+7 (342) 209-59-00
Методы и технологии
Новости
 

Количественные исследования

Количественные исследования, в отличие от качественных, позволяют:

  1. получать четкую, структурированную информацию о предмете исследования в числовом выражении;
  2. изучать в качестве объекта исследования большие совокупности (население, предприятия и организации, товарные единицы и т.п.);
  3. использовать для анализа данных статистические методы;
  4. получать в качестве результатов верифицируемые (подтверждаемые) легко обобщаемые, данные, сравнимые с данными других исследований.

Количественные методы можно охарактеризовать как "массовые" и "формализованные" (с заданным набором переменных – вариантов ответов, наблюдаемых явлений, товарных позиций и т.п.) Например, с помощью формализованного опроса можно выяснить предпочтения потребителей по поводу того, или иного продукта и выразить это в процентах. Исследуемые переменные заданы заранее, и отступление от них в процессе сбора данных невозможно.

Зачастую, мы не имеем возможности изучить всю совокупность интересующих нас единиц исследования (генеральная совокупность). Тогда получить достоверные (репрезентативные) данные, исследовав лишь небольшую часть объекта, поможет грамотно спроектированная выборка:

Можно выделить несколько способов отбора единиц исследования:

  1. сплошной – изучается вся совокупность единиц (перепись населения, порос всех корпоративных клиентов и т.п.)
  2. случайный – проектирование вероятностной, систематической, районированной или гнездовой выборки;
  3. неслучайный - “стихийная” выборка, квотная выборка и метод “основного массива”.

Подробнее о выборках

Если генеральная совокупность имеет небольшой объем и можно обеспечить равную вероятность отбора каждой единицы исследования, применяется вероятностная выборка. Для ее формирования чаще всего используются таблицы случайных чисел. При этом все единицы исследования необходимо пронумеровать.

Систематический (механический) отбор является упрощенным вариантом случайного отбора. Отбор производится на основе алфавитных списков, картотек, схем, которые, как предполагается, не зависят от изучаемого признака и обеспечивают равновероятность попадания в выборку всех единиц генеральной совокупности.

Стратифицированная (районированная) выборка – это такой вид выборки, который моделирует неоднородность генеральной совокупности. В этом случае генеральная совокупность разбивается на однородные районы (страты / «районы»), в каждом из которых происходит дальнейшая выборка случайного или механического типа. При этом выделенные страты должны существенно отличаться друг от друга. Для этого необходима информация о стратификации генеральной совокупности.

Противоположность стратифицированной выборке составляет выборка серийная (гнездовая или кластерная). При использовании этого типа выборка составляется не из отдельных элементов, а из групп, называемых сериями, гнёздами или кластерами (населенных пунктов, районов, предприятий, бригад и т.п. В рамках одного кластера проводится сплошное исследование. Проблемы, которые возникают при сирийном отборе, связаны с определением величины гнезда, количеством гнезд, которые надо обследовать, и их размещением в генеральной совокупности.

Квотный отбор основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности по аналогии со структурой генеральной. Интервьюер получает задание опросить некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования и профессии. Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования и применения вероятностных процедур. Например, в Перми живет 30% жителей Пермского края, тогда 30% интервью должны будут состояться в Перми. Для определения квоты выбираются также социальный статус, возраст, пол, иногда уровень образования, род занятий и др. При соблюдении квот остается много возможностей для систематических ошибок. Разыскивая подходящего по квотам респондента, интервьюер предпочтет беседовать с более привлекательными и коммуникабельными людьми. При вероятностном отборе выборка меньше зависит от инициативы интервьюера, чем при квотном.

Стихийный отбор (например, при уличном опросе / интернет-опросе / голосовании в СМИ), хоть внешне и похож на случайный, не обеспечивает исследователя репрезентативными данными. При такой выборке удается изучить лишь максимально доступные единицы наблюдения – те, кто согласился ответить на вопросы, с кем легче было установить контакт. Выборку в этом случае формируют сами респонденты. Это приводит к большому количеству неконтролируемых систематических ошибок.

Также стихийной является выборка, организованная по методу “снежного кома”. В этом случае интервьюер, проведя опрос всего одного респондента, просит его дать контактную информацию друзей или знакомых, которые могли бы пройти аналогичный опрос. В результате выборка также формируется самими респондентами.

К стихийному отбору относится и метод основного массива, преимущество которого состоит в том, что выборочная совокупность составляет значительную долю генеральной и перекрывает возможное смещение. Например, при обследовании коллектива предприятия вполне достаточно опросить “большинство” работников и это обеспечит репрезентативность исследования.

При выборке типичных случаев исследователи отбирают из генеральной совокупности объекты, обладающие наиболее выраженными типичными особенностями. Такой отбор используется, как правило, в ходе качественных исследований.

 
© 2017 sis-corporation
Все права защищены

+ 7 (342) 209-59-00
2095900@sis-corporation.ru
г. Пермь, ул. Г. Звезда, 12, оф. 216

Схема проезда