Проблема построения выборки в связях с общественностью

Особенность планирования и управления коммуникационными процес­сами, в том числе и планирования работы со средствами массовой инфор­мации, требует изучения большого числа единиц наблюдений. Соответ­ственно на этом этапе работы исследователь определяет, с какой совокупностью объектов (выборочной или генеральной) он будет рабо­тать. Генеральной совокупностью является вся совокупность объектов, принимающих участие в исследовании. Из общего числа респондентов выбирается некое чис­ло людей, которые и принимают участие в исследовании. Такой выбор интервьюируемых называется выборочной совокупностью.

По данным исследований, проведенных американскими социолога­ми в 2001 г., генеральную совокупность целесообразнее использовать при оценке отношения к СМИ узконаправленных целевых аудиторий, а выборочная совокупность оптимальна при исследовании «размытых» целевых аудиторий иизменения отношения к товарам рынка FMSG.

В ряде исследований происходит обобщение результатов выборки и на их основании делается вывод об отношении к товару или услуге всей генеральной совокупности. Такая выборка носит название ре­презентативной, причем репрезентативность обеспечивается вероят­ностным отбором, основанном на случайном и равновероятностном отборе из всех единиц генеральной совокупности. При таком отборе расхождения между признаками выборки и генеральной совокупно­сти минимизируются.

В том случае, если отбор единиц наблюдения носит случайный харак­тер, уменьшается количество систематических ошибок. Величина слу­чайного отклонения зависит от количества единиц, принимающих участие в исследовании. За последние годы разработано довольно большое количество статистических методов, которые позволяют определить ве­личину допустимых отклонений вследствие случайных ошибок при формировании выборки. Для этого выборку необходимо строить таким образом, чтобы можно было рассчитать вероятность получения разных результатов. Одним из самых распространенных способов является слу­чайный отбор. В этом случае всем единицам генеральной выборки при­сваиваются номера и случайным образом отбирается определенное ко­личество номеров, которое соответствует размеру желаемой выборки.

Второй, не менее эффективный, способ — системный отбор. Напри­мер, из базы данных, включающей в себя 40 тыс. единиц, необходимо отобрать 1 тыс. В случае системного отбора будет отбираться каждая сороковая единица от первой специально отмеченной. Достоинством системного отбора можно считать низкую погрешность, так как он не предполагает разработки той схемы, которая могла бы привести к ис­кажениям. С другой стороны, в ряде случаев получаемая информация может оказаться однобокой. К примеру, если в процессе системного от­бора будет анализироваться каждое седьмое печатное издание, вклю­чая воскресное, отобранное по хронологическому принципу, то может сложиться ситуация, когда в исследовании будут принимать участие издания, выходящие в один и тот же день недели.

Диапазон погрешности рассчитывается по следующей формуле:

где N— объем выборки, р и (р-1) — величина типологических групп, определенная по какому-либо параметру, например по возрасту или полу.

Эмпирическим путем в 2000 г. в результате ряда исследований полити­ческой активности женщин и мужчин были установлены следующие гра­ницы погрешности, возникающие при случайном отборе. В таблице при­ведены статистические данные максимально возможного отклонения от заложенных параметров генеральной совокупности. При этом абсолют­ное большинство результатов должно соотноситься с уровнем допусти­мого интервала, величину которого будет определять объем выборки, а также однородность генеральной совокупности. В 2001 г. американскими социологами Гленом Брумом и Дэвидом Дузером была установлена сле­дующая зависимость (см. рис. 1).

Таким образом, можно сделать вывод о том, что чем больше объем выборки, тем меньше погрешность. Чем более однородна выборочная масса, чем ближе доля единиц наблюдения либо к 0%, либо к 100%, тем уже интервал погрешности (табл. 1).

100 500 1000 1500 2000

Рис. 1. Зависимость Брума-Дузера

Например, 12% из 300 опрошенных замужних женщин в возрасте 35+ занимают активную позицию по вопросам экономики. Уровень погрешности по результатам исследований данной группы составлял ± 4,5% в 95% выборочных исследований. Соответственно показатель 95% позволяет определить вероятность получения ненадежных дан­ных.

В процессе проведения маркетинговых и социологических иссле­дований перед специалистом по связям с общественностью встает вопрос о том, какая погрешность приемлема, исходя из поставленной задачи. После этого с помощью вышеприведенной таблицы можно ус­тановить, какой объем выборки будет удовлетворять доверительному интервалу.

При этом необходимо учитывать тот факт, что маркетинговые ис­следования направлены на изучение рынка, уровня потребительской активности, а социологические — на изучение существующего отно­шения к предлагаемому товару или услуге, а также степени глубины и достоверности восприятия сообщения, размещенного в том или ином СМИ. При этом особое внимание уделяется изучению степени соот­ветствия средств массовой информации характеру размещаемого со­общения и ожиданий аудитории.

Например, имея случайные выборки из совокупностей двух объявле­ний, следует выяснить, какое из них наиболее привлекательно для целевой аудитории. Если выделенный на исследования бюджет позволяет провести тестирование двух групп, включающих 100 человек в каждой выборке, то величина погрешности может достигать ± 10,2% (в том слу­чае, если 50% опрошенных выдают позитивную реакцию на размещен­ное объявление). Чтобы оценить финальный результат, необходимо из­начально установить 20,4% порог погрешности для обоих объявлений (так как для чистоты результатов необходимо суммировать погрешность каждой выборки). Если полученный результат окажется меньше ука­занной цифры, значит произошло какое-либо внешнее вмешатель­ство. К тому же 20,4% — слишком высокий показатель, по которому довольно сложно судить об эффективности сообщения. Таким обра­зом, устанавливаем необходимый объем выборки — 400 человек. Это даст возможность предположить, что разница в 10% возникла не слу­чайно, а под воздействием ряда объективных факторов.