Рейтинг - отношение числа людей, ответивших положительно на вопрос о просмотре передачи (чтении газеты, и пр.), к объему выборки, выраженное в процентах

Иными словами, если мы опросили 1 000 человек, и 253 сказали нам, что вчера смотрели программу "Время", то рейтинг вчерашнего "Времени" - 253/1000 = 25.3%.
А теперь - рейтинг того же "Времени" среди мужчин - 152/480 = 31.7% (мужчин в популяции 48%, а ответили положительно, допустим, 152 мужчин).
Рейтинг среди женщин соответственно - 101/520 = 19.4%.
По аналогии мы можем определить все социально-демографические характеристики данной передачи. Для чего это нужно - чуть позже.

А пока - небольшое лирическое отступление.
Часто можно встретить такое определение рейтинга:
Рейтинг - отношение числа смотревших передачу к объему ГС.
Так вот, РЕДЕЛЕНИЕ. Судите сами, подобным образом можно определить рейтинг только путем референдума (всенародного опроса), а его вряд ли под силу провести даже самой крупной компании. Кроме того, подобное определение как бы исподволь внушает нам, что рейтинг является характеристикой всей ГС.
Фигушки! Рейтинг характеризует только нашу выборку. А в каких взаимоотношениях он находится с ГС, зависит от того, насколько наша выборка репрезентирует ГС, от методики исследования, объема выборки, и т.д.

Продолжаем разговор. Кому нужны социально-демографические характеристики аудитории? Да для нас, рекламистов. Если вы сможете формализовать вашу целевую аудиторию (например, домохозяйки 20 - 50 лет) - то сможете вычислить рейтинг (и не только) в этой целевой аудитории. А, следовательно, узнать, сколько же человек контактировало с Вашей рекламой. Как? Очень просто. Рейтинг в ЦГ надо умножить на объем ЦГ. Получится число людей из ЦГ, смотревших данную передачу. Это называется "проекцией рейтинга на население" (в данном примере на ЦГ). Выражается эта величина обычно в тысячах человек и обозначается (000's).

И вот тут начинаются тонкости. Если мы возьмем ЦГ "мужчины и женщины в возрасте 16-20, с высшим образованием", то сами понимаете, рейтинг будет равен нулю. Не бывает таких. Ну есть, конечно, вундеркинды, но их очень мало, и вряд ли они попали в выборку. К чему я клоню? К тому, что на очень мелких ЦГ медиаданные становятся невалидными.

Тут самое время сказать о точности. Есть одно негласное, хотя абсолютно верное, правило: Нельзя опираться на мнение менее чем 70 человек! Это очень удобное правило. Им крайне легко пользоваться. Видим рейтинг - в 1.75%, знаем, что выборка - 1 000 человек, и прямо с порога этому исследователю и говорим: "Фигня, мол, у тебя, а не исследование". Мало того, что положительно ответили только 17 человек, так ты еще где-то половинку человека разыскал. Помер, что ли, во время просмотра?

Откуда взялось это правило? Вообще говоря, его можно вполне строго доказать с помощью методов теории вероятности. Но можно, я делать этого не буду? Желающие возьмут учебник и:

Теперь о половинке человека. Такое частенько случается с медиаметристами. И происходит это из-за особенностей расчетов, проводимых при получении медиахарактеристик. И эти особенности мы рассмотрим в следующей лекции.

Итак, на выборке в 1000 валидны рейтинги только более 7%. Все, что ниже, как говорит Юри, "плюс-минус два крокодила". Очень, кстати, верное замечание. Но ТерВер - наука хитрая, и математики уже давно (конец 19 века) исхитрились мерить этих крокодилов. Называют они их, правда, "доверительным интервалом". Не углубляясь в подробности, скажу, что доверительный интервал расширяется (крокодилы больше) и при уменьшении рейтинга, и при уменьшении объема выборки. Да, такие рейтинги тоже несут некоторую информацию, однако, доверять им можно только с некоторой оглядкой.

Отсюда один интересный момент. Чем сильнее мы ограничиваем ЦГ пересечением социально-демографических параметров, тем менее точны в этой ЦГ рейтинги. Действительно, объем выборки в каждой социально-демографической группе меньше, чем во всей выборке, а в пересечении социально-демографических групп - еще меньше. Значит, в социально-демографической группе, представленной в выборке менее чем 70 респондентами, рейтинги никакого смысла не имеют.

И последнее. Теперь мы можем написать наше описание выборки из прошлой лекции. Например, так: "В исследовании использована случайная, квотная выборка, репрезентативная по полу и возрасту. Объем выборки - 1 500 человек." И далее: "Генеральная совокупность - все городское население Тверской области (города с населением более 100 000 человек)".

Надеюсь, господа, всем понятен смысл этого описания? В нем четко обозначены основные параметры исследования, позволяющие судить, подходят нам результаты этого исследования для решения наших задач или нет.

Такое исследование (по географическому признаку), совершенно бесполезно для Марка и Юри, для рекламного агентства из города Выдропужска (20 000 человек) для планирования рекламных кампаний в своем городе - тоже. А вот для кампаний, рассчитанных на всю область, - вполне!