В действительности ответ об количестве выборки есть компромиссом между теоретическими версиями о точности результатов обследования и возможностями их практической реализации, в первую очередь имеются в виду затраты на проведение опроса.
направляться подчернуть, что количество выборки никак не воздействует на репрезентативность взятых результатов. Предположим, к примеру, что в целях изучения степени применения в Российской Федерации персональных компьютеров в научной работе проводился опрос на базе принципа удобства на одном из столичных перекрестков. И не смотря на то, что было опрошено 5000 респондентов, полученные результаты не являются репрезентативными кроме того для Москвы. Это обусловлено тем, что был использован невероятностный способ формирования выборки, что в этом случае применять было нельзя.
На практике употребляется пара подходов к определению объема выборки. В первую очередь обрисуем самые простые.
Произвольный подход основан на применении «правила громадного пальца». К примеру, беспочвенно принимается, что для получения правильных результатов выборка должна быть равна 5% от совокупности. Этот подход есть несложным и легким в исполнении, но не представляется вероятным установить точность взятых результатов. При большой совокупности он к тому же возможно и целыйма дорогим.
Количество выборки возможно установлен исходя их неких заблаговременно оговоренных условий. Скажем, клиент исследования рынка знает, что при изучении публичного мнения выборка в большинстве случаев составляет 1000—1200 человек, исходя из этого он рекомендует исследователю придерживаться данной цифры. , если на каком-то рынке проводятся ежегодные изучения, то в каждом году употребляется выборка одного и того же количества. В отличие от первого подхода тут при определении количества выборки употребляется узнаваемая логика, которая, но, является очень уязвимой. К примеру, при проведении определенных исследований может потребоваться точность меньше, чем общественного мнения, да и количество совокупности возможно многократно меньше, нежели при изучении публичного мнения. Так, этот подход не принимает в расчет текущие события и возможно достаточно дорогим.
Во многих случаях в качестве главного довода при определении количества выборки употребляется цена проведения обследования. Так, в бюджете исследований рынка предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, каковые нельзя превышать. Разумеется, что сокровище приобретаемой информации не принимается в расчет. Но во многих случаях и малая выборка может дать достаточно точные результаты.
Представляется разумным учитывать затраты не безотносительным образом, а по отношению к полезности информации, взятой в результате совершённых обследований. исследователь и Заказчик должны раснаблюдать методы сбора и различные объёмы выборки данных, затраты, учесть другие факторы.
Количество выборки может определяться на базе статистического анализа. Данный подход основан на определении минимального количества выборки исходя из определенных требований к надежности и точности приобретаемых результатов. Он кроме этого употребляется при анализе полученных результатов для отдельных подгрупп, формируемых в составе выборки по полу, возрасту, уровню образования и т.п. Требования к надежности и точности результатов для отдельных подгрупп диктуют определенные требования к количеству выборки в целом.
Самый теоретически обоснованный и корректный подход к определению количества выборки основан на расчете конфиденциальных интервалов. Рассмотрение данного подхода начнем с краткой чёрта последовательности базисных понятий математической статистики (см. подробнее, например, в [10]).
Понятие вариации характеризует величину несхожести (схожести) ответов опрощеных на определенный вопрос. В более строгом замысле вариацией значений какого-либо показателя в совокупности именуется различие его значений у различных единиц данной совокупности в одинаковый период либо момент времени. Результаты ответов на вопросы опроса в большинстве случаев представляются в форме кривой распределения. При высокой схожести ответов говорят о малой вариации (узкая кривая распределения) и при низкой схожести ответов — о высокой вариации (широкая кривая распределения). На рис. 4.5 приводятся кривые распределения результатов ответа на вопрос: «какое количество миль за год проходит ваш автомобиль?» для низкой и высокой вариации ответов.
Исследования рынка. Расчет количества выборки.
