Metody doboru próby

W pierwszym etapie badacz określa możliwie precyzyjnie badaną populację.

Populacja badana to zbiorowość, której wszystkie elementy mają wspólne cechy i o której badacz chce uzyskać określone informacje w celu rozwiązania problemu marketingowego. W definicji operacyjnej wyodrębnia się takie składniki populacji badanej, jak podmiot (element) badania, jednostkę próby, przedmiot populacji oraz czas i miejsce, w którym jednostki próby będą poddane badaniom.

W wielu badaniach jednostka próby może być jednocześnie podmiotem (elementem) populacji badanej. Jest tak w wypadku badania konsumentów indywidualnych. Mówi­my wówczas o tzw. jednostce prostej w odróżnieniu od jednostki złożonej, takiej jak gospodarstwo domowe lub przedsiębiorstwo.

Oto przykłady zdefiniowania populacji badanej:

- dla projektu badawczego dla dużego supermarketu w Ka­towicach:

podmiot (element) badania — głowa gospodarstwa domo­wego odpowiedzialna za dokonywanie większości za­kupów w supermarkecie, tj. podejmująca samodzielnie decyzje o zakupie (kobieta lub mężczyzna),

jednostka próby — gospodarstwa domowe,

zakres przestrzenny — Katowice,

czas — marzec 19.. r.:

W badaniach reakcji konsumentów na nowy środek do pielęgnacji ciała populacja badana może być np. zdefiniowa­na w następujący sposób:

podmiot (element) badania — kobieta w wieku 30-50 lat,

jednostka próby — kobieta w wieku 30-50 lat,

zakres przestrzenny — miasta powyżej 200 tyś. mieszkańców,

czas - l maja -15 maja 19.. r.

Wybór jednostki próby wymaga w wielu wypadkach ustalenia wykazu populacji badanej. W tym etapie sporządzę, się listę odwzorującą badaną populację, będącą zbiorem jej: elementów i nazywaną operatem populacji badanej. Operatem mogą być: księga adresowa, książka, telefoniczna, lista wyborców, branżowy katalog firm lub jakikolwiek inny wykaz

Sporządzone zgodnie z pięcioma zasadami:

1)odpowiedniości — wykaz powinien wiernie odzwierciedlać badaną populacje z uwzględnieniem jej aktualności,

2) kompletności — wykaz powinien zawierać wszystkie jednostki badanej populacji,

3) wyłączności — każdy element populacji powinien występować w wykazie tylko jeden raz,

4) dokładności — wykaz nie może zawierać jednostek nie istnie­jących lub nie należących do populacji badanej,

5) dogodności — wykaz powinien być ponumerowany i dostęp­ny w jednym miejscu.

Rzadko się zdarza, aby wykaz spełniał wszystkie wymagania. Występujące rozbieżności są źródłem błędów związanych z da­nym wykazem.

Następnie przystępuje się do określenia liczebności próby. Chodzi o to, aby na podstawie wyników badania próby możliwe było wyciągnięcie wniosków o całej populacji badanej z zachowaniem określonej dokładności i wiarygodności. Jeśli w próbie liczącej 2000 jednostek dobranej metoda doboru losowego na określone pytanie pozytywnie odpowie­działo 30% badanych, to w 95% przypadków można oczekiwać, że prawdziwa odpowiedź na to pytanie w całej l populacji będzie się mieścić w przedziale od 28% do 32% l (błąd nie jest większy niż ±2%). Błędy szacunku zostały zestawione w tablicy 14. Jak wynika z danych przedstawionych w tablicy, dokładność wyników badań prowadzonych na małych próbach losowych (100-200 jednostek) jest ograniczona. Dużą poprawę dokładności (reprezentatywności) można uzyskać, zwiększając próbę do 500 jednostek. Jednocześnie należy zauważyć, że dalsze zwiększanie liczebności próby tylko l w niewielkim stopniu poprawia dokładność wyników. Dla przykładu zwiększenie próby z 500 do 1000 jednostek, które oznacza podwojenie kosztów badania ankietowego, poprawia dokładność wyników zaledwie o l-2%, zaś zwiększenie próby z 2000 do 4000 oznacza wzrost dokładności mierzony miejscami po przecinku. Niezmiernie rzadko oczekuje się w badaniach marketingowych tak aptekarskiej dokładności.

Błędy szacunku w zależności od wielkości próby badawczej w %

Wielkość próby	Wielkość błędu szacunku (+ lub -) w przypadku następującego procentu uzyskanych odpowiedzi od respondentów
		10%	20%	30%	40%	50%
4000	0,9	1,2	1,4	1,5	1,5
2000	1,3	1,8	2,0	2,1	2,2
1000	2,0	2,0	3,0	3,0	3,0
500	3,0	4,0	4,0	4,0	4,0
200	4,0	6,0	6,0	7,0	7,0
100	6,0	8,0	9,0	10,0	10,0

Na poziomie ufności 95%.

Dobór losowy próby to sposób doboru jednostek, w którym przypadek losowy decyduje o tym, która jednostka zostanie dobrana z listy badanej populacji, a wice wszystkie jednostki badanej populacji mogą się znaleźć w próbie z tym samym znanym prawdopodo­bieństwem.

Najczęściej stosowaną metodą losowania jest losowanie proste (bez zwracania), w wyniku, którego otrzymuje się prostą próbę losową. Losowanie to odbywa się za pomocą tablic liczb loso­wych. Do losowania większych prób liczących, co najmniej kilka­set jednostek używa się czterocyfrowych tablic liczb losowych Należy dodać, że prosta próba losowa nie zapewnia jej reprezenta­tywności.

Najczęściej stosuje się tzw. losowanie proste (bez zwracania) za pomocą tablic liczb losowych. Prostą metodą losowania jest również tzw. losowanie systematyczne. Jeśli chcemy wylosować z wykazu zawierającego 50 przedsiębiorstw (N) próbę liczącą 10 przedsiębiorstw (n), to możliwe jest podzielenie próby na, 10 równych interwałów (k), gdzie k = N/n = 5. Z pierwszego interwału wybiera się losowo jakikolwiek numer przedsiębiorstwa, a każdy następny numer dobiera się do próby, dodając wielkość interwału k. Jeśli wylosowany został numer 4, kolejnymi jednostkami są przedsiębiorstwa o numerach: 9, 14, 19 itd. Wśród metod nielosowego doboru próby największe zastosowanie w badaniach marketingowych znalazły metody: doboru jednostek typowych, doboru kwotowego oraz kuli śniegowej. Stosowanie tych metod wymaga wiedzy i intuicji badacza oraz wiąże się z konieczną ostrożnością w interpretacji wyników.

Metoda doboru jednostek typowych polega na doborze do próby takich jednostek, które zostały uznane za przeciętne, typowe. Przykładem są klienci sklepu ulokowanego w typowym punkcie miasta, gospodarstwa domowe o przeciętnych dochodach, uliczni przechodnie w powszedni dzień w centralnym punkcie miasta.

Testowanie nowego produktu żywnościowego przez dodawanie go do innych sprzedawanych produktów. Metoda ta jest często stosowana we wstępnych etapach badań, gdzie wymagana jest szybkość i małe koszty, np. do pomiaru pilotowego, sprawdzenia kwestionariusza. Metoda doboru jednostek typowych jest jednak źródłem większych błędów w porównaniu z losowaniem prostym.

Jak dobrać próbę?

Kiedy podjęta jest już decyzja co do liczebności próby, można przystąpić do wyboru metody dobom próby badawczej, a więc sposobu, w jaki elementy populacji będą dobierane do próby. Najogólniej, można przyjąć, że metody dzielą się na dwie podstawowe grupy:

1. metody oparte na rachunku prawdopodobieństwa (dobór losowy)

2. metody nie oparte na rachunku prawdopodobieństwa (dobór nielosowy)

Jedna z najczęściej stosowanych metod doboru jest metoda doboru kwotowego. Opiera się ona na założeniu, że próba jest reprezentatywna dla całej populacji badanej, jeśli struktura próby z punktu widzenia istotnych cech jest taka sama jak struktura badanej zbiorowości. Dobór próby wymaga więc dokładnej znajomości struktury badanej populacji. Badaną populację opisuje się według określonych kryteriów (cech), dzieląc ją na warstwy. Następnie określa się skład próby proporcjonalnie do udziałów poszczególnych warstw. Jeśli chcemy np. zastosować metodę kwotową do doboru jednostek dla próby liczącej 500 konsumentów, próba zaś ma być odbiciem całej populacji (ludności) Polski, to opierając się na danych Narodowego Spisu Powszechnego łatwo ustalić, jakie powinny być kwoty (proporcje) próby z punktu widzenia takich cech, jak płeć, wiek, aktywność zawodowa, wykształcenie, miejsce zamieszkania itp. (tablica 16). Dobór następuje na podstawie cech niezależnych od siebie lub ze sobą powiązanych.

Tablica 16

Ustalenie rozkładu próby metodą kwotową

Struktura gospodarstw domowych według liczby osób
Liczebność gospodarstwa	NSP 1998 (w %)	W próbie liczącej 500 jednostek ( w liczbach bezwzględnych)
1-osobowe	18,3	91
2-osobowe	22,3	112
3-4-osobowe	42,3	212
5- i więcej osobowe	17,1	85
Razem	100,0	500

W wypadku badań, w których populacja badana składa l się z jednostek nietypowych, do których bardzo trudno l dotrzeć i ustalić, stosuje się metodę kuli śniegowej. Nazwa l metody dobrze oddaje jej istotę. Rozpoczynamy bowiem dobór od nielicznej grupy badanych, do których udało się dotrzeć, a następnie prosimy ich o wskazanie kolejnych znanych im jednostek o podobnych cechach. W ten sposób powiększamy liczbę jednostek w próbie aż do uzyskania zakładanej liczebności próby. Gdyby badania marketingowe miały dotyczyć osób uprawiających grę w golfa w Polsce, można byłoby je rozpocząć od kilku graczy, prosząc ich o wskazanie znanych im osób podzielających ich zainteresowania.

Jednym z najważniejszych zadań w etapie realizacji badań bezpośrednich jest odpowiedni dobór próby badawczej. W gruncie rzeczy badania marketingowe mogły się rozwinąć tylko dzięki temu, że właściwie dobrana próba badawcza daje możliwość uogólnienia charakteryzujących ją prawid­łowości na całą. badaną populację. Badając stosunkowo niewielu respondentów, możemy uzyskać informacje o całe, często wielomilionowej badanej zbiorowości. Próba to część populacji, którą chcemy poddać pomiarom

Niewiele jest badań marketingowych, w których możliwe i celowe byłoby zbadanie całej zbiorowości. Można sobie wyobrazić, że producent maszyn górniczych, wprowadzając nowe produkty na rynek, będzie badać wszystkich swoich potencjalnych klientów. Ich lista jest stosunkowo niewielka (około 70 kopalń), a kontakt producenta z nabywcami — łatwy i bezpośredni. W takim wypadku badania mają charakter wyczerpujący, tzn. obejmują wszystkie jednostki badanej populacji. Są to jednak przypadki rzadkie. Najczęściej badania mają charakter niewyczerpujący, tzn. obejmują tylko pewna określoną część badanej zbiorowości.

Na podstawie wyników pomiaru próby formułuje się wnioski opisujące całą zbiorowość. Postępowanie to nazywa się wnioskowaniem statystycznym. Celem doboru próby jest więc opis badanej populacji na podstawie wyników pomiaru pobranej z niej próby.

Korzyści z doboru próby

Prawidłowy dobór próby badawczej oferuje 0 badaczowi pewne oczywiste korzyści.

1. Oszczędność pieniędzy.Jeśli chcemy się dowiedzieć czegoś o odczuciach, motywach i preferencjach potencjalnych nabywców n p. nowej galaretki owocowej, to taniej jest zadać pytania i analizować odpowiedzi l tysiąca niż l miliona gospodyń domowych.

2. Oszczędność czasu. Chodzi nie tylko o czas ankieterów, którzy prowadzą badania na mniejszej liczbie jednostek, ale również czas związany z przetwarzaniem uzyskanych w ten sposób danych. Niektóre badania, np. dotyczące poziomu znajomości nowego produktu, mają sens tylko w odniesieniu do określonego przedziału czasu. Przedłużenie tego okresu jest niekorzystne.

3. Zwiększona dokładność i wiarygodność wyników. Stwierdzenie to może się wydawać paradoksalne, ale w wielu wypadkach jest prawdziwe. Często można uzyskać dokładniejsze wyniki w badaniach niewyczerpujących (na pewnej części badanej zbiorowości) niż w badaniach wyczerpujących. Wynika to z tzw. błędów zbierania danych. Prowadzenie badań na wielomilionowych zbiorowościach (jak np. w Narodowym Spisie Powszechnym) oznacza konieczność zatrudniania bardzo licznych zespołów ankieterskich, koordynatorów, osób kodujących dane i wprowadzających je do komputera itp. Wraz ze wzrostem liczby osób pracujących nad jednym projektem roś nie prawdopodobieństwo popełnienia błędów, związane także z trudnościami w pozyskaniu wysoko kwalifikowanych współpracowników.

4. Zmniejszenie kosztów prowadzenia badań związanych z koniecznością wypróbowania i/lub zniszczenia testowanego produktu. Na przykład testowanie nowej galaretki spożywczej we wszystkich gospodarstwach domowych w Polsce (około 12 mln) mogłoby doprowadzić do bankructwa przedsiębiorstwo, które badania takie zamierzałoby zlecić.

Z tych praktycznych względów większość badań marketingowych prowadzi się na stosunkowo niewielkich próbach badawczych.

Proces doboru próby składa się z 5 etapów:

1. zdefiniowania badanej zbiorowości (populacji),

2. ustalenia wykazu (operatu) populacji badanej,

3. ustalenia liczebności próby,

4. wyboru metody doboru próby,

5. pobrania próby.

4

---