Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


ј.  рыштановский Ёксперимент с выборками




ƒл€ оценки ошибки различных видов неслучай≠ных и Ђквазислучайныхї выборок € провел сле≠дующий эксперимент: соединил данные не≠скольких ¬÷»ќћовских исследований и полу≠чил генеральную совокупность. ≈е объем Ч 40 тыс€ч человек. ѕо специальным схемам из это≠го массива € сделал 100 простых случайных выборок, кажда€ по 500 респондентов. “о есть € пыталс€ имитировать ситуации различных выборочных стратегий. «атем € сопоставил свои данные с ¬÷»ќћовскими. ќценки распределе≠ни€ ответов на 5 вопросов анкеты должны были лежать в рамках доверительных интервалов, оп≠редел€емых статистической теорией. Ќапри≠мер, € вз€л вопрос Ђ„то бы ¬ы могли сказать о своем настроении в последние дни?ї с п€тью вариантами ответа.

¬ генеральной совокупности ¬÷»ќћа вариант ответа ЂЌормальное, ровное состо€ниеї выбра≠ло 41,3% респондентов. »з моих 100 выборок только в п€ти процентах случаев ответы вышли за границы 95% доверительного интервала. »ными словами, статистическа€ теори€ полно≠стью подтвердилась.

Ќепри€тность, однако, состоит в том, что в ис≠следовании мы оцениваем не одну градацию, а все. ¬ыход же за границы доверительного ин≠тервала хот€ бы одной градации фактически

означает ошибку в оценке вопроса в целом. ¬ рамках проведенного эксперимента из 100 слу≠чайных выборок в 26 был зафиксирован выход за границы доверительных интервалов значений хот€ бы одной из п€ти градаций. “аким образом, следует отдавать себе отчет, что 95%-ный дове≠рительный интервал вовсе не гарантирует, что только в 5% случаев результаты исследовани€

по какому-то вопросу могут быть ошибочными. ¬ ходе эксперимента ошибки в вопросе были зафиксированы в 26% случаев. ≈сли вспомнить, что мы рассматриваем не один вопрос анкеты, то станет €сно, что ошибки в ис≠следовани€х встречаютс€ гораздо чаще, чем в обычно подразумеваемых 5% случаев. ¬ моем эк≠сперименте с п€тью вопросами лишь в 42 выбор≠ках из 100 ответы на все 5 вопросов лежали в гра≠ницах доверительных интервалов. —окращено и адаптировано по источнику: ¬стреча маркетологов в √”-¬ЎЁ // http://marketing.spb.ru/ conf/hse/02/report. htm

ќсобенно важной проблема ошибок становитс€ в маркетинговых исследова≠ни€х, где используютс€ не очень большие выборки. ќбычно они составл€ют не≠сколько сотен, реже Ч тыс€чу респондентов. «десь исходным пунктом расчета вы≠борки выступает вопрос об определении размеров выборочной совокупности. „ис≠ленность выборочной совокупности зависит от двух факторов: (1) стоимости сбора информации и (2) стремлени€ к определенной степени статистической достовер≠ности результатов, которую надеетс€ подучить исследователь.  онечно, даже не искушенные в статистике и социологии люди интуитивно понимают, что чем больше размеры выборки, т.е. чем ближе они к размерам генеральной совокуп≠ности в целом, тем более надежны и достоверны полученные данные. ќднако выше мы уже говорили о практической невозможности сплошных опросов в тех случа€х, когда они провод€тс€ на объектах, численность которых превышает де≠с€тки, сотни тыс€ч и даже миллионы. ѕон€тно, что стоимость сбора информа≠ции (включающа€ оплату тиражировани€ инструментари€, труда анкетеров, по≠левых менеджеров и операторов по компьютерному вводу) зависит от той сум≠мы, которую готов выделить заказчик, и слабо зависит от исследователей. „то же касаетс€ второго фактора, то мы остановимс€ на нем чуть подробнее.

»так, чем больше величина выборки, тем меньше возможна€ ошибка. ’от€ необходимо отметить, что при желании увеличить точность вдвое вам придетс€ увеличить выборку не в два, а в четыре раза. Ќапример, чтобы сде≠лать в два раза более точной оценку данных, полученных путем опроса 400 человек, вам потребуетс€ опросить не 800, а 1600 человек. ¬прочем, вр€д ли маркетинговое исследование испытывает нужду в стопроцентной точности. ≈сли пивовару необходимо узнать, кака€ часть потребителей пива предпо≠читает именно его марку, а не сорт его конкурента, Ч 60% или 40%, то на его планы никак не повли€ет разница между 57%, 60 или 63%.

ќшибка выборки может зависеть не только от ее величины, но и от степени различий между отдельными единицами внутри генеральной совокупности, кото≠рую мы исследуем. Ќапример, если нам нужно узнать, какое количество пива по≠требл€етс€, то мы обнаружим, что внут≠ри нашей генеральной совокупности нормы потреблени€ у различных людей существенно различаютс€ (гетерогенна€ генеральна€ совокупность). ¬ другом слу≠чае мы будем изучать потребление хлеба и установим, что у разных людей оно раз≠личаетс€ гораздо менее существенно (го≠могенна€ генеральна€ совокупность). „ем больше различи€ (или гетерогенность) внутри генеральной совокупности, тем больше величина возможной ошибки выборки. ”казанна€ закономерность лишь подтверждает то, что нам подсказы≠вает простой здравый смысл. “аким образом, как справедливо утверждает ¬. ядов, Ђчисленность (объем) выборки зависит от уровн€ однородности или раз≠нородности изучаемых объектов. „ем более они однородны, тем меньша€ чис≠ленность может обеспечить статистически достоверные выводыї31.

ядов ¬.ј. —оциологическое исследование. —. 72.

ѕо мнению √.—. Ѕатыгина: Ђѕри отсутствии лучшего критери€ следует согласитьс€ с тем, что если выборка выходит за приемлемые рамки по из≠вестным переменным, она непригодна и по изучаемой переменной. » все-таки важно сознавать, что одна и та же совокупность единиц описываетс€ многообразными характеристиками, каждой из которых присуща сво€ сте≠пень вариации. »наче говор€, по одним характеристикам генеральна€ со≠вокупность "хорошо перемешана" и €вл€етс€ однородной, по другим Ч дифференцированной. Ќапример, по признаку "грамотность Ч неграмот≠ность" современное российское общество практически однородно: мож≠но, опросив нескольких человек, уверенно утверждать, что подавл€ющее большинство людей грамотны. »ное дело Ч дифференциаци€ доходов. ќна столь велика, что малой выборкой не обойдешьс€. ќтсюда следует, что не существует выборки на все случаи социологической жизни. Ћучша€ выборка Ч не об€зательно больша€. ƒаже очень маленька€ выборка мо≠жет быть вполне представительной. √лавное, чтобы она была хорошо пе≠ремешана в генеральной совокупностиї32.

—егодн€ многие трудные расчеты берет на себ€ техника, а статистические программы можно получить по »нтернету. ¬от и с расчетом выборки лениво≠му социологу предоставили такую возможность на веб-сайте јналитического центра ЂЅизнес и маркетингї (http://www.brna.ru/enter.htm) где пользователю надо лишь внести необходимые данные, а затем нажать на кнопку Ђ–ассчитатьї.





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-07; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 1214 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

¬елико ли, мало ли дело, его надо делать. © Ќеизвестно
==> читать все изречени€...

2268 - | 1940 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.009 с.