Как провести выборку респондентов для опроса
Недостаток информации о потенциальных клиентах – проблема, с которой сталкиваются многие компании. Запустить успешный продукт, не зная потребностей и мнения целевой аудитории, невозможно. Протестировать идею, доработать предложение, найти боли, выявить триггеры – всё это может сделать правильно проведённый опрос.
Самое сложное в организации исследования – добиться точности. Некорректные данные, полученные в результате обработки ответов, искажают картину и снижают эффективность будущих рекламных кампаний. Ошибки совершают даже учёные, посвятившие десятки лет изучению социальных процессов. Никто не застрахован от недочётов, но минимизировать их поможет глубокая проработка анкеты и корректно составленная выборка респондентов.
Виды выборок
Респонденты отбираются в зависимости от задач опроса. В первую очередь необходимо понять, чьё мнение сможет упростить решение проблемы, а после – определить тип выборки, подходящей для этой цели. В научных исследованиях распространены вероятностные методы:
- случайный отбор: используется при однородной генеральной совокупности – респонденты выбираются из общего списка рандомным образом;
- механический: логика та же, но список для выбора упорядочен по определённому критерию;
- стратифицированный: вся аудитория разбивается на несколько страт, из которых опрашивают по несколько человек;
- серийный: по смыслу похож на предыдущий метод, но здесь для анкетирования отбираются не отдельные люди, а целые группы.
Описанные виды выборки чаще используются в научных исследованиях. Для маркетинговых целей участников фильтруют по субъективным критериям. Самый популярный тип – отбор людей по квотам. В рамках этого метода людей разбивают на группы по социально-демографическим характеристикам. В каждой из них устанавливается требование по количеству релевантных респондентов.
Широко распространён и стихийный вид. Его логика заключается в том, что на вопросы отвечают все те, кто может это сделать. Для поиска труднодоступных категорий людей используется метод снежного кома, который в процессе анкетирования предполагает сбор контактов знакомых, подходящих под цели опроса.
Мало респондентов — много вопросов
Перед проведением опроса исследователь рынка сталкивается с двумя задачами: составлением выборки и созданием анкеты. Многие ошибочно думают, что результат целиком зависит от количественных факторов, стараясь задать как можно больше вопросов и опросить максимальное количество людей. В реальности всё зависит от содержательных параметров.
За качество отобранной аудитории отвечает репрезентативность. Этот параметр показывает, насколько корректно генеральная совокупность представлена в выбранной группе респондентов. Для создания репрезентативной выборки необходимо выделить важные для исследования характеристики людей и сегментировать ЦА по этим параметрам. Проведя эту работу, можно оценить, сколько человек необходимо опросить для получения объективных показателей.
Длина анкеты также не отражает её эффективность. Одни виды опроса предполагают большой список вопросов, а данные для других можно получить с помощью 2-3-х развёрнутых ответов.
Нужно ли много респондентов
Какое количество респондентов для опроса считать правильным? Этот вопрос вызывает сложности у многих исследователей рынка, поскольку от него зависят стоимость работы и результаты исследований. Многие убеждены, что масштабы выборки должны быть пропорциональны общей численности группы. На деле размер зависит от двух параметров:
- допустимой статистической погрешности;
- количества сегментов аудитории.
Результаты с точностью 90% дают репрезентативные группы в размере 100 человек. Свыше тысячи респондентов набирают крупные аналитические центры для проведения опросов по всей России. Таких масштабов требует только социологическое исследование, для маркетинговых целей разумнее сокращать количество для экономии бюджета. Увеличивать размеры опрашиваемой аудитории имеет смысл, когда сегменты сильно отличаются по социально-демографическим характеристикам.
Важные рекомендации
Чтобы анкетирование участников принесло пользу компании, необходимо поставить чёткие задачи исследования. Полученная информация должна помогать в достижении маркетинговых целей, поэтому при подготовке подробно опишите портреты клиентов, а затем переходите к организационной работе.
- каким параметрам должны соответствовать респонденты, чтобы минимизировать случайные ошибки;
- где найти эту аудиторию и нужно ли делить её на группы;
- сколько человек требуется для воссоздания реальной картины;
- как убедить людей участвовать в опросе.
На последнем пункте часто совершаются ошибки. Нередко потенциальным участникам предлагается вознаграждение за заполнение анкеты. Однако этот подход не даёт объективных данных. Другая сложность, с которой сталкиваются организаторы – труднодоступная выборка. Достучаться до такой аудитории сложнее, поэтому при подготовке нужно подумать над мотивационными стимулами и продумать ситуацию, в которой объясняется необходимость их участия.
Как привлечь нужных людей
Анализ ЦА – полезный инструмент проработки мотивации для респондентов. Каждой группе нужна своя легенда, которая вовлечёт их и поможет получить честные ответы. Для сбора релевантных людей можно использовать соответствующие их характеристикам способы:
- Демонстрация важности: работает для рациональной аудитории, которой нужен смысл. Задача – объяснить необходимость опроса.
- Нацеленность на результат: человеку нужно понимать, в чём заключается цель исследования и для чего нужны его ответы. Задача – рассказать, какую проблему решает анкетирование.
- Нематериальное вознаграждение: здесь работает логика взаимопомощи – вы даёте что-то взамен. Задача – пообещать полезный бонус за честные ответы.
Процесс привлечения и мотивации определяет метод выборки. К каждому типу группы нужен свой подход. Для упрощения задачи сокращайте количество вопросов в анкете и говорите время, которое нужно потратить на ее заполнение. Если задача займёт всего 5-10 минут, то и возражений от респондентов будет меньше.
Распространённые ошибки
Правильная организация опроса не исключает ошибок в сборе аудитории, которые можно разбить на две категории: систематические и случайные.
Первый тип наиболее опасен, поскольку искажает результат. Обычно это происходит, когда вместо соответствующих целям исследования людей опрашиваются наиболее доступные респонденты. При таком способе происходит смещение выборки. Главная причина этой ошибки – способ проведения анкетирования. Например, вместо общего среза водителей опрашиваются только владельцы дорогих машин. Второй тип вызван статистической погрешностью. Её вероятность снижается с увеличением количества опрошенных людей.
Ошибки можно разделить также по источникам их возникновения:
- концептуальные – связаны с неверной гипотезой;
- процедурные – происходят от неправильной модели отбора;
- организационные – появляются на стадии реализации в результате работы исполнителей.
Для сокращения количества недочётов необходимо проводить опрос под строгим наблюдением. Исполнители должны быть заинтересованы в получении объективных данных.
Заключение
Корректно собранная выборка – это единственная гарантия точных результатов опроса. При этом главную роль играет содержательная работа, потому что корректность данных зависит не от количества участников, а от метода сбора информации. За отбором респондентов должен быть глубокий анализ аудитории, соответствующей маркетинговой задаче.
Источник
Практические способы построения выборки в исследованиях и опросах
Elitarium.ru , 1 июля 2011г.
Предисловие редакции HT.ru:
Данная статья адресована, в первую очередь, маркетологам и социологам, которые занимаются проведением массовых опросов и исследований. Но нам бы хотелось, чтобы с этим материалом были знакомы наши hr-ы. Даже если Вы еще никогда не занимались проведением опросов в своей организации, поверьте, Вам предстоит когда-нибудь столкнуться с этой интереснейшей областью работы. И одной из первых проблем, которая встанет перед Вами, будет вопрос «Кого привлекать к опросу?». Скажем так, данная статья не даст простого и четкого ответа на этот, в действительности, непростой вопрос. Но, прочитав ее, Вы сможете по-новому, осмысленнее и более профессионально взглянуть на тот фронт работ, который представляет собой проведение опросов. Например, Вы сможете предугадать, чьи ответы Вы получите в случае, когда опрос в организации будут проходить «все желающие».
Автор статьи: Игopь Cтанислaвович Бepeзин, консультант по маркетинговым стратегиям, президент Гильдии мapкетoлoгов (г. Моcква).
Опрос и анкетирование являются ведущими, универсальными методами проведения социологических и маркетинговых исследований. Чаше всего, когда говорят о маркетинговом исследовании — сборе первичной информации, имеют в виду именно опрос или анкетирование, предполагающие прямое выяснение, непредвзятого мнения достаточно многочисленной группы респондентов.
Массовым считается опрос, в ходе которого путем личной беседы сотрудника исследовательской компании — интервьюера с носителями информации (респондентами), состоящей из нескольких десятков коротких вопросов, изучаются мнения нескольких сотен (тысяч) человек. Под анкетированием понимают безличную форму общения исследователей с носителями информации, при которой респонденты самостоятельно отвечают на вопросы анкеты, следуя содержащейся в ней инструкции и не вступая в непосредственный контакт с интервьюерами.
Конечной целью анкетирования и массового опроса является получение данных, характеризующих так называемую генеральную совокупность. Генеральная совокупность — это все представители какой-либо группы, носители какого-либо важного признака, например:
Для того чтобы опросить десятки или сотни тысяч, а тем более — миллионы человек (компаний), из которых может состоять генеральная совокупность, нужны сотни или даже тысячи интервьюеров. На проведение подобного исследования могут понадобиться десятки, если не сотни миллионов долларов и не менее полугода напряженной работы. Такое возможно только при переписи населения (проводящейся не чаще одного раза в 10 лет).
Однако в маркетинге этого и не требуется. Достаточно того, чтобы относительно небольшая выборка (от нескольких сотен до нескольких тысяч представителей) репрезентировала (выразила) мнение генеральной совокупности. Как такое возможно? На каком основании можно распространять данные, полученные от небольшой группы людей, на существенно (в десятки и сотни раз) большую группу? На основании гипотезы о том, что на поведение, знания, отношение потребителей к компании, товару, услуге или отдельных их компонентов оказывают влияние социально-демографические характеристики самих потребителей.
Иными словами, большинство представителей четко определенной социально-демографический группы будут сходным образом реагировать на внешние, в данном случае — рыночные стимулы: товар, цену, упаковку, рекламу и т. д. и т. п. И нет никакой необходимости опрашивать всех представителей этой группы, поскольку ее мнение (с допустимой погрешностью) может представить (репрезентировать) небольшая выборка из ее представителей.
Способы построения выборки
Существуют две группы методов построения выборки , в той или иной степени реализующих репрезентацию мнений и позиций генеральной совокупности: вероятностные и детерминированные.
Первая группа методов (вероятностные) базируется на использовании теории вероятности. В основе ее применения лежит постулат, что репрезентация будет достигнута в случае, если каждой единице генеральной совокупности обеспечено равновероятное попадание в выборку. Например, если генеральной совокупностью является все взрослое (16-85 лет) население города (200 тыс. человек), то каждому жителю должна быть обеспечена вероятность стать участником исследования(попасть в выборку), равная 1 / 200 000. В противном случае выборка будет не случайной, а смещенной, т. е. менее репрезентативной.
Реализовать это можно в случае, если все элементы генеральной совокупности могут быть тем или иным образом пронумерованы, а затем эти номера будут выбраны в определенной последовательности — «по воле случая». Например, в Москве около 2 500 средних школ, каждаяиз которых имеет свой номер. Мы могли бы выбрать наугад 100 номеров и провести опрос 100 директоров (завучей, учителей физики, классных руководителей 11-х классов и т. п.) в этих школах.
Эти 100 номеров мы можем выбрать с помощью таблицы или «генератора случайных чисел» (есть такая специальная компьютерная программа), а также с помощью «барабана» но принципу того, как это делается при проведении лотереи. Такие способы построения выборки называются «простой случайной выборкой» . Каждый ее элемент отбирается независимо и имеет равную вероятность попасть в выборку.
Мы могли бы выбрать наугад любое число от 1 до 25, например— 12, а затем взять в выборку школы с номерами: 12, 37, 62, 87, 112, 137 и т. д. Такой метод построения называемся «систематической выборкой» , первый элемент которой выбирается произвольно, а затем выбирают каждый i-й элемент.
Мы также могли бы сначала разделить эти школы на несколько страт (возможно, и пересекающихся), например, на школы физико-математические, спортивные, лингвистические и гуманитарные, а затем произвести случайную или систематическую выборку (по 20-30 школ) из каждой страты. Такой метод построения называется «стратифицированной выборкой» .
Разновидностью стратифицированной выборки является «маршрутная выборка» , суть реализации которой состоит в следующем. Город делится на 20-40 «секторов» по числу интервьюеров, задействованных и исследовании. Каждый интервьюер получает один сектор, маршрут обследования «своего» сектора и инструкцию по реализации простой случайной выборки. Например такую: «Начать обход с улицы Баумана, с дома № 2, третьего подъезда, второго этажа сверху, первой квартиры слева. Затем — дом № 4, второй подъезд, третий этаж, вторая квартира справа. Потом — переулок Комсомольский, нечетная сторона. Потом — тупик Коммунизма. и т. д.»
Наконец, мы могли бы разделить генеральную совокупность на непересекающиеся кластеры, к примеру, по муниципальным районам (их в Москве 125, и в каждом в среднем по 20 школ). Затем случайным образом выбрать пять районов и произвести обследование всех школ данного муниципального района. Такой метод построения называется «кластерной выборкой» .
Тем не менее у вероятностных методов построения выборки есть один весьма существенный недостаток. Каждый из них исходит из предположения о том, что все элементы генеральной совокупности являются равнодоступными: и в «техническом» смысле (у всех есть телефон для телефонного опроса или доступ в Интернет), и в «психологическом», т. е. все респонденты с примерно равной вероятностью согласятся или откажутся принимать участие в исследовании. Однако это не так.
Граждане с относительно высокими доходами менее доступны для исследователей, чем те, чьи доходы невысоки . И нет никакой силы, которая могла бы заставить этих люден отвечать им вопросы социологов или маркетологов. Поэтому все выборки всегда смещены в сторону средне- и малообеспеченных групп населения. Во всех без исключения странах мира.
Менее образованные граждане идут на контакт с социологами менее охотно, чем лица с высшим образованием. Поэтому в большинстве выборок доля хорошо образованных граждан как правило существенно выше, чем в генеральной совокупности.
Никто из сотрудников исследовательских компаний не желает общаться с бомжами, алкоголиками, наркоманами, психо- и социопатами и прочими маргиналами. И у руководителя исследования нет решительно никаких возможностей заставить своих сотрудников делать это. А между прочим, к этим группам в России по взвешенным оценкам относится от 12 до 15% жителей Следовательно, любая выборка смещена в сторону «вменяемых» граждан.
Некоторые граждане боятся отвечать на вопросы, даже самые невинные. Таких людей немного, но они есть. А вот способов заставить их участвовать в опросе нет.
Наконец, есть люди, которые просто не желают участвовать в исследовании. У них есть время, они ничего не боятся, они все понимают, но на вопросы отвечать отказываются. И точка.
Таким образом, все выборки в маркетинге и социологии являются смещенными в сторону средне- и малообеспеченных, более образованных, контактных и вменяемых граждан . Они и репрезентируют общее мнение генеральной совокупности. И все исследователи рынка прекрасно это знают.
Преодолеть наложенные выше проблемы можно с помощью метода «квот» , относящегося к детерминированным методам, при котором априори обеспечивается пропорциональное представительство носителей существенных признаков (пол, возраст, доход, образование и т. п.) генеральной совокупности в выборке.
Это наиболее эффективный, на наш взгляд, метод проведения массовых опросов. При его использовании существенно облегчается задача поиска корреляционных связей, сравнения различных типов (групп) потребителей между собой и экстраполяции выявленных закономерностей на генеральную совокупность.
Единственная, но весьма существенная трудность при реализации него метода состоит в том, что не всегда доподлинно известно распределение всех важных параметров в самой генеральной совокупности . В этом случае исследователь или консультант исследовательского проекта должен взять на себя смелость распределить квоты по своему усмотрению, в соответствии со своим видением, пониманием рынка.
Задача достижения строгой репрезентативности не всегда является важной. Иногда целесообразно воспользоваться существенно более простыми в реализации детерминированными методами:
Достоверность и погрешности измерений
Под «достоверностью», уровнем достоверности понимают показатель вероятности того, что истинное значение изучаемого параметра генеральной совокупности попадет в доверительный интервал. Чем выше задаваемый уровень достоверности, тем больше должна быть выборка. Под доверительным интервалом понимают диапазон, в который попадет истинное значение изучаемого параметра генеральной совокупности при данном уровне достоверности. Чем он меньше, тем больше должна быть выборка.
К примеру, общероссийская городская выборка (14-65 лет) в 1 200 респондентов имеет доверительный интервал 4 процентных пункта при уровне достоверности 0,95. При ее проведении 15% участников опроса заявили, что за последние три месяца были в кинотеатре хотя бы один раз.
Эти данные позволяют нам утверждать с заданным уровнем достоверности, что от 11 до 19% жителей российских городов в возрасте от 14 до 65 лет были в кинотеатре хотя бы один раз за последние три месяца. Иными словами, можно сказать, что все значения между 11 и 19% в данном случае находятся в пределах «допустимой статистической погрешности». Если бы мы хотели задать доверительный интервал в 2 процентных пункта, то выборку (при прочих равных условиях) пришлось бы увеличить примерно в четыре раза.
Со стороны уровня достоверности эти данные означают, что если бы было проведено 100 независимых измерении (опросов) по 1200 респондентов в каждом, то в 95 из них значение доли ответов на вопрос о посещении кинотеатра не вышло бы за пределы доверительного интервала (в этом конкретном случае — 11-19%). А в пяти исследованиях или бы получены значения, выходящие за пределы доверительного интервала. Если бы нас устраивала достоверность на уровне 0,9, то опросить можно было бы 200 человек. Если нам нужна достоверность на уровне 0,99, то пришлось бы опросить более 10 тыс. человек.
Оптимальный размер выборки
Вот одна из формул расчета необходимого объема выборки, используемая при известном среднем отклонении (дисперсии) и заданных уровнях достоверности и точности:
N = (g 2 * z 2 ) / d 2
где: N — искомый объем выборки; g — дисперсия признака, ожидаемое среднее отклонение получаемых результатов от ожидаемого среднего значения; z — коэффициент уровня достоверности (2 — для 0,95, 3 — для 0,99); d — уровень точности.
Допустим, мы изучаем поведение покупателей в продовольственном магазине, в частности, мы хотим определить среднюю сумму чека. Из бесед с владельцем магазина мы узнаем, что она может быть в районе 500-700 руб., а среднее отклонение (g) может составить 200 руб. В ходе опроса мы хотели бы определить среднее значение с точностью (d) до 20 руб. при уровне достоверности (z) в 0,95. Подставляем значения формулу и получаем:
40000 * 4 / 400 = 400.
То есть нам достаточно опросить 400 покупателей . Если бы мы хотели узнать среднюю сумму чека с точностью до 10 руб.. то нам пришлось бы опросить 1600 покупателей. Если бы при этом мы хотели получить уровень достоверности в 0,99, то количество покупателей, которых необходимо опросить, составило бы 3 500 человек. И наоборот: если нас устроила бы точность ±50 руб., то нам достаточно было бы опросить в заданных условиях всего 65 человек.
Практическое использование этой и других формул, которые здесь не будут приводиться, весьма затруднено следующими обстоятельствами:
На практике сначала определяют количество респондентов, которое исследователи предполагают опросить с учетом временных и финансовых ограничений, задают уровень достоверности (обычно — 0,95), а затем уже рассчитывают доверительный интервал.
Определение необходимого и достаточного объема выборки происходит на основе опыта и неформальных «конвенций» исследователей между собой. Считается, и это многократно проверено на практике, что опрос 30-50 представителей конкретной, «узкой» социально-демографической группы населения, например «ярославских замужних женщин в возрасте 30-45 лет, имеющих одного ребенка, высшее образование и совокупный семейный доход в пределах от 1 500 до 3 000 долл. в месяц», можно распространять на всю эту группу, и допустимая ошибка (доверительный интервал) не превысит 4 процентных пунктов при уровне достоверности около 0,95.
Однако полученные данные нельзя распространять, например, на незамужних женщин того же возраста, имеющих такой же доход и уровень образования. А также на женщин, имеющих иной доход, возраст или уровень образования. И уж тем более — на мужчин.
Таким образом, если в задачу исследователя входит получение информации о мнениях, знаниях, поведении или отношении к некой проблеме всех ярославских женщин, и при этом все перечисленные выше социально-демографические факторы являются значимыми, необходимо построить такую выборку, в которой были бы представлены все «узко определенные» группы. В данном случае — две группы по семейному положению, три — по наличию и количеству детей, три возрастные, три доходные, две образовательные. Итого 108 групп, в каждой из которых должно быть не менее 30 представительниц. Всего — более 3 000 респондентов.
На самом деле едва ли найдется вопрос или проблема, на которые все пять факторов будут оказывать взаимное перекрестное воздействие. В большинстве случаев вполне можно было бы обойтись опросом 400-600 респонденток, а затем провести попарный (а не перекрестный) факторный анализ. То есть отдельно исследовать влияние факторов «возраст», «образование», «доход», «семейное положение», «дети». При этом выборка каждый раз разбивалась бы на две-три группы, наполнение которых было бы не меньше 100-150 респондентов.
Репрезентативная выборка, представляющая все население России, должна состоять из 3 600-9 000 человек и 180 групп (два пола, три возраста, два образовательных уровня, три доходные группы, пять типов поселений). Доверительный интервал будет в пределах ±3 процентных пункта. Это означает, что, к примеру, если 30% (12% или 45%) наших респондентов заявили, что регулярно употребляют в пищу майонез, то долю потребителей майонеза в России можно оценить в 27-33% (9-15 или 42-48% соответственно).
Размер выборки практически не зависит от размера генеральной совокупности . И в мегаполисе с населением более миллиона человек, и в уездном городе с населением в 35 тыс. человек для построения выборки, репрезентативной по одинаковому числу параметров, потребуется опросить одинаковое число респондентов.
От чего действительно зависит размер выборки — так это от числа параметров , по которым мы желаем добиться репрезентативности. Если нас устраивает репрезентативность только по полу и возрасту, то выборки в 400 человек в одном населенном пункте будет более чем достаточно. Если параметров три, количество респондентов придется увеличить до 600. Добиться репрезентативности выборки одновременно по пяти параметрам: полу, возрасту, доходу, образованию, сфере профессиональной деятельности — можно лишь на выборке из 1 000-1 200 человек в одном населенном пункте.
В вашей почте раз в неделю. А еще: новости, акции и мероприятия для HR.
Источник
