Электронная онлайн библиотека orbook.ru


 
Главная - Маркетинг - Книги - Информационный маркетинг - Ежова ЛФ
Информационный маркетинг - Ежова ЛФ
<< Содержание < Предыдущая Следующая

44 Организация выборочных исследований

Любой объект находится на определенном уровне иерархии экономики и может одновременно быть неделимым элементом для высших уровней и системой для объектов низших уровней иерархии, его составляют

При системном подходе любой экономический объект (например рынок) или множество взаимодействующих объектов, объединенных в единое целое, рассматривается как система Какой бы ни была система, ее специфики не исчерпывающий пуеться особенностями ее составляющих, а основывается на характере связей и отношений между ними, что и определяет целостность системы, ее структуру и качественно новые свойства - системные свойства, имеющие вероятностно-статистическую природу и отражают статистические закономерности функционирования и развития системы Такие закономерности можно аппроксимировать экономико-статистическими моделями Эти модели могут к ласификуватися по характеру выявленных взаимосвязей, средством воспроизведение, по характеру используемой информации, по способу отображения структуры воздействий Адекватность модели реальному о процесса зависит от методологических принципов моделирования Например, по характеру взаимосвязей различают модели стохастические и функциональные Первые отражают стохастический характер закономерностей функционирования системы, вторые - связь составляющих элементов расчетных формул экономических показателяхзників.

На выбор способа построения статистической системы существенно влияет структурная особенность системы (рис. 43)

Структурні особливості статистичної системи

Рис 43 Структурные особенности статистической системы

Самый простой и удобный для анализа вариант системы - совокупность большого объема однородных элементов Однородность - это не точное совпадение свойств элементов, а наличие родства в головном мовному.

Можно выделить три формы внешнего проявления неоднородности:

  • в рамках системы выделяются четко разграничены классы (типы) элементов;
  • отдельные элементы системы нельзя однозначно отнести к определенному классу из-за отсутствия четких границ между типами (размытые классы);
  • выделяются отдельные аномальные объекты, которые имеют своеобразные, нетипичные для системы в целом условия функционирования

Для каждой из этих форм существует свой наиболее рациональный способ построения моделей

Состав независимых переменных модели называют признакового множеством, они характеризуют качественную особенность статистических систем, специфику связи Переменные включаются в модели в результате эмпирической прове Ирки их влияния с помощью статистических критериев Кроме того, выполняется дифференциальная оценка их значимости Определить наибольшую информативность какого-либо признака можно с помощью экспертных оценок г рупп специалистов Методики проведения опроса специалистов извесдомі.

Идея применения различных статистических методов и моделей в одних и тех же наборов статистических данных состоит в том, что выбирается модель, применяется к имеющимся данным, определяется сте Упин соответствия модели реальным данным, осуществляется толкование результате.

Организация выборочных исследований При разработке концепции сбора информации необходимо определить:

  • генеральную совокупность объектов исследования;
  • метод выборки;
  • объем выборки

Генеральная совокупность - это все объекты или наблюдения, полезные для исследования в рамках решения конкретной проблемы Она должно ограничиваться во времени и пространстве, а все объекты должны отбираться к ней по определенным условиям, причем это должны быть самые объекты, а не их характеристики.

Когда генеральная совокупность достаточно мала или когда того требует проблема, то исследуются все объекты генеральной совокупности Но такое исследование не всегда возможно (генеральная совокупность может иметь и н бесконечное количество элементов) и вообще требует много затрат Поэтому часто выполняют выборочный анализ объектов генеральной совокупноститі.

Выборочная совокупность (выборка) - часть генеральной совокупности, которая является репрезентативной иллюстрацией (уменьшенной моделью) генеральной совокупности Только в этом случае результаты анализа выборки можно распространить на всю генерал льну совокупность Существуют различные методы формирования выборки (табл. 434.3).

Таблица 43

Методы формирования выборки

Случайная выборка
Неслучайно выборка

Простая

Произвольная

Групповая

Типичная

Метод «клумб»

Метод концентрации

Многоступенчатая

Метод квот

Случайные выборки:

  • простая выборка - выборка с помощью случайных чисел;
  • групповая выборка - расписание генеральной совокупности на отдельные группы с последующим проведением простой выборки в каждой из них;
  • метод« клумб» - расписание генеральной совокупности на отдельные группы с последующим проведением простой выборки нескольких из них;
  • многоступенчатая выборка - простая выборка проводится несколько раз, результат каждой стадии используется как совокупность единиц для дальнейшего выбора

Неслучайные выборки:

  • произвольная выборка - элементы выбираются без плана и закономерностей;
  • типичная выборка - выборка характерных (по некоторым признакам) элементов, типичных для данной генеральной совокупности;
  • метод концентрации - выбор наиболее существенных и важных элементов генеральной совокупности;
  • метод квот - распределение элементов генеральной совокупности по определенному признаку по группам с определением их доли в генеральной совокупности, выбор элементов из каждой группы так, чтобы выборка включала их в тех же пропор рциях

Необходимым условием организации исследования является предварительное изучение генеральной совокупности и оценки ее однородности Поскольку полное исследование слишком дорого, а иногда и невозможно, ограничиваются выборке, так чтобы она была репрезентативным отражением генеральной совокупности часто используют чисто механический отбор элементов, при котором численностьn выборки определяется по формуле

коефіцієнт довіри

гдеt - коэффициент доверия, который зависит от вероятности того, что предельная ошибка не превыситt-кратную среднюю ошибку;? - дисперсия ошибки;? N - число единиц в изучаемой генеральной совокупности

По вероятности 0,990 коэффициент доверия равен 3,0, а при вероятности 0,999 он равен 3,28 случаев в расчетах опираются на вероятность 0,954, когда коэффициент доверияt = 2 дисперсию при этом определяют на основе эксперимента, пробного исследования или по аналогам

Процесс получения и обработки эмпирических данных осуществляется в соответствии с выбранным рабочего инструментария Особое значение в этом процессе имеют специальные выборочные обследования (опроса населения, специалистов, экспертиза) Они позволяют глубже раскрыть конкретную проблематику маркетинговых иснь.

Зачастую организация выборочного обследования состоит из следующих элементов:

  • выбирается целевая величина, подлежащая измерению (например, доля предприятий, использующих компьютеры);
  • выбирается основа выборочного наблюдения - генеральная совокупность (например, опубликованы списки, статистическая отчетность и т.д.) определяется структура выборки (условия выборки из генеральной сукупнос сти) определяется метод выборки (случайный, пропорциональный, фронтальный)
  • выбираются способы получения информации для определения целевой величины (наблюдение поведения, данные из документов, ответы на анкетные вопросы);
  • выбирается метод анализа результатов выборочного наблюдения (например, исчисление средней взвешенной или составление формулы регрессии, оценка точности исследований)

Представление данных Очень важно, как будет представлены данные для анализа Общий подход - представление данных должно быть как можно более простым Основные принципы представления данных следующие:

  • Количество наблюдений Общий объем выборки данных у первоначальном отчете исследователя Не следует формировать группы респондентов на основе подвыборок, входящих в общей выборки
  • Основы классификации Результаты опроса должны быть сгруппированы таким образом, чтобы они были доступны в представлении и понимании Особенно это касается «свободных» вопросов или ответов (вроде первой, второй или ваш вариант) Исследователь должен разработать кодированные категории, по которым группироваться эти «свободные» соответствующихіді.
  • Нецелесообразна точность Не следует предоставлять данным большее значение, чем они на самом деле Не нужно подавать данные с большей точностью, чем необходимо для анализа Полезность их при этом не увеличится, а восприятие менедж жором ухудшитсяся;
  • Абсолютные и относительные данные Данные можно подавать в виде их абсолютных значений и процентных отношений И те, и другие могут использоваться в анализе с разным успехом в зависимости от вида исследуемой проблемы Наибольшая ценность ь представления данных в виде процентных отношений заключается в том, что можно напрямую сравнивать одну группу с другой, однако не всегда понятно, по какому правилу их сравнивать Это зависит от двух м оментив: процедуру сравнения необходимо провести исходя из собственного представления о том, что происходит в системе, каким образом она зависит от исследуемой проблемылеми.

Выборочные распределения Выборочный распределение в обобщенном виде отражает вариацию характеристик всех возможных случайных выборок данного объема с некоторой совокупности наблюдений На практике редко осуществляется больше одну случайную выборку, следовательно, выборочное распределение следует рассматривать скорее как теоретическое понятие Оно используется при оценке степени достоверности характеристик, полученных в результате осуществления я единичной случайной выборкирки.

Теория статистических выборок изучает изменение отдельных обобщенных выборочных характеристик, как средняя, ??дисперсия при различных способах формирования выборок

Для каждого из различных обобщающих показателей, как средняя, ??дисперсия, коэффициент корреляции и т д, можно построить свой выборочное распределение Рассмотрим выборочные распределения средней, поскольку по одибни распределения являются наиболее важными и одновременно наиболее простымими.

Выборочный распределение средних, полученный при реализации простых случайных выборок объемаn, каждая из которых извлечена из одной и той же совокупности данных, имеет три простых свойства Средняя этого распределения равна средней для начальной совокупности, его форма приближается к форме норма ального распределения (это не касается выборок очень малого объема), наконец, его стандартное отклонение является стандартным отклонением индивидуальных наблюдений в начальной совокупностиі.

Значение дисперсии может быть рассчитано на основе стандартного отклонения наявноивибиркы В этом случае, вообще говоря, должен быть использованt-распределение Стьюдента, однако, если исключить выборки очень небольшого объема, то распределение Стьюдента будет немного отличаться от нормального распределения со стандартным отклонением

Размер стандартного отклонения характеризует рассеяние средних значений различных выборок объемаn и обычно называется стандартной ошибкой средней Это одна из основных формул в теории статистических выборок

Разница между средними двух независимых выборок с объемами nx и ny, вытянутых с одной и той же совокупности, имеет стандартную ошибку:

,

где Sx и Sy - стандартное отклонение наблюдений х и в

Выборочные распределения других обобщенных характеристик обычно имеют сложный вид, однако для выборок большого объема их форма приближается к форме нормального распределения Этот факт облегчает Разреш Ання проблем, с которыми сталкивается исследователь в теории статистических выборк.

Повторение экспериментов Чтобы предоставить изолированном результата научное значение, необходимо повторение проведенного исследования

Если первичный результат не будет подтвержден, следует вывод, что его нельзя обобщить хотя с помощью какого-либо простого способа Однако, если тот же результат будет получен й и второй раз, то можно предположить, что он может оказаться еще более общийм.

Простая установка возможности повторного воспроизведения некоторого результата - это только первый шаг Но даже небольшое количество успешных повторений ранее полученного результата может способствовать существенному п прогресса выполняемого исследования, если условия, в которых каждый раз проводилось наблюдение, довольно сильно различаютсяя.

Никакое исследование не может быть вновь воссоздана в совершенно тех же условиях, что и ранее Однако важно повторное воспроизведение полученного ранее результата, а не реконструкция всех характерных для п предварительного исследования условий наблюдения Действительно, для выяснения диапазона различных условий или факторов, при которых остаются в силе полученные ранее результаты, требуется повторение проведенного исследования я за самых разных ситуаций Итак, прежде всего надо ответить на вопрос: какие факторы должны и могут менятьсяся?

Факторы, которые могут изменяться Получив совершенно новый результат, обычно стараются повторить проведено исследование, воспроизводя его как можно точнее: те же условия наблюдения, тот же аппарат, тот же источник материала; при этом преследуется цель легко и быстро проверить, можно ли воспроизвести тот же результат сновау.

Чтобы получить широкое обобщение, меняют условия наблюдений Такая замена осуществляется до тех пор, пока она существенно не скажется на результатах Однако можно пойти и дальше этого воображаемого рубежа Это поможет зья выяснить, действительно только в данном диапазоне условий полученный результат имеет обобщающий характер или это диапазон может быть расширен еще большеше.

Дальнейшие исследования должны быть сконцентрированы на выявлении этого фактора (изменение других факторов при этом не должна влиять на получаемый результат) Конкретный фактор становится важным в том случае, ко огда его изменение действительно влияет на результати.

Результат должен получить подтверждение и тогда, когда изменяется только один фактор Никакое единичное исследование не может дать окончательного исчерпывающего ответа

Статистические обследования Выборочные обследования, или цензы, в своей простейшей форме являются методами сбора данных, при которых исследователь не может влиять на характер вариации факторов Подобные обследования ведут до получения средних х статистических показателей, надежность которых полностью зависит от представительности собранных данных Простое статистическое обследование является методом, к которому прибегают в крайнем случае, когда невозможно прибегнуть к которой го-либо другого, конструктивного способа сбора информации Одна из проблем, возникающая при этом, состоит в том, что техника простого репрезентативного выборочного обследования не обеспечивает выполнение ния главного требования - возможности повторения исследования при различных условиях Например, извлечение двух выборок из общей статистической сумме не будет строго независимым повторением, поскольку результаты должны совпасть с точностью до ошибок случайного выбора Извлечение двух выборок при различных условиях (например, выбор из одной и той же совокупности людей, но в разные дни недели) не является простым выбором, в сколько умышленное изменение эмпирических условий наблюдения (выбор двух конкретных дней недели) вносит в процесс сбора информации элемент регулируемости, что нестатистической природрироду.

Этот набор показателей более содержательный, чем простая средняя Вводя элемент регулирования в процесс сбора информации, исследователь тем самым практически осуществляет проведение нескольких различных обследований Статист Политическая репрезентативность необходима только в случаях с нерегулируемой вариацией в рамках каждого из этих обследований В большинстве таких структурированных обследований и цензов чисто статистический элемент связан й с обеспечением гарантий того, что полученные результаты будут содержать лишь незначительные систематические ошибки или не содержать их совсемсім.

Конкретные статистические исследования Характер большинства конкретных статистических исследований в значительной степени определяется непосредственно самим исследователем Он выбирает переменные, должны измеряться, и различные условия, при которых он будет проводить это измерения Он даже может, не желая того, несколько влиять на материал, с которым намерен работать, причем влиять на результаты исследования Однако обычно исследователь при проведении конкретного ста статистические исследования пытается, чтобы подобный влияние не было существеннымтним.

Многие конкретные исследования организованы так, что различные факторы изменяются одновременно, а не в одиночку Не просто установить точную форму причинно-следственных связей, существенно замедляет и затруднит Юе успешное проведение ись.

Сила статистического подхода заключается в том, что с его помощью значительно проще получать отрицательные результаты Иными словами, он помогает установить, что некоторое фактор не оказывает влияния на явление, изучаемого Единичный результат должен быть подтвержден или уточненный на базе информации, полученной по новым даннымми.

Контрольные эксперименты Экспериментирование часто способствует ускорению получения результата в конкретных статистических исследованиях В этом случае исследователь самостоятельно изменяет или корректирует влияние некоторых факторов на явление, изучаемой аеться Экспериментирование имеет две основные функции: осуществление искусственного регулирования, обеспечивает идентичность определенных условиях проведения различных исследований и искусственного изменения условий, что позволяет выяснить, что может произойти при такой конфигурации Однако экспериментатор не может контролировать все факторы в исследуемой ситуацииції.

Планирование экспериментов Иногда сложная схема проведения экспериментов позволяет осуществить вместо одного эксперимента серию отдельных экспериментов, обеспечивая более или менее сходные условия их протекания В таком случае удается значительной степени избежать неопределенности, связанной с интерпретацией изолированных результатов Если удается воспользоваться и рандомизации, то эффект будет еще более ощутимымшим.

Организовать эксперимент можно таким образом, что одновременно будет проводиться большое количество различных экспериментов, последовательно отличных друг от друга изменением только одного фактора (в разработке такого е Этод большой вклад был сделан Р Фишером) В организованных подобным образом экспериментах необязательно использовать дополнительную информацию, например, дополнительные наблюдения Подобный «факториальная и \"тип организации эксперимента часто приводит к уменьшению величины его статистической ошибкойилки.

Предварительное планирование эксперимента, особенно с использованием рандомизации, уменьшает неопределенность при интерпретации полученных результатов В организованном соответствующим образом эксперименте может изменять ися более один фактор Поэтому с помощью одного исследования можно получить результаты, имеющие достаточно общую природду.

Однако повторение экспериментов при различных условиях превращается в одну из форм конкретного статистического исследования, если изменение условий не может регулироваться в процессе осуществления эксперимента Таким образом, подход, основанный на конкретных статистических исследованиях, а не на специально спланированных экспериментах, остается основной формой сбора научной информацииї.



 
Главная
Бухгалтерский учет, аудит
Экономика
История
Культурология
Маркетинг
Менеджмент
Налоги
Политэкономия
Право
Страхование
Финансы
Прочие дисциплины
Электронная библиотека онлайн "Учебники на русском" 2013
orbook.ru