Badania marketingowe
Ćwiczenia

29.03.2009r.

Plan zajęć

• Dobór próby do badań.

• Metody doboru próby

• Dobór losowy - przykłady

• Dobór nielosowy - przykłady.

Dobór próby do badań

• Dobór próby opiera się na teorii statystyki.

• Celem prawidłowego rozwiązania problemu badawczego, należy właściwie dobrać próbę do badań.

• Pierwszym etapem w procesie doboru próby jest określenie badanej populacji (zbiorowości), od której chcemy uzyskać interesujące nas dane.

• Badania oparte na pomiarze próby nazywa się badaniami niewyczerpującymi.

• Próba reprezentuje całą populację, a tylko jednostki próby poddane są pomiarom.

• Proces doboru próby składa się z kilku etapów:

Etapy procesu doboru próby

1. Określenie populacji generalnej i badanej. Populacja generalna jest to skończona zbiorowość, o której chcemy uzyskać określone dane.

2. Określenie jednostki próby. Może nią być na przykład respondent, bądź produkt.

3. Określenie minimalnej liczebności próby. Należy odpowiedzieć na pytanie, jak liczna ma być próba, aby na podstawie wyników jej pomiaru możliwe będzie wyciągnięcie wniosków o badanej populacji.

4. Wybór metody doboru próby. Sposób, w jaki elementy badanej populacji będą dobierane do badań.

5. Określenie wykazu populacji badanej. Takim wykazem takim może być książka telefoniczna, książka adresowa, katalog produktów, lista wyborców, mapa, itp.

6. Zaplanowanie pobrania próby. Plan zawiera opis takich problemów jak zdefiniowanie jednostki próby, instrukcje dla osób prowadzących pomiary, instrukcje postępowania, gdy dobrana jednostka jest niedostępna itp.

7. Pobranie próby w terenie i jej pomiar. Pomiarowi mogą być poddane tylko te jednostki, które zostały pobrane z wytypowanej (dobranej) próby. Jeżeli jest rozbieżność między próbą dobraną a próbą rzeczywiście pobraną, to rozbieżność ta jest źródłem błędów.

Dopuszczalny margines błędu

• Na określenie maksymalnego błędu statystycznego istotny wpływ ma wybór metody badawczej.

• Margines błędu statystycznego zależy również od sposobu wykorzystania danych, od charakteru decyzji, która na ich podstawie ma zostać podjęta.

• Precyzyjne określenie definicji dopuszczalnego błędu statystycznego w większości przypadków po prostu nie będzie możliwe, wówczas powinno się dokonywać pewnej oceny stopnia dokładności, jakiego należy się spodziewać po danych badaniach.

Błąd standardowy

• Rachunek prawdopodobieństwa pozwala oszacować reprezentatywność próby losowej i jednocześnie błąd z próby (określony za pomocą wzoru).

• Błąd standardowy (odchylenie standardowe) to wartość informacyjna. Gdy wielkość próby rośnie, błąd standardowy maleje.

• Jest maksymalną różnicą, jaką dopuszczamy między wartością zmiennych w próbie i populacji.

• Relacje między błędem próby, procentowym wynikiem pomiaru a wielkością próby można przedstawić za pomocą wzoru.

Poziom ufności

• Poziom ufności informuje, jak statystyki mieszczą się w określonym przedziale.

• Jest inaczej określany pewnością oszacowania.

• Zazwyczaj w badaniach rynku przyjmuje się 95-procentowe prawdopodobieństwo, nazywane poziomem ufności.

Przykład

• Jeśli wynikiem badania danej próby jest 50 procent (na przykład przy pomiarze świadomości marki wśród konsumentów), a przyjęty poziom ufności wynosi 95%, wówczas margines błędu (zwany też błędem próby) wynosi ±4%.

• Innymi słowy, mamy podstawy przypuszczać z 95-procentowym prawdopodobieństwem, że wśród całej populacji od 46 do 54 procent osób rozpoznaje daną markę (istnieje oczywiście pięć procent szans, że wartość ta nie mieści się w tym przedziale — uzyskanie stuprocentowej pewności jest po prostu niemożliwe).

• Poziom ufności nie zawsze wynosi 95 procent — może to być zarówno 99, jak i 90 procent.

• Przy niższym poziomie ufności margines błędu jest z reguły mniejszy (na przykład ±1 procent), natomiast przy wyższym ±5 procent.

• Możemy wybrać, jaki poziom ufności chcemy przyjąć dla potrzeb naszych badań.

Rodzaje doboru próby

• Główną przyczyną tego, że badania nie są przeprowadzane na wszystkich jednostkach wchodzących w skład populacji są koszty.

• Jednocześnie w znacznym stopniu skraca to czas potrzebny do uzyskania wyników.

• Statystycy argumentują, że dokładność oszacowania na próbie w stosunku do oszacowania na podstawie badania całej populacji często niewiele się różni.

• Należy pamiętać, że istnieją na przykład grupy, do których nie dotrzemy z ankietą internetową (np. mieszkańcy wsi w starszym wieku).

Dobór próby

• W przypadku próby losowej kolejnym krokiem jest określenie tzw. operatu, czyli listy potencjalnych respondentów.

• Wybieramy jednostkę doboru próby, którą może być m.in. gospodarstwo domowe, przedsiębiorstwo lub osoba fizyczna.

• Kolejnym krokiem jest określenie metody doboru próby. W tym przypadku mamy do wyboru dużą liczbę technik.

Pierwszą ich grupą są tzw. nielosowe procedury doboru respondentów. Główną ich zaletą są niższe koszty, wadą- mniejsza wiarygodność wyników.

Druga grupa technik- losowe, nie pozwalają na znaczną redukcję kosztów, jednak uzyskane dzięki takim badaniom wyniki możemy uogólniać na całą populację.

Metody doboru próby

• Jest to sposób, w jaki elementy badanej populacji dobierane są do badania.

• Dobór jednostek do badań może odbywać się różnie w zależności od miejsca i przedmiotu badań:

• metody doboru losowego (probablistyczne) - polegają na prawdopodobieństwie dostania się każdej jednostki do próby,

• metody doboru nielosowego (nieprobablistyczne) - polegają na ustaleniu z góry charakterystyk, jakim mają odpowiadać poszczególne jednostki w próbie.

Dobór losowy

Wśród metod doboru losowego wymienia się:

• dobór losowy prosty,

• dobór próby za pomocą tablic liczb losowych,

• dobór losowy systematyczny,

• dobór warstwowy,

• zespołowy,

• wielostopniowy,

• wielofazowy,

• kombinowany.

Dobór losowy prosty

• Jest podstawową metodą - numeruje się kolejno wszystkie elementy listy, nie pomijając żadnych numerów.

• Następnie losowo wybieramy poszczególne numery.

Dobór próby za pomocą tablic liczb losowych

• Zakładamy, że chcemy dobrać próbę losową 100 osób z populacji o liczebności 980.

• Numerujemy wszystkich od 1 do 980.

• Potrzebne będą liczby trzycyfrowe, aby każdy element miał szansę znalezienia się w próbie. Chcemy zatem dobrać 100 liczb z zakresu od 001 do 980.

• Ustalamy według jakiego wzorca będziemy się poruszać po tabeli, wybierając swoje liczby.

Dobór losowy systematyczny

• Do próby dobierany jest (systematycznie) co n-ty element z listy.

• Gdy lista zawiera 1000 elementów, chcemy dobrać próbę 100, wybieramy do próby np. co dziesiąty element.

Dobór warstwowy

• Badacz gwarantuje, że w próbie znajdzie się odpowiednia liczba elementów wylosowanych z podzbiorów tej populacji.

• Dzięki wiedzy o populacji, dzielimy ją na grupy, a następnie w tych warstwach losujemy respondentów.

• Np. aby otrzymać próbę warstwową studentów WSZiB, należy najpierw uporządkować tą populację według lat, kierunków studiów, specjalności, a następnie wylosować odpowiednią liczbę studentów z każdej z tych warstw.

Wybór losowy

Opracowanie losowo dobranej próby jest zadaniem skomplikowanym i trudnym do realizacji.

Przykłady

Jak można sporządzić losowy spis uczniów danej szkoły?

Na podstawie dzienników uczniowskich

Co może być źródłem informacji o całej populacji dorosłych?

• Rejestry wyborców,

• rejestr PESEL,

• katalog kodów pocztowych,

• wywiady telefoniczne.

Jakie istnieją źródła informacji do badania w sektorze buisness-to-buisness?

Najczęściej wykorzystywane są katalogi branżowe

Na podstawie czego można dokonać badania satysfakcji klientów?

Doboru próby losowej dokonuje się często na podstawie listy klientów poszczególnych firm.

Reprezentatywność

Nawet najstaranniej dobrana próba do badań nigdy nie jest doskonałą reprezentacją populacji, z której została dobrana. Zawsze jest jakiś margines błędu z próby.

Wybór nielosowy

Wśród metod nielosowych można wymienić:

• dobór kwotowy (proporcjonalny),

• jednostek typowych,

• eliminacji,

• celowy,

• przypadkowy czy wygodny,

• dobór metodą kuli śnieżnej.

Przykłady wyborów nielosowych

• Wybór celowy jest związany z posiadaną wiedzą i dotyczy dobierania jednostek według określonych kryteriów (np. tylko firmy prywatne o zatrudnieniu do 50 osób).

• Metoda kuli śnieżnej polega na otrzymywaniu informacji o kolejnych respondentach od osób już badanych.

• Wybór kwotowy łączy się z posiadaniem informacji o niektórych charakterystykach populacji i dobraniem próby pod kątem tych informacji (np. 68% mężczyzn, 30% z wyższym wykształceniem).

Określenie liczebności próby

• Ostatnim krokiem planowania badań związanych z doborem próby jest określenie jej liczebności - liczby respondentów.

• Często zależy ona od tego, jak wysoki budżet został przeznaczony na badanie.

• Stosowaną metodą jest określenie tej wielkości zgodnie z wymogami statystyki (określając dopuszczalny błąd oszacowania i poziom ufności).

Przykład (obliczenie na podstawie wzoru)

Chcemy sprawdzić, ilu jest w interesującej nas populacji użytkowników pasty do zębów. Satysfakcjonuje nas 95% pewność co do tego, że uzyskany w badaniach wynik nie odbiega od faktycznej wartości w populacji o więcej niż 4%. Jeśli przewidujemy, że w populacji jest 50% (proporcja 0,50) użytkowników pasty X, to próba powinna wynieść 600 osób (przy bardzo dużej populacji).

Źródła informacji

• Wiele ciekawych informacji można znaleźć na takich stronach, jak:

• TNS OBOP (www.tns-global.pl),

• MillwardBrown SMG/KRC (www.smgkrc.pl),

• gtk Polonia (www.gtk.pl),

• Pentor Research Interna­tional (www.pentor.pl),

• ACNielsenPolska (www.acnielsen.pl),

• Expert-Monitor (www.expert-monitor.pl).