Расчет размера выборки

Размер выборки требуется определить перед началом большинства количественных исследований. Определение размера выборки не требуется для качественных исследований

09.09.2019

Когда необходимо рассчитывать размер выборки?

Перед началом количественных маркетинговых исследований требуется определить размер выборки – сколько представителей из целевой аудитории должно быть охвачено исследованием.   Определение размера выборки не требуется для качественных исследований (обратите внимание, что здесь понимаются формально количественные методы, такие как контент-анализ; простые описательные проекты относятся к количественным). Расчет размера выборки можно не выполнять перед проведением предварительных, пилотных исследований. Отсутствие данные о размере аудитории и неправильное определение размера выборки – одни из наиболее частых причин неверных выводов о планируемом, о том или ином маркетинговом решении или о результатах рыночной деятельности. 

Почему размер выборки важен для маркетингового исследователя?

При проведении исследований, которые определяют распространенность некоей характеристики в популяции (мнении у целевой группы о том или ином предмете маркетинга или уровня охвата аудитории мероприятиями продвижения), расчет размера выборки необходим для того, чтобы полученные оценки имели желаемую степень точности.


Расчет размера выборки

85%   90%   95%   97%    99%   99,7%
 






Расчет доверительного интервала
("погрешность", ± % )

85%   90%   95%   97%   99%   99,7%
 




Если размер генеральной совокупности более 1 000 000 или сложно оценить точно иначе чем фразой "ну очень много" — можно просто оставить поле пустым.

Пояснения

Доверительная вероятность показывает, с какой вероятностью случайный ответ попадет в доверительный интервал. Для простоты можно понимать её как точность выборки. Как правило, используется 95%, но в условиях малых бюджетов и для небольших выборок, когда высокая точность не нужна, вероятностью можно пожертвовать и понизить её уровень до 90% и даже до 85% (главное не забыть учесть это в процессе анализа и в выводах). И наоборот, чем большую выборку может себе позволить исследователь, тем выше можно установить точность полученных данных.

Доверительный интервал можно понимать как погрешность – размах части кривой распределения по обе стороны от выбранной точки, область, куда могут попадать все возможные ответы.

Необходимы пояснения для тех, кто в первый раз сталкивается с понятиями доверительной вероятности и доверительного интервала. Например, выборка в 384 человека для генеральной совокупности более 500 000 человек (например, один из административных округов Москвы) означают доверительную вероятность 95% и доверительный интервал ±5%. То есть при проведении 100 исследований с такой выборкой (384 человека) в 95 процентов случаев получаемые ответы по законам статистики будут находиться в пределах ±5% от исходного.

Если еще упростить то, опросив 384 человка из полумиллиона и получив искомое значение "Х", можно утверждать, что 95% человек или 475 000 ответов попадут в интервал Х±5%, оставшиеся 25 000 ответов попадут "пальцем в небо", то есть за пределы полученного интервала.

Процент ответов . Применяемая формула предполагает, что на заданный вопрос существует два варианта ответа "да" или "нет", "белый" или "черный" и так далее. Чем более равноценны оба варианта ответов, чем ближе пропорция к 50/50, тем бОльшую выборку надо брать. Поэтому если это соотношение заранее неизвестно (а это как правило так и бывает до начала исследований), то надо ставить 50 %. По умолчанию именно такой вараинт и установлен в формуле калькулятора. Наоборот, проведя исследования и зная процент можно скорректировать доверительный интервал, полученный по факту.

Применяемые Формулы

Формулы расчета размера выборки, применяемые в калькуляторе.

Размер Выборки

SS =  
Z2 * (p) * (1-p)

C2

где:

Z = Z фактор (например 1,96 для 95% доверительного интервала)
p = процент интересующих респондентов или ответов,
в десятичной форме (0,5 по умолчанию)
c = доверительный интервал, в десятичной форме
(например, 0,04 = ±4%)

Корректировка для малой генеральной совокупности

SS

CSS =
1 +
ss-1

pop

где:

ss = размер выборки
css = скорректированная выборка
pop = генеральная совокупность


  1 441 просмотр

Поделиться: