Ошибка наблюдения (response error)

Тип систематической ошибки, возникающей, когда респондент дает неточные ответы, или когда его ответы неправильно записаны или неправильно проанализированы. Она может быть определена как отклонение истинного среднего значения величины переменной в итоговой выборке от наблюдаемого среднего значения величины в выполненном проекте маркетингового исследования.

Ошибка замены информации (surrogate information error) может быть определена как откло­нение информации, необходимой для решения проблемы маркетингового исследования, от информации, найденной исследователем. Например, вместо получения информации о потре­бительском выборе товара новой торговой марки (необходимого для решения проблемы марке­тингового исследования) исследователь получает информацию о предпочтениях потребителей, потому что информацию о потребительском выборе трудно получить.

Ошибка измерения (measurement error) можно определить как отклонение информации, ко­торую ищет маркетолог, от информации, полученной в результате использованного им процес­са измерения. Так, хотя маркетолога интересуют предпочтения потребителей, он использует шкалу, которая в большей степени измеряет восприятие, чем предпочтения.

Ошибка определения генеральной совокупности (population definition error) может быть опре­делена как отклонение размеров действительной генеральной совокупности, имеющей отно­шение к проблеме, от генеральной совокупности, которая определена исследователем. Пробле­ма соответствующего определения генеральной совокупности может быть далека от тривиаль­ной, как показано на примере богатых домохозяйств.

Пример. Что считать богатством?

В недавнем исследовании совокупность американских домохозяйств, которые можно считать богатыми, была определена четырьмя способами: домохозяйства с доходом 50 ты­сяч долларов и выше; верхние 20% домохозяйств, которые измерены по доходу; домохо­зяйства со стоимостью имущества свыше 250 тысяч долларов; домохозяйства с расходуе­мым дискреционным доходом на 30% выше, чем доход сопоставимых домохозяйств. Ко­личество и характеристики богатых семей менялись в зависимости от критериев богатства, которые использовались маркетологами во избежание ошибки определения ге­неральной совокупности [24].

Как можно предположить, результаты этого исследования заметно изменились бы в зави­симости от способа определения генеральной совокупности богатых семей.

Ошибку модели выборки (sampling frame error) можно определить как отклонение совокуп­ности опрашиваемых, определенной исследователем, от совокупности, предполагаемой ис­пользуемой выборочной моделью. Например, телефонный справочник, используемый для соз­дания списка телефонных номеров, неточно представляет всю совокупность потенциальных потребителей, потому что существуют не внесенные в список, отключенные и новые номера, которые не перечислены в справочнике.

Ошибка обработки данных (data analysis error) содержит ошибки, которые возникают в ходе обработки сырых данных из анкет и превращения их в результаты исследования. Например, следствием использования ошибочной статистической методики может быть неправильная интерпретация полученных данных и результаты всего исследования.

Ошибки наблюдения, сделанные интервьюером, включают ошибки выбора респондента, вопроса, записи и обмана.

Ошибка выбора респондента (respondent selection error) возникает, когда интервьюеры выбирают других респондентов, а не тех, что определены структурой выборки, или таким образом, который не соответствует структуре выборки. Например, в опросе читателей газеты для интер­вью был выбран нечитатель, но классифицированный как читатель Wall Street Journal в катего­рии от 15 до 19 лет для того, чтобы удовлетворить жестким требованиям квоты.

Ошибка вопроса (questioning error) указывает на ошибки, сделанные при опросе респонден­тов, когда необходимо получить больше информации. Например, при опросе интервьюер не использует точно те слова, которые сформулированы в анкете.

Ошибка записи (recording error) возникает вследствие ошибок в слуховом восприятии, ин­терпретировании и записи ответов респондентов. Например, респондент указывает нейтраль­ный ответ (не знаю), а в интерпретации интервьюера это означает положительный ответ.

Ошибка обмана (cheating error) возникает, когда интервьюер частично или полностью под­делывает ответы. Например, интервьюер не задает уязвимые вопросы относительно долгов рес­пондента, но позже заполняет ответы, основываясь на личных оценках.

Ошибки наблюдения, сделанные респондентом, состоят из ошибок неспособности и оши­бок нежелания.

Ошибка неспособности (inability error) является результатом неспособности респондента дать точные ответы. Респонденты могут дать неточные ответы из-за плохой осведомленности, уста­лости, скуки, забывчивости, формы вопроса, содержания вопроса или в силу других факторов. Например, респондент не может вспомнить марку йогурта, купленного четыре недели назад.

Ошибка нежелания (unwillingness error) возникает из-за нежелания респондента предоста­вить точную информацию. Респонденты могут преднамеренно исказить свои ответы, желая предоставить социально приемлемые ответы, избежать смущения или понравиться интервьюе­ру. Например, респондент преднамеренно искажает информацию о том, что читает журнал Time, чтобы произвести впечатление на интервьюера.

Эти источники ошибок рассматриваются подробнее в последующих главах; здесь важно, что существует много источников ошибок. При разработке плана исследования маркетолог должен пытаться минимизировать общую ошибку, а не отдельный источник. Это замечание подтверждается основной тенденцией среди студентов и неопытных исследователей уменьшать ошибку выборки, увеличивая ее размеры. И хотя таким образом можно снизить ошибку вы­борки, но это также повысит систематическую ошибку, увеличивая ошибки интервьюеров.

Систематические ошибки, по всей видимости, доставят маркетологам больше проблем, чем ошибка выборки. Последнюю можно подсчитать, в то время как большое количество форм сис­тематической ошибки не поддаются оценке. Кроме того, обнаружено, что систематическая ошибка составляет основную часть общей ошибки, в то время как ошибка выборки относи­тельно мала по величине [25]. Следует иметь в виду, что важна общая ошибка. Отдельный же тип ошибки важен только с точки зрения своего вклада в общую ошибку.

Иногда исследователи умышленно завышают отдельный тип ошибки, чтобы снизить общую ошибку, снижая размер других ошибок. Например, предположим, проводится почтовый опрос для определения потребительских предпочтений относительно покупки модной одежды в универмагах. Предлагалась выборка большого размера, чтобы снизить ошибку выборки. Доля ответов ожидается на уровне 30%. Учитывая ограниченный бюджет проекта и большой размер выборки, средств на дополнительный почтовый опрос не остается. Однако прошлый опыт по­казывает, что долю ответов можно увеличить до 45% с одним дополнительным и до 55% с двумя дополнительными почтовыми отправлениями. Однако может быть желательным снизить размер выборки, так чтобы появились деньги для дополнительных почтовых отправлений. Хотя сокращение размера выборки увеличит ошибку выборки, два дополнительных почтовых отправления более чем возместят эту потерю за счет снижения систематической ошибки.