Zastosowanie badań marketingowych, 21.05.2012

Schemat str. 78.

Dobór losowy – definicja. Skład próby określany jest w sposób obiektywny i niezależny od gotowości jednostek do wzięcia udziału w badaniu. Oparty o rachunek prawdopodobieństwa. Wyniki z próby można uogólniać na całą populację dopisując do próby określony błąd szacunku. Każda jednostka ma taką samą szansę znalezienie się w badaniu. Losowanie proste ze zwracaniem lub bez zwracania. Stosujemy gdy mamy wykaz, ale nic nie wiemy o strukturze populacji, bo gdy wiemy to stosujemy dobór warstwowy. W ramach losowania prostego jednostki z listy stosujemy tablice/generatory liczb losowych lub wrzucamy do urny i losujemy z zamkniętymi oczami (muszą być dobrze wymieszane). Losowanie ze zwracaniem różni się od losowania bez zwracania tym, że warunki kolejnych losowań nie zmieniają się. Prawdopodobieństwo wylosowanie jest zawsze takie same. Przy bez zwracania wylosowany element nie wraca do puli. Wybór zależy od liczebności populacji, jeżeli jest duża to nie ma znaczenia, którą technikę wybierzemy, bo jest małe prawdopodobieństwo wylosowania tej samej jednostki. Jeżeli jest mniejsza populacja to prawdopodobieństwo wzrasta i dlatego należy stosować bez zwracania. Kolejną techniką jest losowanie systematyczne. Badacz oblicza interwał za pomocą założonej wcześniej liczebności próby w stosunku do całej populacji. Populacja/liczebność próby minimalnej i wychodzi interwał. Pierwszą jednostkę losujemy z przedziału wyznaczonego przez pierwszy interwał i potem każda kolejna po dodaniu interwału. Dlatego nie jest to metoda całkowicie losowa. Niebezpieczeństwo jest, że lista, z której dokonujemy losowania wykazuje cykliczność, a cykl ten nie może być równy interwałowi. Dlatego trzeba to najpierw sprawdzić i wtedy albo zmienić interwał albo przemieszać listę. Kolejną techniką jest losowanie warstwowe. Stosujemy tylko wtedy mamy dodatkowe informacje o strukturze badanej grupy. Zmienna warstwująca musi spełniać określone cechy: pozwoli podzielić populację, że jedna jednostka trafia do jednej warstwy, warstwy znacznie się różnią, zmienna warstwująca musi być powiązana z tematem badania.

Dobór nielosowy jest nieoparty o rachunek prawdopodobieństwa, skład próby jest dobierany arbitralnie/odgórnie/subiektywnie przez badacza. Decydują koszty, możliwości organizacyjne, wiedza, intuicja, doświadczenie. Wynik nie jest reprezentatywny. Dobór jednostek typowych, które odzwierciedlają przeciętną badaną cechę badaną. Ten sam wynik daje dobór przez eliminację, ale wtedy nie ma tych przeciętnych. Dobór przypadkowy wtedy gdy przypadek decyduje czy ktoś zostanie wybrany do badania, co też zależy od akceptacji tej jednostki na udział w badaniu. Dobór celowy realizowany jest w przypadku wywiadów grupowych lub pogłębionych wywiadów indywidualnych, gdzie poszukujemy osób, które spełniają wszystkie nasze kryteria założone do zbadania. Dobór według zasady kuli śnieżnej, gdzie docieramy do jednej jednostki i ona po badaniu poleca nam następne o danych cechach. Dobre gdy nie mamy wykazu i nic nie wiem o tej populacji. Najlepszy w ramach dobór nielosowych jest dobór kwotowy, który różni się od warstwowego tym, że w kwotowym sami wybieramy poszczególne jednostki w warstwach – wybór arbitralny kto konkretnie wejdzie do próby. Kwota to ilość jednostek spełniające określone cechy w próbie. Wiedząc coś o populacji wydzielamy warstwy i one mówią jaki procent osób powinien być w próbie. Strukturę próby określamy jeszcze przed badaniem. W kwotowym badacz sam decyduje które jednostki wejdą do określonych kwot a w warstwowym jest losowanie. Liczebność próby kwotowej powinna być większa o 50% niż w doborze losowym.

Określenie liczebności prób.

Liczebność prostych prób losowych.

Decydując się na prostą próbę losową od razu decydujemy, czy będziemy ją pobierać przez losowanie zwrotne czy bezzwrotne (na każdy wariant są bowiem inne wzory.

Wyprowadzona ze wzoru liczebność próby jest zawsze mniejsza dla losowanie bezzwrotnego niż wyliczona liczebność próby dla losowania zwrotnego.

Arbitralnie przyjmujemy błąd szacunku. Im mniejszy błąd tym większa liczebność próby. Trzeba pamiętać by w projekcie napisać co szacujemy – średnią czy proporcję (%). Ustalić z jak dokładna ma być estymacja = jaki ma być dopuszczalny błąd e. Jaki przyjąć poziom/współczynnik ufności (badać ustala arbitralnie) – najczęściej 90% lub 95%. – im wyższy poziom ufności tym większa próba. Wartość z tablic rozkładu normalnego przy ustaleniu przedziału ufności trzeba wpisać.

P=0,95 oznacza, że przy wielkrotnym pobieraniu prób losowych na każde 100 przypadków, 95 przedziałów ustalonych z prób zawierać będzie wartość parametru Q, a 5 z nich nie obejmie wartości parametru Q.

Im szerszy przedział ufności tym mniej dokładne stwierdzenie co do wartości parametru Q.

Im wyższe prawdopodobieństwo P, tym większa pewność, że stwierdzenie jest prawdziwe.

Im wyższe prawdopodobieństwo, tym szerszy przedział ufności.

Jakie jest odchylenie standardowe lub frakcja badanej cechy w populacji (trudno określić). „p” szacujemy sami lub na podstawie badania pilotażowego, poprzednie wiarygodne badania, opinia eksperta.

Wzór na obliczenie niezbędnej wielkości będzie miał inną postać w zależności od tego jaki parametr populacji badacz chce oszacować (czy średnią czy wskaźnik struktury), jakimi danymi na temat populacji badacz dysponuje, jakim schematem losowanie chce lub może się posłużyć.

Najpierw napisać która zmienna jest dla mnie w badaniu najważniejsza, czy za najważniejszą do oszacowania cechę tej wybranej zmiennej uznaję średnią czy proporcję, jakie informacje na temat interesującej mnie populacji posiadam (np. czy znam jej liczebność).

Błąd szacunku wartościowy lub procentowy w zależności od tego czy liczymy średnią czy frakcję. Przedział ufności budujemy dodają i odejmując do parametru błąd szacunku.

Gdy szacowana jest średnia zmiennej:

Losowanie zwrotne (niezależne), populacja powyżej 100 000 jednostek:

n = zα² * S²(x) / e²

Losowanie bezzwrotne (zależne):

n = N / [1 + N * e² / zα² * S²(x)]

Jeżeli P = 90% - zα = 1,64, P= 95% - zα = 1,96, P = 99% - zα = 2,58

Gdy szacowana jest frakcja (udział procentowy) elementów wyróżnionych:

Losowanie zwrotne:

n = [zα² * p(1- p)]/ e²

Losowanie bezzwrotne:

n = N / [1 +( (N * e²) / zα² * p ( 1 – p))]

n = N / [ 1 + (N – 1) * e² / zα ² * p (1 – p)]

W wszystkich wzorach niezbędna jest informacja o zakresie zróżnicowania badanej cechy w populacji S²(x) lub o wyobrażalnej frakcji elementów wyróżnionych (p).

Za p można wstawić 50% gdy nie znamy frakcji.

Jeżeli nie wiem nic to wzory się redukują tak:

Losowanie zwrotne:

n = zα² / 4 * e²

Losowanie bezzwrotne:

n = N / [ 1+ (4 * (N – 1) * e² / zα²)]

Liczebność próby dla losowania zwrotnego wychodzi zawsze większa niż w bezzwrotnym.

n bezzwrotne = n zwrotne / (1 + 1/N * n zwrotne)

Liczebność w doborze nielosowym o liczebności próby decydują zwykle: doświadczenie badacza/zleceniodawcy, ograniczenia finansowe badacza/zleceniodawcy, punkt widzenia itp.

Wskazanie jednostek na drodze doboru systematycznego (szuka w podręczniku)

Wybór jednostek na drodze doboru kwotowego

Należy b dobrze strukturę badanej populacji ze względu na cechy podziału. Badaną populację dzielę na grupy (warstwy) według cech, ustalam procentowy udział wybranych warstw w populacji badanej. Ustalam skład próby proporcjonalnie do udziału poszczególnych warstw w populacji (ustalam tzw. Kwoty). Dobór odpowiednich jednostek wchodzących w skład ustalonych kwot jest już przypadkowy.

Plan pobrania jednostek w doborze kwotowym:

1. Pobranie za pomocą cech niezależnych od siebie

2. Pobranie za pomocą powiązanych ze sobą cech

Opracowanie sposobu pobrania jednostek – opracowanie planu pobrania próby. HELP!!!

ZA TYDZIEŃ: będziemy liczyć zadania więc weź kalkulator!!!