. семей. Условно принимается, что в одной квартире живет одна семья и на нее будет выделена одна анкета. Предварительные расчеты показали, что дисперсия среднего размера покупки составляет 24; предельная ошибка не должна превышать 0,5 руб. Для того, чтобы гарантировать результат с вероятностью 95,4 % (t = 2), необходимо обследовать 370 семей:

_{n =} 4 * 24 * 10000 _{= 370 (6)}

4 * 24 + 0,25 * 10000

Эту величину можно округлить до 400 семей, т.е. устанавливается 4 % -ная выборка.