Nümunə ölçüsünün hesablanması

Məşhur Gallup sorğusunun iştirakçılarına verilən bütün suallardan ən populyarı belədir: 1000 insanla müsahibədən sonra 250 milyon amerikalının nə düşündüyünü necə mühakimə edə bilərsiniz?

Bu suala cavab vermək üçün işçilərin yüksək ixtisas və geniş praktiki təcrübəsini deyil, həm də statistika və riyaziyyatdan istifadəsini qeyd etmək lazımdır. Sorğu metodları elmə əsaslanmırsa, nəticələr yanıltıcı ola bilər.

Statistikada nümunə ölçülərinin aşağıdakı delimitasiyası qəbul edilir. Təsadüfiliyi ləğv etmək və müntəzəm xarakterli statistik xarakteristikaları əldə etmək üçün kifayət qədər seçmə ölçüsü 30-dur. Bu ölçüdə nümunə adlanır. kiçik Kiçik nümunələrdə atribut dəyərlərinin paylanması xarakteri testlərin sayı artdıqca normala yaxınlaşır. Etibarlılıq ehtimallarının göstəricisi ilə bir xarakteristikanın orta qiymətlərini əldə etməyə imkan verən minimum nümunə ölçüsü 5-dir. Bu ölçüdə nümunələr adlanır. ultra kiçik. Bu cür nümunələrdə atribut dəyərlərinin paylanması Tələbə paylanması ilə xarakterizə olunur. Lakin ən çox sosiologiyada daha böyük nümunə ölçüsü ilə məşğul olurlar.

Nümunə sorğunu planlaşdırarkən, nə qədər insanla müsahibə alacağınıza qərar verməli olduğunuz bir vaxt gəlir, yəni. nümunə ölçüsü nə olmalıdır? Bu qərar son dərəcə vacibdir, çünki çox böyük bir nümunə lazımsız xərclərə səbəb olacaq və çox kiçik olması nəticələrin keyfiyyətini aşağı salacaq.

Nümunə ölçüsü- seçmə populyasiyasına daxil edilmiş müşahidə vahidlərinin ümumi sayı.

Nümunə kütləsi bir hissəsi olduğundan əhali, istifadə edərək seçilir xüsusi üsullar, - bu hissənin bütövlük ideyasını təhrif etməməsi vacibdir, yəni. onu təmsil edirdi. Tez-tez empirik tədqiqatlar aparan sosioloqları daim maraqlandırır ki, etibarlı məlumat əldə etmək üçün neçə nəfərdən müsahibə almaq lazımdır? ABŞ-dakı Gallup İnstitutu 1,5 min nəfərlik milli nümunə üzərində müntəzəm sorğular keçirir və heyrətamiz dəqiqliyə nail olur (seçmə xətası 1-1,5% arasında dəyişir). Rusiya Elmlər Akademiyasının Sosiologiya İnstitutunun Sosial-Ekspress Mərkəzi 2 min nəfərlik nümunə üzərində tədqiqat aparır və seçmə xətası 3%-dən çox deyil 31 .

Mütəxəssislər hesab edirlər ki, ən yaxşı nümunə mütləq böyük bir nümunə deyil. Əlbəttə ki, nümunənin ölçüsü nə qədər böyükdürsə, onun nəticələrinin dəqiqliyi bir o qədər yüksəkdir. Bununla belə, populyasiya "zəif qarışıq" olarsa, hətta böyük bir nümunə də müvəffəqiyyətə zəmanət vermir, yəni. heterojendir. Homojen idarə olunan xarakteristikanın bərabər paylandığı və boşluqlar və ya kondensasiyalar əmələ gətirməyən dəst hesab edilir. Bu zaman bir neçə nəfərlə müsahibə aparmaqla siz bu xüsusiyyətin ümumi əhali arasında yayılması haqqında dəqiq məlumat əldə edə bilərsiniz.

Beləliklə, məlumatların reprezentativliyinə seçmə populyasiyasının kəmiyyət xüsusiyyətləri (onun həcmi) deyil, ümumi populyasiyanın keyfiyyət xüsusiyyətləri - onun homojenlik dərəcəsi təsir göstərir.

Sosiologiyada hələ də vahid və aydın bir düstur icad edilməmişdir, ondan istifadə etməklə nümunə populyasiyasının optimal ölçüsünü hesablamaq olar - belə bir düstur təbiətdə sadəcə mövcud deyil. Və bu çox sadə izah olunur. Məsələ burasındadır ki, seçmə populyasiyasının ölçüsünü müəyyən etmək mahiyyəti qədər statistik problem deyil. Başqa sözlə desək, seçmə populyasiyasının ölçüsü bir çox amillərdən, o cümlədən məqsəd və vəzifələrdən, nəzəri modeldən, fərziyyələrdən və tədqiqat metodlarından, populyasiyanın homojenlik dərəcəsindən və nəhayət, alınan məlumatın tələb olunan dəqiqliyindən asılıdır.

Həmişə yadda saxlamalıyıq ki, bir araşdırmada məlumatın düzgünlüyünün hər faiz artması buna səbəb olur kəskin artım onun həyata keçirilməsi üçün xərclər. Bir çox onilliklər ərzində ABŞ-da sorğular aparan məşhur Gallup İnstitutu müəyyən edib ki, 100 nəfərlik milli seçmə ilə seçmə xətası ±11% daxilində olacaq; 200 nəfər - ±8%; 400 - ±6%; 600 - ±5%; 750 -±4%; 1000 - ±4%; 1500 - ±3%; 4000 nəfər - ±2%. Buna görə də o, ABŞ-da 1500-2000 nəfərdən ibarət seçmə üzrə milli sorğular keçirir. Göründüyü kimi, o, tədqiqatın dəyərini dəfələrlə artırmaqdansa, səhvin 1% artmasına üstünlük verir.

Təcrübə göstərir ki, bir çox sosioloqlar üçün nümunənin ölçüsünün əsaslandırılması, seçmə üsullarına və xüsusən də nümunə ölçüsünün hesablanmasına həsr olunmuş əhəmiyyətli miqdarda ədəbiyyata baxmayaraq, büdrəmədir. Bir neçə səbəb var: 1) çatışmazlıq xüsusi ədəbiyyat periferiyada; 2) özünütəhsil üçün vaxtın olmaması; 3) riyazi aparatdan istifadə edə bilməmək. Bununla əlaqədar olaraq, mürəkkəb riyazi düsturlar olmadan nümunənin ölçüsünü əsaslandırmaq üçün strategiya və taktikaların konturlarını tərtib etməyə ehtiyac var.

Nümunə ölçüsünün hesablanması proseduru dəqiqlik istəyi ilə məhdud resurslar, vaxt çatışmazlığı və tədqiq olunan fenomen haqqında natamam məlumat arasında sonsuz kompromislər zənciridir. Eyni zamanda, bu, hər bir insan üçün əlçatan olan bir elm və sənətdir. Bununla belə, bunun üçün siz seçmə ölçüsünün hesablanması strategiyalarını (ilkin hesablama, ardıcıl və birləşmiş strategiyalar), eləcə də seçmənin ölçüsünə təsir edən amilləri (əhali kütləsinin ölçüsü, respondentlərin cavablarının dəyişməsi, qiymətləndirmənin düzgünlüyü, cavabların gözlənilən paylanmasının xarakteri, tədqiqat metodu, emal proseduru) .

Əvvəlcədən hesablama strategiyası ondan ibarətdir ki, əsas tədqiqat aparılmazdan əvvəl nümunə ölçüsü müəyyən edilir. Ən sadə halda, siz artıq yığılmış təcrübədən, məsələn, təxminən 1500-2000 nəfərlik nümunə ölçüsündən istifadə edən Gallup İnstitutunun təcrübəsindən istifadə edə bilərsiniz. Orta yerli tədqiqat üçün nümunə ölçüsü təxminən 400-600 nəfərdir.

Təsadüfi seçmənin ölçüsünü hesablamaq üçün istədiyiniz qiymətləndirmə dəqiqliyini, nəticədə alınan cavabın riskinin miqyasını və cavabın dəyişkənlik dərəcəsini bilməlisiniz. Ənənəvi olaraq, qiymətləndirmənin dəqiqliyi 5%, risk dəyəri isə 0,95 olaraq qəbul edilir. Başqa sözlə, seçmə araşdırmaya görə, respondentlərin 60% -i işindən razıdırsa, o zaman ümumi əhali arasında razı qalanların nisbətinin 95% hallarda 55-dən 65% -ə qədər olacağını iddia etmək olar. və 5% hallarda bu nisbət bu intervaldan kənara düşə bilər. 5% dəqiqliyi və 0,95 risk dəyərini fərz etsək, nümunə ölçüsü aşağıdakı kimi olacaqdır (Cədvəl 2.4).

Cədvəl 2.4 Nümunə ölçüsünün əhalinin sayından asılılığı

Nəticələr cədvəldə göstərilmişdir. 2.4, nümunənin ölçüsünün ümumi əhalinin ciddi şəkildə sabit faizi, 10-a bərabər olması ilə bağlı yayılmış yanlış təsəvvürə qarşı ifadə verin. Əslində, bu dəyər sabit deyil, konkret şəraitdə dəyişən dəyişəndir. Nümunə ölçüsü də sorğuda hansı suallardan istifadə olunduğundan asılıdır. Cədvəldəki nömrələr. 2.4 yalnız bir hal üçün etibarlıdır - cavabların maksimum yayılması 50 ilə 50% arasında olan ikitərəfli suala gəldikdə. Təxminlərin yayılması haqqında ilkin məlumat olmadan, sosioloq, sanki, əvvəlcədən özünü sığortalayır və bu yayılmanın 50-50% olacağına inanır. Əgər belə məlumat varsa, onda nümunə ölçüsü aşağıdakı kimi olacaq.

Cədvəl 2.5 Nümunə ölçüsünün dixotom cavabın paylanmasından asılılığı

Cədvəldə Şəkil 2.5 keyfiyyətli suallara cavabların paylanmasını göstərir. Yaş və daxil olan kəmiyyət suallar üçün nümunə ölçüsünün hesablanması əmək haqqı", variasiya əmsalına (cədvəl 2.6) əsaslanır, bu, arifmetik ortadan standart kənarlaşmanın neçə faiz olduğunu göstərir və istənilən xarakteristikaları bir-biri ilə müqayisə etməyə imkan verir (dəyişmə dərəcəsi baxımından).

Cədvəl 2.6 Nümunə ölçüsünün dəyişmə əmsalından asılılığı

Dəyişmə əmsalı, %

Nümunə ölçüsü

Əgər iş şəraiti, kollektivdə münasibətlər, əmək haqqı və s. beş üzvlü şkaladan istifadə edərək, dəyişmə əmsalı burada 27-dən 62% -ə qədər, yeddi üzvlü şkaladan istifadə edərkən - 78 ilə 113% arasında dəyişir. Buna görə də, miqyas nə qədər uzun olsa, variasiya əmsalı bir o qədər yüksəkdir və nümunə ölçüsü bir o qədər böyük olmalıdır. Əgər sosioloq kiçik bir nümunə ilə kifayətlənmək istəyirsə, o zaman suallar daha sadə formalaşdırılmalıdır. Bəzən fikirləşirlər ki, miqyas nə qədər uzun olsa, ölçmə bir o qədər dəqiq olar. Amma yeddi ballıq şkalanın beş ballıq şkaladan üstünlüyü sübuta yetirilməyib.

Sosioloqlar arasında ümumi bir inam var ki, seçmənin həcmi nə qədər böyükdürsə, nəticə də bir o qədər dəqiqdir və bu, onları respondentlərin sayını hədsiz dərəcədə artırmağa məcbur edir. Reallıqda isə vəziyyət başqadır: masa. Gallup məlumatlarına əsaslanan Şəkil 2.7, nümunənin ölçüsü ilə qiymətləndirmənin dəqiqliyi arasındakı əlaqəni faizlə göstərir. Buradan belə çıxır ki, nümunənin ölçüsü artdıqca dəqiqlik də artır, lakin müəyyən həddə qədər. Artıq 600 respondentlə istənilən 5% dəqiqlik səviyyəsinə nail olunub. Buna görə də, 600 nəfər məqbul nümunə ölçüsüdür.

400 və 600 nəfər rəqəmləri arasında heç bir ziddiyyət yoxdur. Birinci halda, seçmə ölçüsü respondentlərin cavablarının normal paylanması fərziyyəsi əsasında, ikincisində isə təcrübədən hesablanmışdır. Nəzəriyyə ilə təcrübə arasındakı uyğunsuzluq, real vəziyyətdə qiymətləndirmələrin paylanmasının normaldan fərqli olması ilə əlaqədardır, ona görə də seçmə ölçüsü bu xüsusi hal nəzərə alınmaqla hesablanmalıdır; Nümunə ölçüsünü azaltmağın ən təsirli yolu təxminlərin dəyişmə əmsalını azaltmaqdır.

Cədvəl 2.7 Nümunə ölçüsü və qiymətləndirmənin dəqiqliyi arasında əlaqə

Nümunə ölçüsünü hesablayarkən, sosioloqlar tez-tez aşağıdakı səhvə yol verirlər: mövcud düsturlardan istifadə edərək bütövlükdə əhali üçün tələb olunan seçmə ölçüsünü hesablayaraq, onu mütənasib olaraq fərdi seçmə vahidləri arasında, məsələn, sexlər, müəssisələr, rayonlar, şəhərlər üzrə yerləşdirirlər. , və ailə növləri. Bundan sonra məlumatların emalı mərhələsində şöbələrin özləri arasında fərqlər təhlil edilir. Lakin nümunənin ölçüsünü hər bir şöbə üçün ayrıca hesablamaq, sonra isə ayrı-ayrı həcmləri toplamaq daha düzgündür. Tutaq ki, üç emalatxana üçün nümunə ölçüsünün hesablanması (miqyasının ölçüsünü, işçilərin sayını, qiymətləndirmələrin gözlənilən paylanmasının xarakterini nəzərə alaraq) ilk seminarda soruşmaq lazım olduğunu müəyyən etməyə imkan verdi. 384 nəfər, ikincidə - 222, üçüncüdə - 600. Onda ümumi seçmə həcmi 384 + 222 + 600 = 1206 nəfər olacaq.

Əgər sosioloqa yalnız müəssisənin onuncu işçisinin ona aid olduğu məlum olan işçi kateqoriyası (məsələn, avtobus sürücüləri) ilə müsahibə aparmaq lazımdırsa və o, 139 avtobus sürücüsündən soruşmaq qərarına gəlib və ümumi nümunə ölçüsünü müəssisə 1390 nəfər olacaq ki, bu da. başqa sözlə, bir müəssisədən 1390 respondenti təsadüfi seçməklə seçmə nəzəriyyəsinə uyğun olaraq, maraqlandığımız ixtisas üzrə 139 nəfəri müəyyən etməyə ümid edirik.

Kvota nümunəsini hesablayarkən, sosioloqlar çox vaxt kvotaların hesablanmasının rahatlığına əsaslanaraq onun ölçüsünü 1000 nəfərdə özbaşına müəyyən edirlər. Ancaq hər hansı digər dəyirmi nömrəni asanlıqla götürə bilərsiniz. Daha ağlabatan yanaşma, kvota seçmə ölçüsünü təsadüfi bir seçim üçün hesablamaqdır. Kvota nümunə ölçüsünü hesablamaq üçün başqa bir seçim kiçik nümunə nəzəriyyəsindən istifadə etməkdir. Onun mahiyyəti: əgər məqsəd işçi qrupları üzrə diferensiallaşdırılmış təhlili təmin etmək deyilsə, o zaman öyrəniləcək məsələlərin dərəcələrinin sayını 25-ə (minimum statistik əhəmiyyətli qrup ölçüsü) vurun. Məsələn, üç dəyişən öyrənilir: cins - iki kateqoriya, yaş - iki kateqoriya (30 yaşdan aşağı və 30 yaşdan yuxarı), işdən məmnunluq - beş ballıq şkala ilə ölçülür. Sonra bu nümunə üçün tələb olunan nümunə ölçüsü 2x2x5x25 = 500 nəfər olacaqdır. Nümunə ölçüsü 2,5 dəfə artır. Aydındır ki, dəyişənlərin sayının və dərəcələrin sayının genişlənməsi ilə seçmə ölçüsü fəlakətli dərəcədə böyük ola bilər. Yalnız bir çıxış yolu var: orijinal problemin ətraflı öyrənilməsi, bu, ən vacib olanları tərk edərək, anketdəki lazımsız sualları aradan qaldırmağa imkan verəcəkdir. Tədqiqat bir neçə fərziyyəni yoxlayırsa, hər bir fərziyyəni yoxlamaq üçün nümunə ölçüsü ayrıca hesablanır. Beləliklə, seçmə üsulundan istifadə edərkən sorğu vərəqəsindəki sualların və fərziyyələrin sayı minimal olmalıdır.

Beləliklə, tələb olunan nümunə ölçüsünü hesabladıq. İndi və yalnız indi, nəticədə alınan dəyərin ayrılmış resurslara uyğun olub olmadığını yoxlamaq lazımdır. Ümumi səhv bir çox tətbiqi sosioloqlar ondan ibarətdir ki, seçmənin ölçüsünü hesablayarkən mövcud resurslar ön plana çıxır və ya daha pisi, sosioloq müştərinin diktə etdiyi bütün şərtləri passiv şəkildə qəbul edir. Bu, bir neçə səbəbə görə kökündən yanlışdır. Birincisi, nümunə ölçüsünün hesablanması tədqiq olunan mövzunun mahiyyətini və tədqiqat metodlarının xüsusiyyətlərini daha dərindən başa düşməyə imkan verir ki, bu da əsaslı şəkildə daha çox resurs tələb edə və ya nümunə ölçüsünü azaltmaq üçün düzgün qərar qəbul edə bilərsiniz. Əgər administrasiya əlavə resurslardan imtina edərsə və tədqiqat məqsədləri seçmənin həcmini azaltmağa imkan vermirsə (yəni, sosioloq administrasiyanın qərarını qəbul edə bilməz), onda başqa tədqiqat dizaynına keçmək lazımdır. İkincisi, nümunə ölçüsünün ağlabatan hesablanması sosioloqun peşəkarlığını göstərir və müştərini ona daha hörmətlə yanaşmağa məcbur edir.

Ardıcıl hesablama strategiyası nümunə ölçüsü. Nümunə ölçüsünü hesablayarkən, təxminlərin yayılmasını və bəzi digər parametrləri bilmək arzu edilir. Lakin, onlar, bir qayda olaraq, naməlumdur. Səhvlərin qarşısını almaq üçün onların maksimum olduğunu düşünmək daha yaxşıdır. Cahilliyimiz üçün qiymət, nümunə ölçüsünün zəruri olandan daha çox artması və əlavə maliyyə və vaxt xərcləridir (daha çox insanla müsahibə almalıyıq). Xərclərə qənaət etmək üçün ardıcıl strategiya istifadə olunur - nümunənin ölçüsü əvvəlcədən hesablanmır, lakin tədqiqatın yekun nəticələrindən asılı olaraq edilir. Məsələn, onlar 100 nəfərlə müsahibə aparır, sonra təxminlərin yayılmasını müəyyənləşdirir və bundan asılı olaraq tələb olunan seçmə ölçüsünü hesablayırlar. 100 nəfərin kifayət etdiyi ortaya çıxarsa, o zaman araşdırma başa çatır. Əks halda, lazımi sayda respondent ora çatır, lakin sonsuzluğa qədər deyil. Karyerasının əvvəlində nümunə ölçüləri ilə fəal şəkildə təcrübə aparan J. Gallupun təcrübəsindən məşhur bir nümunə var. 1936-cı ildə amerikalılardan soruşdular: "Milli Sənayenin Bərpası Aktının yenilənməsini istərdinizmi?" Qəribə bir paradoks ortaya çıxdı: J. Gallup əvvəlcə 500 nəfər arasında sorğu keçirdi və seçmə səhvini ölçdü, sonra isə respondentlərin sayını ardıcıl olaraq 30 minə çatdırdı.Təəssüf ki, o, 29,5 min respondentin əlavə edilməsi ilə məlumatın düzgünlüyünü daha az artırdığını aşkar etdi. 1%. Nəticədə, 500 respondentdən sonra sorğu dayandırıla bilər. Bu nümunə göstərir ki, ardıcıl strategiyanın tətbiqi ilə ilkin seçmə ölçüsünün hesablanması ilə müqayisədə tələb olunan müşahidələrin sayının əhəmiyyətli dərəcədə azalmasına nail olmaq mümkündür.

Ancaq ardıcıl nümunə ölçüsü hesablanması strategiyasını gətirir istənilən nəticə yalnız sosioloq sorğunun özü zamanı lazımi hesablamaları apara bilsə, məsələn, telefon sorğusu, kompüter sistemlərindən istifadə etməklə. Sosioloq respondentin cavablarını şəxsi kompüterinə daxil edir, ondan nəticələr dərhal tədqiqat rəhbərinin kompüterinə göndərilir, emal olunur və displey ekranda təkcə konkret məsələ üzrə paylanmış birölçülü tezliklər haqqında deyil, həm də tələb olunan tezliklər haqqında məlumat verilir. nümunə ölçüsü.

Nümunə ölçüsünün fəlakətli dərəcədə böyük ola biləcəyi təhlükəsi varsa, hər iki strategiya növünü - ilkin və ardıcıl, yəni. müraciət edin birləşmiş strategiya.İlkin strategiyaya uyğun olaraq nümunəni hesablayaraq, ardıcıl strategiya üçün icazə verilən yuxarı dəyərləri və ya başqa sözlə, ardıcıl strategiyaya uyğun olaraq səsvermənin dayandığı nümunə ölçüsünün dəyərini əldə edirik.

Nümunə ölçüsünü təyin etmək üçün ən ağlabatan və düzgün yanaşma riyazi statistikanın bir sıra əsas anlayışlarına (variasiya, standart kənarlaşma, etimad intervalı, orta kvadrat xəta) əsaslanan etimad intervallarının hesablanmasına əsaslanır.

Tələb olunan nümunə ölçüsünü hesablamaq üçün kəmiyyət tədqiqatıƏn çox iki statistik anlayış istifadə olunur - etimad intervalı və güvən ehtimalı. Etibar intervalıəvvəlcədən təyin etdiyiniz seçmə xətasını təmsil edir. Məsələn, 3% etimad intervalı təyin etsəniz və konkret tədqiqat sualına konkret cavab 48% təşkil edirsə, bu o deməkdir ki, bütün əhalini araşdırsanız belə, həqiqi dəyər 45 (48 - 3) ilə 51 arasında düşəcək. % (48 + 3). Etibarlılıq ehtimalıəldə edilən nəticələrə nə qədər arxayın ola biləcəyinizi, nümunənin xüsusiyyətlərinin bütün populyasiyanın xüsusiyyətlərinə uyğun olduğunu göstərir - başqa sözlə, təsadüfi cavabın etimad intervalına düşmə ehtimalının nə qədər yüksək olduğunu. Tipik olaraq, 95 və 99% etibar səviyyələri istifadə olunur. Ən çox istifadə edilən 95% - tədqiqatların böyük əksəriyyətində bu kifayətdir. Etibar ehtimalı ilə etimad intervalını birləşdirsək, deyə bilərik ki, suala verilən cavabların 45-51% arasında düşmə ehtimalı 95% təşkil edir.

Nümunə sorğu nəticələrinin etibarlılığının aşağıdakı təxmini təxminləri çox faydalıdır. Artan etibarlılıq 3% -ə qədər, adi - 3% -dən 10% -ə qədər (0,03-0,1 səviyyəsində paylanmaların etibarlılıq intervalı), təxmini - 10 ilə 20% arasında, təxmini - 20 ilə 40% arasında seçmə səhvinə imkan verir və təxmin edilir - 40% -dən çox.

Bu anlayışlar əsasında və bir sıra fərziyyələr nəzərə alınmaqla seçmə ölçüsünün hesablanması üçün düsturlar alınır ki, bu da düzgün ehtimal seçmə prosedurlarından istifadə etməklə reprezentativliyin təmin olunduğunu güman edir.

Bəzi hallarda sorğunun keçirilməsinin dəyəri seçmə həcminin müəyyən edilməsində əsas arqument kimi istifadə olunur. Beləliklə, marketinq tədqiqatlarının büdcəsində müəyyən sorğuların aparılması xərcləri nəzərdə tutulur ki, bu da artıq ola bilməz və əldə edilən məlumatların dəyəri nəzərə alınmır. Ancaq bəzi hallarda kiçik bir nümunə kifayət qədər dəqiq nəticələr verə bilər.

Tədqiqat təcrübəsi aşağıdakı qaydanı təklif edir: nümunənin ölçüsü hər bir əsas üçün ən azı 100 müşahidə və hər ikinci dərəcəli təsnifat komponenti üçün ən azı 20-50 müşahidə təmin etməlidir. 11 əsas təsnifat komponentləri ən kritik, ikincililər isə bu tədqiqatda qəbul edilmiş çarpaz təsnifatın ən az kritik hüceyrələrinə uyğundur 34. Nəzəri hesablamalar və təcrübə sübut edir ki, Sankt-Peterburq kimi böyük bir şəhərin əhalisinin rəy və üstünlükləri haqqında etibarlı məlumat əldə etmək üçün 700-800 nəfər arasında sorğu keçirmək kifayətdir. Bununla belə, burada əksər əhali sorğuları 1,5 min nəfərə qədər olan nümunələr üzərində aparılır.

Nümunə alma xətası

Artıq bildiyimiz kimi, reprezentativlik ümumi əhalinin xüsusiyyətlərini təmsil etmək üçün seçmə populyasiyasının mülkiyyətidir. Uyğunluq yoxdursa, deyirlər təmsilçilik xətası- seçmənin statistik strukturunun müvafiq ümumi əhalinin strukturundan nə dərəcədə kənara çıxması dərəcəsi. Tutaq ki, təqaüdçülərin orta aylıq ailə gəliri ümumi əhalidə 2 min rubl, nümunə əhalidə isə 6 min rubl təşkil edir. Bu o deməkdir ki, sosioloq təqaüdçülərin yalnız imkanlı hissəsi ilə müsahibə götürüb və onun tədqiqatına reprezentativlik xətası daxil olub. Başqa sözlə, təmsilçilik xətası deyilir iki əhali arasında uyğunsuzluq- sosioloqun nəzəri marağının yönəldildiyi ümumi və sonda əldə etmək istədiyi xassələri haqqında fikir və sosioloqun praktik marağının yönəldildiyi seçmə, həm sorğu obyekti, həm də vasitə kimi çıxış edir. ümumi əhali haqqında məlumat əldə etmək.

Yerli ədəbiyyatda “nümayəndəlik xətası” termini ilə yanaşı başqa bir terminə də rast gəlmək olar: “seçmə xətası”. Bəzən onlar bir-birini əvəz edir, bəzən isə kəmiyyətcə daha dəqiq anlayış kimi “nümayəndə xəta” əvəzinə “seçmə xətası” işlədilir.

Nümunə alma xətası- seçmə populyasiyasının orta xüsusiyyətlərinin ümumi əhalinin orta xüsusiyyətlərindən kənarlaşması.

Təcrübədə seçmə xətası məlum populyasiya xüsusiyyətlərini seçmə vasitələri ilə müqayisə etməklə müəyyən edilir. Sosiologiyada yetkin əhali arasında sorğu aparılarkən ən çox əhalinin siyahıyaalınmalarından, cari statistikadan və əvvəlki sorğuların nəticələrindən istifadə olunur. Nəzarət parametrləri kimi adətən sosial-demoqrafik xüsusiyyətlərdən istifadə olunur. Ümumi və seçmə populyasiyalarının orta göstəricilərinin müqayisəsi, bunun əsasında seçmə xətasının müəyyən edilməsi və onun azaldılması adlanır. təmsilçiliyə nəzarət. Tədqiqat başa çatdıqdan sonra özünün və başqalarının məlumatlarının müqayisəsi aparıla biləcəyi üçün bu nəzarət metodu adlanır. posteriori, olanlar. təcrübədən sonra həyata keçirilir.

Gallup sorğularında əhalinin cinsi, yaşı, təhsili, gəliri, peşəsi, irqi, yaşayış yeri və yaşayış yerinin ölçüsünə görə bölgüsünə dair milli siyahıyaalmalarda mövcud olan məlumatlardan istifadə etməklə təmsilçiliyə nəzarət edilir. Ümumrusiya İctimai Rəyin Öyrənilməsi Mərkəzi (VTsIOM) bu məqsədlər üçün respondentin cinsi, yaşı, təhsili, yaşayış yeri, ailə vəziyyəti, məşğulluq sahəsi, iş statusu kimi göstəricilərdən istifadə edir. Rusiya Federasiyasının Dövlət Statistika Komitəsi. Hər iki halda əhalinin sayı məlumdur. Nümunə və populyasiyadakı dəyişənin dəyərləri məlum deyilsə, seçmə xətası müəyyən edilə bilməz.

VTsIOM mütəxəssisləri mərhələdə yaranan sapmaları minimuma endirmək üçün məlumatların təhlili zamanı nümunənin diqqətlə təmirini təmin edirlər. sahə işi. Xüsusilə cins və yaş baxımından güclü qərəzlər müşahidə olunur. Bu, qadınların və ali təhsilli insanların evdə daha çox vaxt keçirmələri və müsahibə verənlə daha asan əlaqə qurmaları ilə izah olunur, yəni. kişilər və “təhsilsiz” insanlarla müqayisədə asanlıqla əldə edilə bilən qrupdur.

Nümunə alma səhvinə iki amil səbəb olur: seçmə üsulu və nümunə ölçüsü.

Seçmə səhvləri iki növə bölünür - təsadüfi və sistematik. Təsadüfi səhv - seçmə ortasının verilmiş intervaldan kənara düşməsi (və ya düşməyəcəyi) ehtimalıdır. Təsadüfi səhvlərə seçmə metodunun özünə xas olan statistik səhvlər daxildir. Onlar nümunə ölçüsünün artması ilə azalır (Cədvəl 2.8).

Cədvəl 2.8

Nümunə ölçüsünün onun səhvindən asılılığı 36 (ümumi əhalinin ölçüsü 20 min vahiddir)

Nümunə alma xətası, %

Nümunə ölçüsü, vahidlər

İkinci növ seçmə səhvidir sistematik səhvlər.Əgər sosioloq yerli hakimiyyət orqanlarının həyata keçirdiyi sosial siyasətlə bağlı bütün şəhər sakinlərinin fikrini öyrənmək qərarına gəlibsə və yalnız telefonu olanlar arasında sorğu keçiribsə, o zaman seçmədə varlı təbəqənin lehinə qəsdən qərəzlilik yaranır, yəni. sistematik səhv.

Beləliklə, sistematik səhvlər tədqiqatçının öz fəaliyyətinin nəticəsidir. Onlar ən təhlükəlidirlər, çünki tədqiqat nəticələrində kifayət qədər əhəmiyyətli qərəzlərə səbəb olurlar. Sistematik səhvlər təsadüfi səhvlərdən daha pis hesab olunur, çünki onları idarə etmək və ölçmək mümkün deyil.

Onlar, məsələn: 1) nümunə tədqiqatın məqsədlərinə uyğun gəlmədikdə (sosioloq yalnız işləyən təqaüdçüləri öyrənmək qərarına gəldi, lakin hər kəslə müsahibə apardı); 2) ümumi əhalinin təbiəti haqqında açıq-aşkar məlumatsızlıq var (sosioloq bütün pensiyaçıların 70%-nin işləməyəcəyini düşünürdü, lakin məlum oldu ki, yalnız 10%-i işləmir); 3) yalnız ümumi əhalinin "qazanan" elementləri seçilir (məsələn, yalnız varlı pensiyaçılar).

Diqqət!Təsadüfi səhvlərdən fərqli olaraq, sistematik səhvlər nümunə ölçüsünün artması ilə azalmır.

Sistematik səhvlərin baş verdiyi bütün halları ümumiləşdirərək metodistlər onların reyestrini tərtib ediblər. Onlar hesab edirlər ki, aşağıdakı amillər nümunə müşahidələrinin paylanmasında nəzarətsiz təhriflərin mənbəyi ola bilər:

♦ aparılmasının metodoloji və metodiki qaydaları sosioloji tədqiqat;

♦ populyasiya nümunəsinin formalaşdırılması üçün qeyri-adekvat üsullar, məlumatların toplanması və hesablanması üsulları seçilmişdir;

♦ tələb olunan müşahidə vahidləri başqa, daha əlçatan olanlarla əvəz olundu;

♦ seçmə populyasiyasının tam əhatə olunmaması (anketlərin kifayət qədər qəbul edilməməsi, onların tam doldurulmaması, müşahidə vahidlərinin əlçatmazlığı) qeyd edilmişdir.

Sosioloq nadir hallarda qəsdən səhv edir. Daha tez-tez səhvlər, sosioloqun ümumi əhalinin strukturundan zəif məlumatlı olması səbəbindən yaranır: insanların yaşa, peşəyə, gəlirə və s.

Sistematik səhvlərin qarşısını almaq daha asandır (təsadüfi olanlarla müqayisədə), lakin onları aradan qaldırmaq çox çətindir. Sistematik səhvlərin qarşısını almaq, onların mənbələrini əvvəlcədən - tədqiqatın ən əvvəlində dəqiq proqnozlaşdırmaqla ən yaxşısıdır.

Budur bəziləri səhvlərdən qaçmağın yolları:

♦ populyasiyada hər bir vahidin nümunəyə daxil olma ehtimalı bərabər olmalıdır;

♦ homojen populyasiyalardan seçmək məqsədəuyğundur;

♦ ümumi əhalinin xüsusiyyətlərini bilməlisiniz;

♦ populyasiya nümunəsi tərtib edilərkən təsadüfi və sistematik səhvlər nəzərə alınmalıdır.

Nümunə kütləsi (və ya sadəcə bir nümunə) düzgün tərtib edilərsə, sosioloq bütün populyasiyanı xarakterizə edən etibarlı nəticələr əldə edir. Əgər düzgün tərtib edilməyibsə, onda seçmə mərhələsində yaranan xəta sosioloji tədqiqatın hər bir sonrakı mərhələsində çoxalır və son nəticədə aparılan tədqiqatın dəyərini üstələyən dəyərə çatır. Belə araşdırmaların xeyirdən çox zərər verdiyini deyirlər.

Bu cür səhvlər yalnız nümunə populyasiyasında baş verə bilər. Səhv ehtimalının qarşısını almaq və ya azaltmaq üçün ən asan yol nümunənin ölçüsünü artırmaqdır (və ideal olaraq ümumi əhalinin ölçüsünə qədər: hər iki populyasiya uyğunlaşdıqda, seçmə xətası tamamilə yox olacaq). İqtisadi cəhətdən bu üsul mümkün deyil. Başqa bir yol qalır - seçmə üçün riyazi üsulları təkmilləşdirmək. Onlar praktikada istifadə olunur. Bu, riyaziyyatın sosiologiyasına nüfuz edən ilk kanaldır. İkinci kanal riyazi məlumatların işlənməsidir.

Kiçik nümunələrin istifadə edildiyi marketinq tədqiqatlarında səhvlər problemi xüsusilə aktuallaşır. Adətən onların sayı bir neçə yüz, daha az - min respondentdir. Burada nümunənin hesablanması üçün başlanğıc nöqtəsi nümunə populyasiyasının ölçüsünün müəyyən edilməsi məsələsidir. Nümunənin ölçüsü iki amildən asılıdır: I) məlumatın toplanması xərcləri və 2) tədqiqatçının əldə etməyə ümid etdiyi nəticələrə müəyyən dərəcədə statistik inam arzusu. Əlbəttə ki, hətta statistika və sosiologiya sahəsində təcrübəsi olmayan insanlar da intuitiv olaraq başa düşürlər ki, nümunənin ölçüsü nə qədər böyükdür, yəni. Onlar bütövlükdə əhalinin sayına nə qədər yaxındırsa, əldə edilən məlumatlar bir o qədər etibarlı və etibarlıdır. Bununla belə, sayı onlarla, yüz minlərlə və hətta milyonları keçən obyektlərdə aparıldığı hallarda davamlı tədqiqatların praktiki mümkünsüzlüyü barədə yuxarıda danışdıq. Aydındır ki, məlumatın toplanması xərcləri (o cümlədən alətlərin təkrarlanması üçün ödəniş, anketlərin, sahə menecerlərinin və kompüter daxiletmə operatorlarının əməyi) müştərinin ayırmaq istədiyi məbləğdən asılıdır və tədqiqatçılardan çox az asılıdır. İkinci amilə gəlincə, biz onun üzərində bir qədər ətraflı dayanacağıq.

Beləliklə, nümunə ölçüsü nə qədər böyük olsa, mümkün səhv bir o qədər kiçik olar. Qeyd etmək lazımdır ki, dəqiqliyi ikiqat artırmaq istəyirsinizsə, nümunəni iki yox, dörd artırmalı olacaqsınız. Məsələn, 400 nəfərin iştirak etdiyi sorğudan əldə edilən məlumatların təxmini ikiqat dəqiqliyi üçün 800 yox, 1600 nəfər arasında sorğu aparmaq lazımdır. Bununla belə, marketinq tədqiqatının 100% dəqiqliyə ehtiyacı olması ehtimalı azdır. Əgər pivə istehsalçısı pivə istehlakçılarının hansı hissəsinin rəqibinin brendindən daha çox öz brendinə üstünlük verdiyini öyrənməlidirsə - 60% və ya 40% - onda 57%, 60 və ya 63% arasındakı fərq onun planlarına heç bir şəkildə təsir etməyəcək.

Nümunə götürmə xətası təkcə onun ölçüsündən deyil, həm də öyrəndiyimiz populyasiya daxilində ayrı-ayrı vahidlər arasındakı fərqlərin dərəcəsindən asılı ola bilər. Məsələn, pivənin nə qədər istehlak edildiyini bilmək istəsək, əhalimiz daxilində istehlak nisbətlərinin olduğunu görərik. müxtəlif insanlarəhəmiyyətli dərəcədə fərqlənirlər (heterojenümumi əhali). Başqa bir halda, biz çörək istehlakını öyrənəcəyik və bunun müxtəlif insanlar arasında daha az əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdiyini görəcəyik (homogenümumi əhali). Populyasiya daxilində variasiya (və ya heterojenlik) nə qədər çox olarsa, mümkün seçmə xətasının miqyası bir o qədər böyük olar. Bu nümunə yalnız sadə sağlam düşüncənin bizə dediklərini təsdiqləyir. Beləliklə, V.Yadovun haqlı olaraq qeyd etdiyi kimi. “nümunənin ölçüsü (həcmi) tədqiq olunan obyektlərin homojenlik və ya heterojenlik səviyyəsindən asılıdır. Onlar nə qədər homojen olsalar, bir o qədər kiçik rəqəmlər statistik cəhətdən etibarlı nəticələr verə bilər”.

Nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsi həm də icazə verilən statistik xətanın etimad intervalının səviyyəsindən asılıdır. Burada sözdə olanı nəzərdə tuturuq təsadüfi hər hansı statistik səhvlərin xarakteri ilə bağlı olan səhvlər. VƏ. Paniotto 5% səhv fərziyyəsi ilə təmsil olunan nümunə üçün aşağıdakı hesablamaları təqdim edir (Cədvəl 2.9):

Cədvəl 2.9

Nümunəvi hesablamalar

Bu o deməkdir ki, əgər siz, məsələn, böyüklər ödəmə qabiliyyətinə malik əhalinin 100 min nəfər olduğu bir rayonda 400 nəfər arasında sorğu keçirərək, sorğuda iştirak edən alıcıların 33%-nin yerli ət emalı zavodunun məhsullarına üstünlük verdiyini, 95%-nin isə ət emalı zavodunun məhsullarına üstünlük verdiyini aşkar etdiniz. Bu məhsulların daimi alıcılarının bu şəhərin sakinlərinin 33±5%-ni (yəni 28-dən 38%-ə qədər) təşkil etdiyini deyə bilərsiniz.

Nümunə ölçüsü ilə seçmə xətası arasındakı əlaqəni qiymətləndirmək üçün Gallup hesablamalarından da istifadə edə bilərsiniz (yuxarıya baxın).

Bu gün texnologiya ilə bir çox çətin hesablamalar aparılır və statistik proqramlar İnternetdə əldə edilə bilər. Beləliklə, nümunənin hesablanması ilə tənbəl sosioloqa istifadəçinin yalnız ehtiyac duyduğu "Biznes və Marketinq" Analitik Mərkəzinin saytında (http://www.bma.ru/enter.htm) belə bir fürsət verildi. lazımi məlumatları daxil edin və sonra "Hesabla" düyməsini basın.

Nümunə müşahidəsini birbaşa aparmazdan əvvəl, nümunə götürmə üçün öyrənilən populyasiyanın neçə vahidinin seçilməli olduğu sualı həmişə həll olunur. Onun sayını təyin etmək üçün düsturlar aşağıdakı başlanğıc nöqtələrinə uyğun olaraq maksimum seçmə səhvləri üçün düsturlardan əldə edilir:

• təklif olunan nümunənin növü;
• seçim üsulu (təkrarlanan və ya təkrarlanmayan);
• parametrin qiymətləndirilməsinin seçimi (orta dəyər və ya nisbət).

Bundan əlavə, məlumat istehlakçısına uyğun olan etibarlılıq ehtimalının dəyərini və icazə verilən maksimum seçmə xətasının ölçüsünü əvvəlcədən müəyyən etmək lazımdır. D və I parametrləri (etibarlılıq ehtimalına uyğundur), bir qayda olaraq, heç bir xüsusi çətinlik yaratmır, çünki onlar öyrənilən əhalinin təbiəti ilə bağlıdır.

Bununla belə, yadda saxlamalıyıq ki, böyük etimad ehtimalı nümunənin ölçüsünü xeyli artırır. Vəziyyət marjinal seçmə xətası ilə oxşardır: onu yarıya endirmək nümunənin ölçüsünü dörd dəfə artırır. Əgər başqa müşahidə bölməsinin müayinəsi böyük maliyyə və maddi xərclərə (müşahidə bölmələrinin ərazi baxımından uzaqlığı, toplanmış məlumatların məxfiliyini, müşahidə proqramının mürəkkəbliyini və s. bir vahidin tədqiqi xərcləri nisbətən kiçikdirsə, əhəmiyyətsizdir.

üçün tələb olunan nümunə ölçüsünü hesablamaq üçün düsturlar fərqli yollar seçim cədvəldə göstərilir. 13.10.

Cədvəldə verilmiş düsturlardan istifadə edərkən, müəyyən bir dəqiqlik "məhdudiyyətini" təmin etmək üçün nəticədə nümunə ölçüsünü yuvarlaqlaşdırmaq tövsiyə olunur.

Bundan əlavə, statistik praktikada, maksimum seçmə xətasının dəyərinin faizlə (nisbi maksimum seçmə xətası) təyin edilməsi ümumi seçimdir. Bu zaman xətanın mütləq dəyəri xarakteristikanın orta qiymətinə bölünür və 100%-ə vurulur. Sonra cədvəl düsturlarını tətbiq etmək üçün maksimum xətanın mütləq qiymətini aşağıdakı kimi tapmalısınız:

Cədvəl 13.10

Nümunə ölçüsünü tapmaq üçün düsturlar

Seçim üsulu	Yenidən seçim	Təkrarlanmayan seçim
Orta dəyəri qiymətləndirərkən
Düzgün təsadüfi
Mexanik
Tipik
Bərabər seriyalı serial
Payı qiymətləndirərkən
Düzgün təsadüfi
Mexanik

Son

Seçim üsulu	Yenidən seçim	Təkrarlanmayan seçim
Tipik
Bərabər seriyalı serial

Əgər nümunənin ölçüsünü təyin etmək üçün ilkin parametrlər nisbi səhv D% və dəyişmə əmsalıdırsa

tədqiq olunan əlamətin F„=^100% kimi hesablanması, sonra düstur

Təkrar seçim zamanı faktiki təsadüfi nümunə aşağıdakı kimi dəyişdirilə bilər:

Nümunə ölçüsünü müəyyən etməkdə əsl çətinlik atributun variasiya ölçüsünün - dispersiyanın müəyyən edilməsidir. Təcrübədə bu dəyər çox vaxt sorğu aparılana qədər naməlum olaraq qalır. Hər bir konkret halda nə edəcəyinə tədqiqatçı özü qərar verir.

Bəzən fərq birbaşa yollarla qiymətləndirilir:

• o 2 qiymətini müəyyən etmək üçün əsas müşahidəyə başlamazdan əvvəl geniş müayinələr aparmaq;
• onlar şərti olaraq əvvəlki analoji sorğulardan (praktikada ən çox istifadə olunan üsul) variasiya dəyərini qəbul edirlər. Belə yanaşma o halda əsaslandırılır ki, ümumi əhali öz təbiətinə görə əhəmiyyətli dinamik proseslərlə təsdiq olunmur və ya onların təzahürləri o qədər də parlaq deyildir.

Tədqiq olunan xarakteristikanın dispersiyasını tapmaq üçün bir sıra “dolayı” üsullar da mövcuddur ki, bunlar statistik populyasiyaların xüsusiyyətlərinə əsaslanan müəyyən riyazi üsullardır. Onların əksəriyyətinin paylanmaları normal qanuna yaxın olduğu üçün dispersiyanın qiymətini təxminən aşağıdakı kimi təyin etmək olar.

Normal paylanma qanunu altında atribut variantının bütün dəyərləri ortadan bir və ya digər istiqamətdə 3-ə yerləşdirildiyi üçün təxmini bərabərlik var. R« 6a, harada R- kimi təyin olunan əlamətin dəyişmə diapazonu R= x max - x min.

Beləliklə,

Təcrübədə, tələb olunan dəqiqliyi təmin etmək üçün nümunə vahidlərinin müəyyən bir "ehtiyatını" əldə etmək üçün çox vaxt əlaqədən istifadə etməyə üstünlük verirlər.

Sosial-iqtisadi proseslərin monitorinqi zamanı x max və x min dəyərləri adətən məlumdur və ya mövcud qanunvericiliklə müəyyən edilir. Məsələn, kiçik müəssisələrdə işçilərin orta sayı qanunla ciddi şəkildə məhdudlaşdırılır.

Sosial-iqtisadi hadisələr üçün, əgər hər hansı bir şəkildə (məsələn, keçmiş sorğuların məlumatlarından) orta dəyərin dəyəri məlumdursa, əlaqə standart kənarlaşmanı təxmini etmək üçün istifadə olunur.

Alternativ xarakteristikanın dispersiyası tədqiq olunan xüsusiyyətə (xassəyə) malik olan vahidlərin nisbətindən asılıdır. w. Bu fraksiya məlum deyilsə, maksimum mümkün dispersiya dəyəri alınır - 0,25, əldə edilir w = 0,5.

Cədvəldəki düsturlardan. 13.10-dan belə nəticə çıxır ki, nümunənin ölçüsü tədqiq olunan xarakteristikanın dispersiyasına düz mütənasibdir. Həqiqətən, vahidlərin dəyişkənliyi artdıqca, variasiyanı tutmaq üçün seçmə və nümunəyə daxil etmək üçün onların sayının artması tələb olunur.

Beləliklə, bir müşahidə edilə bilən xüsusiyyət üçün nümunə ölçüsünü təyin etməyi nəzərdən keçirdik. Bəs bir neçə xarakterik xüsusiyyət varsa və bu xüsusiyyətlərin variasiyası fərqlidirsə və ya bəziləri alternativdirsə. Hesablamaların qalanlar arasında ən böyük seçmə ölçüsünə səbəb olduğu xarakteristikanı seçmək məntiqli olardı (bu xarakteristika eyni etibarlılıq ehtimalında ən kiçik nisbi seçmə xətasını əldə etmək üçün tələb olunan xüsusiyyət olardı). Həqiqətən, bu halda, digər xüsusiyyətlərin ümumi parametrlərinin müəyyən edilməsi tələb olunandan daha çox dəqiqliklə müşayiət olunacaq, yəni. müəyyən "dəqiqlik marjası" olacaq.

Onu da qeyd etmək lazımdır ki, praktikada seçmənin həcmi çox vaxt mövcud maliyyə və insan resurslarına uyğun olaraq düzəldilir, sonra xərclərin optimal balansına və nəticələrin dəqiqliyinə nail olmaq zərurəti nəzərə alınır. Statistik müşahidələrin maliyyələşdirilməsində çətinliklər yaranarsa, xüsusən də xərclərin azalması kifayət qədər əhəmiyyətli dərəcədə dəqiqliklə məqbul itkilərlə baş verərsə, belə bir addım daha çox haqlıdır.

Nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsinə sorğu edilən vahidlərin cavab verməməsi ilə bağlı statik müşahidələrdə çox yayılmış bir fenomen də təsir göstərir. Yüzlərlə və ya milyonlarla ölçülən böyük populyasiyalar (məsələn, ölkənin əhalisi) halında, nümunə ölçüsünü artırmaqla cavab verilməməsi üçün müəyyən düzəlişlər edilə bilər. Bununla belə, sorğunun nəticələrini emal edərkən və xüsusən onlara əsaslanan xüsusi tövsiyələrdən istifadə edərkən məlumatların toplanması zamanı irəli sürülən fərziyyələri xatırlamaq lazımdır.

Nümunə kütləsinin tələb olunan ölçüsünü müəyyən etmək üçün problemlərin nümunələrinə baxaq.

Misal 13. 7. Vergilərin ödənilməsində pozuntulara yol vermiş firmaların payını 0,997 ehtimalla müəyyən etmək üçün vergi müfəttişliyi cəmi 507 firmadan neçə obyekti yoxlamalıdır? Əvvəlki sorğuya əsasən, standart kənarlaşma 0,15; seçmə xətalarının ölçüsü 0,15-dən çox olmamalıdır.

Təsadüfi seçməni təkrar edərkən yoxlamaq lazımdır

Təkrar təsadüfi kəsilmə halında, yoxlamaq lazımdır

Gördüyümüz kimi, təkrarlanmayan seçmənin istifadəsi çox az sayda obyektin müayinəsinə gətirib çıxarır.

Misal 13.8. Rusiya Federasiyasının təsis qurumlarından birinin administrasiyası 366 kiçik firma arasında seçmə sorğu keçirməyə qərar verdi, bu müddət ərzində müəyyən etmək planlaşdırılırdı:

• kiçik firmalarda çalışan ali təhsilli şəxslərin payı (maksimum xətanın ölçüsü 0,1-dən çox olmamalıdır);
• kiçik firmalarda çalışan qadınların payı (maksimum xətanın ölçüsü 0,12-dən çox olmamalıdır);
• kiçik firmalarda işçilərin orta yaşı (maksimum səhvin ölçüsü iki ildən çox olmamalıdır).

Kiçik firmaların iqtisadi sektorlar üzrə bölgüsü aşağıdakı kimidir:

Şəhər rəhbərliyi tədqiq olunan xüsusiyyətlərin mənasının şirkətin sənayesindən asılı olaraq əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdiyini düşünür, buna görə tipik qrupların ölçüsünə mütənasib olaraq tipik bir nümunə seçildi.

Gəlin onun sayının nə qədər olmasını və hər bir tipik qrupdan 0,954 etibarlılıq ehtimalı ilə neçə müşahidə vahidinin çıxarılmasını müəyyən edək. İlk iki əlamət alternativdir, sonra naməlum dispersiyanın qiymətləndirilməsi onun maksimum dəyəridir - 0,25.

Ali təhsilli insanların payını qiymətləndirərkən tələb olunan nümunə ölçüsü aşağıdakı dəyərə malik olacaqdır:

İşləyən qadınların payının hesablanması sorğu tələb edir

Hesablamaların hansı əsaslarla aparılmalı olduğunu dərhal müəyyən etmək olardı. Həmişə daha çox dəqiqliyə malik olandır (eyni etimad səviyyəsi üçün daha kiçik səhv). Bununla belə, nümunəmizdəki üçüncü işarə kəmiyyətdir. Onu təxmin etmək üçün hansı nümunə ölçüsünün lazım olduğunu müəyyən edək. Normal paylanmanın xassələri əsasında dispersiyanın təxmini dəyərini alırıq:

(maksimum və minimum yaş həddi müvafiq olaraq 60 və 18 yaşdır ki, bu da ən çox ehtimal olunan diapazondur).

2 = 49 haradan gəlir?

Gəlin hesablama aparaq:

Beləliklə, bütün müşahidə olunan xüsusiyyətlər üçün müəyyən bir dəqiqliyə nail olmaq üçün hər üç göstərici üçün əldə edilən maksimum rəqəmi seçmək lazımdır, yəni. n = 65 şirkət.

İqtisadiyyat sahəsi		Nümunə kütləsində seçilmiş firmaların sayı
sənaye
Kənd təsərrüfatı
Tikinti
Nəqliyyat və rabitə
Ticarət və iaşə
Ümumi biznes fəaliyyəti
Əhali üçün mənzil-kommunal təsərrüfat və qeyri-istehsal növləri
Digər sənayelər

Nümunə götürmənin rəsmiləşdirilməmiş üsulları. Optimal nümunə ölçüsü məsələsi tədqiqatçılar arasında həmişə mübahisəli olmuşdur. Nümunə kütləsinin ölçüsü ilə bağlı qərar bir sıra amillər nəzərə alınmaqla qəbul edilir, bunlardan ikisi ən mühüm rol oynayır: 1) tədqiqat nəticəsində əldə edilmiş məlumatın dəyəri və yeniliyi; 2) müəyyən bir nümunə ölçüsü üçün tədqiqatın aparılması xərcləri (vaxt daxil olmaqla).

Bir çox hallarda, müəyyən edilmiş təcrübə ilə rəhbər ola bilər, yəni. oxşar tədqiqatlarda istifadə edilən nümunə ölçüsü. Bundan əlavə, nümunə populyasiyasının ölçüsünü müəyyən etmək üçün aşağıdakı sadə qaydalar mövcuddur.

Nümunə ölçüsü artırƏgər:

• ayrı-ayrı alt qruplar üçün məlumat əldə etmək lazımdır (alt nümunələrin ölçüləri ümumiləşdirilir və bütövlükdə nümunə altqrupların sayına mütənasib olaraq böyüyür);
• Əsas məsələlər üzrə artıq mövcud olan məlumat kifayət deyil və qeyri-müəyyənlik əhəmiyyətlidir.

Bundan əlavə, çoxsaylı tədqiqatların təcrübəsi artıq “tipik” nümunə ölçülərini işləyib hazırlamışdır. Beləliklə, milli əhali sorğuları üçün bu həcmlər 1000-2500 respondent arasında dəyişir (təhlil edilən qrupların sayından asılı olaraq). Regional sorğular və xüsusi populyasiyaların sorğuları üçün - 200-dən 500-ə qədər (çoxsaylı alt qrupları təhlil edərkən, regional və ya xüsusi əhali nümunəsinin ölçüsü adətən ən azı 1000 nəfərə qədər artır). Göstərilən dəyərlər, əlbəttə ki, müəyyən etmək üçün yalnız ümumi təlimat rolunu oynaya bilər optimal ölçü nümunələri.

Təcrübədə seçmənin ölçüsü ilə bağlı qərar sorğunun nəticələrinin düzgünlüyünün fərziyyəsi ilə onların praktiki həyata keçirilməsinin mümkünlüyü (yəni, sorğunun keçirilməsi xərclərinə əsaslanaraq) arasında kompromisdir.

Təcrübədə nümunənin ölçüsünü müəyyən etmək üçün bir neçə yanaşma istifadə olunur. Onlardan ən sadələrinə diqqət yetirək. Bunlardan birincisi təsadüfi yanaşma adlanır və “təsadüfi yanaşma”nın tətbiqinə əsaslanır.

Məsələn, sübut olmadan qəbul edilir ki, dəqiq nəticələr əldə etmək üçün nümunə əhalinin 5%-i olmalıdır. Bu yanaşma sadədir və həyata keçirmək asandır, lakin dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan vermir. Onun üstünlüyü nisbətən aşağı qiymətdir. İkinci yanaşmada nümunənin ölçüsü əvvəlcədən müəyyən edilmiş şərtlər əsasında təyin edilə bilər. Məsələn, marketinq tədqiqatının müştərisi bilir ki, ictimai rəyi öyrənərkən nümunə adətən 1000 - 1200 nəfər təşkil edir, ona görə də tədqiqatçıya bu rəqəmə sadiq qalmağı tövsiyə edir.

Üçüncü yanaşma o deməkdir ki, bəzi hallarda seçmənin həcminin müəyyən edilməsində əsas nəzərə alınacaq sorğunun keçirilməsinin dəyəri ola bilər. Baxmayaraq ki, alınan məlumatların dəyəri və etibarlılığı nəzərə alınmır.

Dördüncü yanaşmada nümunənin ölçüsü statistik təhlil əsasında müəyyən edilir. Bu yanaşma əldə edilən nəticələrin etibarlılığı və əsaslılığına dair tələbləri nəzərə alaraq minimum nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsini nəzərdə tutur.

Beşinci yanaşma nəzəri cəhətdən ən əsaslı hesab olunur və düzgün yanaşma nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsində. Etibar intervalının hesablanmasına əsaslanır.

Etibar intervalı, həddindən artıq nöqtələri suala müəyyən cavabların faizini xarakterizə edən diapazondur. Bu xəmir anlayışı “ümumi əhali arasında nəticələnən xarakteristikanın standart sapması” anlayışı ilə əlaqələndirilir. Nə qədər böyükdürsə, məsələn, cavabların 9,5%-ni daxil etmək üçün inam intervalı bir o qədər geniş olmalıdır.

Normal paylanma əyrisinin xassələrindən belə çıxır ki, məsələn, 9,5%-ə bərabər olan etimad intervalının son nöqtələri: 1,96 (normallaşdırılmış sapma) və standart kənarlaşmanın məhsulu kimi müəyyən edilir.

1.96 və 2.58 rəqəmləri (99% etibarlılıq intervalı üçün) z ilə təyin olunur.

Müxtəlif etimad intervalları üçün z dəyərlərini təyin etməyə imkan verən "Ehtimal inteqralının dəyəri" cədvəlləri var. Marketinq tədqiqatı apararkən 95% və ya 99% etibar intervalı standartdır.

Məsələn, avtomobil sahiblərinin ildə xidmət sexlərinə getmələrinin sayı ilə bağlı araşdırma aparılıb. Orta ziyarət sayı üçün etimad intervalı 99% etimad səviyyəsində 5-7 səfər olaraq hesablanmışdır. Bu o deməkdir ki, 100 dəfə müstəqil nümunə tədqiqatları aparmaq mümkün olarsa, 99 nümunə araşdırması üçün orta ziyarətlərin sayı 5-dən 7-yə qədər azalacaq.Başqa sözlə, avtomobil sahiblərinin 99%-i etimad intervalı.

Deyək ki, 50-yə qədər müstəqil nümunə üzərində araşdırma aparılıb. Bu nümunələr üçün orta ballar adlanan normal paylanma əyrisini meydana gətirdi nümunə paylanması.

Bütövlükdə əhali üçün orta xal paylanma əyrisinin orta bala bərabərdir. “Nümunələrin paylanması” anlayışı da V seçmənin tərifinin əsasını təşkil edən nəzəri konsepsiyanın əsas anlayışlarından biri kimi qəbul edilir.

Təbii ki, heç bir şirkət 10, 20, 50 müstəqil nümunə formalaşdırmaq iqtidarında deyil. Tipik olaraq yalnız bir nümunə istifadə olunur.

Riyazi statistika bir nümunənin dəyişməsi haqqında dəqiq məlumatlara malik olmaqla seçmə paylanması haqqında bəzi məlumat əldə etməyə imkan verir.

Bütövlükdə əhali üçün doğru olan qiymətləndirmənin tipik seçmə üçün gözləniləndən nə dərəcədə fərqləndiyinin göstəricisidir. kök orta kvadrat xətası. Məsələn, yeni məhsul haqqında istehlakçıların rəyi öyrənilir və müştəri bu araşdırma müsbət və ya mənfi 5%-ə bərabər alınan nəticələrin düzgünlüyündən razı qalacağını bildirdi.

Tutaq ki, nümunənin 30%-i yeni məhsulun lehinədir. Bu o deməkdir ki, bütün əhali üçün mümkün hesablamaların diapazonu 25-35% təşkil edir. Üstəlik, nümunə ölçüsü nə qədər böyük olsa, səhv bir o qədər kiçik olar. Yüksək variasiya dəyəri yüksək səhv dəyərinə səbəb olur və əksinə.

Etibar intervalının hesablanması əsasında nümunənin ölçüsünü müəyyən edək. Bu yanaşmanın həyata keçirilməsi üçün lazım olan ilkin məlumatlar:

• · populyasiyanın malik olduğu güman edilən variasiya miqdarı;
• · arzu olunan dəqiqlik;
• · sorğunun nəticələrinin təmin etməli olduğu etibarlılıq səviyyəsi.

Nə vaxt sual verdi Faizlə ifadə edilən yalnız iki cavab variantı var (faiz ölçüsü istifadə olunur), nümunə ölçüsü aşağıdakı düsturla müəyyən edilir:

burada n nümunənin ölçüsüdür;

z – seçilmiş etimad səviyyəsi əsasında müəyyən edilmiş normallaşdırılmış kənarlaşma (Cədvəl 7);

p – nümunə üçün aşkar edilmiş variasiya;

q = (100 – p);

e – icazə verilən xəta.

Cədvəl 7

z balının orta dəyərdən normallaşdırılmış kənarlaşma qiyməti

alınan nəticənin inamlılıq ehtimalından (a) asılı olaraq

Məsələn, təkər istehsal edən şirkət radial təkərlərdən istifadə edən motoristlər arasında sorğu keçirir.

Buna görə də, "Siz radial təkərlərdən istifadə edirsiniz?" Yalnız 2 cavab mümkündür: "Bəli" və ya "Xeyr". Əgər fərz etsək ki, avtomobil həvəskarlarının əhalisinin aşağı dəyişmə əmsalı var, bu, demək olar ki, sorğuda iştirak edənlərin hamısının radial təkərlərdən istifadə etməsi deməkdir. IN bu halda kifayət qədər kiçik bir nümunə ölçüsü formalaşdırıla bilər. (1) düsturunda pg məhsulu populyasiyaya xas olan dəyişkənliyi ifadə edir. Məsələn, deyək ki, əhalinin 90%-i radial təkərlərdən istifadə edir. Bu o deməkdir ki, pg = 900. Dəyişmə əmsalının daha yüksək olduğunu fərz etsək (p = 70%), onda pg = 2100. Ən böyük variasiya əhalinin yarısının (50%) radial təkərlərdən, digərlərinin isə istifadə etdiyi zaman əldə edilir. etmə. Bu vəziyyətdə məhsul 2500-ə bərabər bir dəyərə çatır.

Sorğu apararkən, alınan təxminlərin düzgünlüyünü göstərmək vacibdir. Məsələn, məlum olub ki, respondentlərin 44%-i radial təkərlərdən istifadə edir. Ölçmə nəticələri formada təqdim edilməlidir: radial təkərlərdən istifadə edən sürücülərin faizi 44 artı və ya mənfi % təşkil edir. İcazə verilən xətanın miqdarı tədqiqat sifarişçisi və podratçı tərəfindən əvvəlcədən birgə müəyyən edilir.

Marketinq tədqiqatlarına inam səviyyəsi adətən iki dəyər əsasında qiymətləndirilir: 95% və ya 99%. Birinci dəyər z = 1,96 dəyərinə uyğundur; ikinci – z = 2,58. Əgər 99% etimad səviyyəsi seçilirsə, bu o deməkdir ki, biz 99% əminik (başqa sözlə, etimad səviyyəsi 0,99-dur) əhali üzvlərinin faizinin plus - mənfi e% diapazonuna bərabər olduğuna eyni səhv diapazonuna düşən nümunə üzvlərinin faizi. 95% etibarlılıq səviyyəsində 50% dəyişkənliyi, 10% dəqiqliyi fərz etsək, nümunə ölçüsünü hesablayırıq:

n = 1,962 (50 x 50) / 102 = 96.

Etibar səviyyəsi 99% və e = ±3%, n = 1067.

Müəyyən bir əhali üçün variasiya indeksini təyin edərkən, tədqiq olunan əhalinin ilkin keyfiyyət təhlilini aparmaq və tədqiqatçı üçün maraqlı olan demoqrafik, sosial və digər cəhətlərdən əhali vahidlərinin oxşarlığını müəyyən etmək məqsədəuyğundur. Nümunə ölçüsünü faizlərdən deyil, vasitələrdən istifadə etməklə müəyyən etmək mümkündür. Etibarlılıq səviyyəsinin 95% (z = 1.96,) seçildiyini, standart kənarlaşmanın (S) 100 olaraq hesablandığını və istədiyiniz dəqiqliyin (qərəz) ±10 olduğunu düşünək. Sonra nümunə ölçüsü olacaq

Reallıqda praktikada seçmə yenidən formalaşıbsa və buna bənzər sorğular aparılmayıbsa, S naməlumdur.

Bu halda e səhvini standart kənarlaşmanın fraksiyalarında təyin etmək məqsədəuyğundur. Hesablama düsturu çevrilir və aşağıdakı formanı alır:

Biz daha çox istehlak malları bazarlarını xarakterizə edən çox böyük ölçülü birləşmələrdən danışdıq. Ancaq bəzi hallarda aqreqatlar o qədər də böyük deyil və məsələn, bazarlarda fərdi növlər sənaye məhsulları.

Tipik olaraq, əgər seçmə əhalinin 5%-dən azdırsa, o zaman populyasiya böyük hesab olunur və hesablamalar yuxarıda göstərilən qaydalara əsasən aparılır.

Əgər nümunənin V-i əhalinin 5%-dən çox olarsa, sonuncu kiçik hesab olunur və yuxarıdakı düsturlara düzəliş əmsalı daxil edilir. Bu vəziyyətdə nümunənin ölçüsü aşağıdakı kimi müəyyən edilir:

burada n1 kiçik bir əhali üçün nümunə ölçüsüdür,

n – yuxarıdakı düsturlarla hesablanmış nümunə ölçüsü (faiz ölçüləri və ya orta göstəricilər üçün),

N ümumi əhalinin həcmidir.

Məsələn, Tomsk şəhərinin hüdudlarında kimya zavodunun tikintisi ilə bağlı 1000 şirkətdən ibarət əhalinin nümayəndələrinin rəyi öyrənilir. Dəyişiklik haqqında məlumatın olmaması səbəbindən ən pis vəziyyət qəbul edilir: 50:50. Tədqiqatçı 95% etibarlılıq səviyyəsindən istifadə etməyə qərar verdi. Tədqiqatın müştərisi nəticələrin müsbət və ya mənfi 5% düzgünlüyündən razı qalacağını bildirdi. Bu halda, faiz ölçüsü üçün aşağıdakı düstur istifadə olunur:

Müəyyən qeyd-şərtlərlə V seçmənin formalaşdırılmasına bu yanaşma panel və ekspert qrupunun ölçüsünü hesablayarkən də istifadə edilə bilər.

Verilmiş nümunə hesablama düsturları bütün seçmə qaydalarına əməl edildiyi fərziyyəsinə əsaslanır və yeganə səhv onun ölçüsünə görə səhvdir.

"Marketinq Araşdırmaları" kitabından fəsil

• Psixologiya: şəxsiyyət və biznes

	Əhali obyektlərinin identifikasiyası
	İmtahan metodunun seçilməsi
Tam müayinə					Anket nümunəsi
			Nümunə götürmə prosedurunun seçilməsi				Nümunə ölçüsünün hesablanması
	Nümunə götürmə planının həyata keçirilməsi

düyü. 4.3. Nümunənin planlaşdırılması

Nümunənin planlaşdırılmasına aşağıdakı prosedurlar daxildir (Şəkil 4.3):

Ümumi əhalinin obyektlərinin müəyyən edilməsi.

İmtahan metodunun müəyyən edilməsi.

Nümunə götürmə prosedurunun müəyyən edilməsi.

Nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsi.

Ümumi populyasiyada obyektlərin identifikasiyası

Əhali tədqiq obyekti olan bütün vahidlərin məcmusudur.

Tədqiqata hazırlığın bu mərhələsində tədqiq olunan əhalinin hansı subyektlərdən ibarət olduğunu müəyyən etmək lazımdır. Bir qayda olaraq, ümumi populyasiyaya daxil olan subyektlər heterojendir, buna görə də tədqiqat obyektinin tipik nümayəndələrini təyin edərkən bəzi qruplar buraxıla bilər. Təşkilatlardan ibarət olan əhalinin bütün elementlərini təmsil etmək xüsusilə çətindir, çünki bütün firmalar öz fəaliyyətlərini reklam etmirlər. Ümumi əhali bütövlükdə bazar, bazar seqmenti və ya subyektlərin hədəf qrupu kimi müəyyən edilə bilər.

İmtahan metodunun müəyyən edilməsi

Əhalinin sayından və tədqiqatın məqsədlərindən asılı olaraq davamlı və ya seçmə sorğu metodlarından istifadə edilə bilər.

Davamlı müayinə üsuluümumi əhalinin bütün vahidlərinin öyrənilməsindən ibarətdir. Metod yüksək tədqiqat xərcləri ilə əlaqələndirilir; onun istifadəsi, məsələn, bir seqmenti təmsil edən az sayda istehlakçı olduğu halda və ya müəyyən bir müştərinin satınalmalarının həcmi bazarın əhəmiyyətli bir hissəsini təşkil etdiyi halda əsaslandırılır. bütövlükdə tutum.

Nümunə- bu, ümumi əhalinin bütün vahidlərinin xüsusiyyətlərini daşıyan bir qrup tədqiqat obyektidir, məsələn, bütün hədəf bazarın maraqlarını və zövqlərini təmsil edən istehlakçılar qrupu.

Nümunə sorğu metodu davamlı sorğu metodu ilə müqayisədə daha az dəqiqlik təmin edir, lakin daha az əmək tutumludur. Bu üsuldan ümumi əhalinin çoxlu sayda homojen vahidləri olduqda istifadə etmək məqsədəuyğundur.

Nümunə götürmə üsulu onun yalnız bir hissəsinin sorğusu əsasında əhali haqqında məlumat verir, ona görə də seçmə sorğu zamanı əldə edilən məlumatlar ehtimal xarakteri daşıyır. Praktikada bu o deməkdir ki, tədqiqat nəticəsində konkret dəyər deyil, istənilən dəyərin yerləşdiyi interval müəyyən edilir. Nümunə götürmə xətasının müəyyən edilmiş dəyəri keçməyəcəyini ifadə etmək ehtimalı deyilir güvən ehtimalı.

Nümunənin populyasiyanın xüsusiyyətlərini əks etdirən xüsusiyyəti reprezentativlik adlanır. Ümumi və seçmə populyasiyalarının xüsusiyyətləri arasındakı fərq seçilmiş seçmə prosedurundan asılı olan seçmə xətası adlanır.

Nümunə götürmə prosedurları

Nümunə götürmə proseduru nümunə üçün respondentlərin seçilməsi ardıcıllığıdır.

Respondentlərin seçimi sistematik və təsadüfi səhvlərlə müşayiət oluna bilər. Sistematik səhvlər seçmə proseduru səhv seçildikdə yaranır. Təsadüfi səhvlər həmişə mövcuddur, çünki onlar çətin proqnozlaşdırılan amillərin təsiri ilə bağlıdır. Təsadüfiliyin təsirini tamamilə aradan qaldırmaq mümkün deyil, lakin təsadüfi xətanın miqyasını statistik metodlardan istifadə etməklə müəyyən etmək olar. Qərəzliyi təxmin etmək mümkün deyil, lakin seçmə prosedurunu dəyişdirməklə aradan qaldırıla bilər.

Seçmə zamanı iki növ səhvin olmasını nəzərə alaraq seçmə prosedurlarının təsadüfi (ehtimal) və qeyri-təsadüfi (deterministik) növləri fərqləndirilir.

Təsadüfi olmayan seçmə prosedurları

Təsadüfi olmayan seçmə prosesinin özü ilə seçmə prosedurları respondentlərin qeyri-təsadüfi seçilməsini nəzərdə tutur, onların rəyi bütövlükdə ümumi əhalinin rəyindən fərqli ola bilər və bununla da tədqiqat nəticələrində qeyri-təsadüfi (sistematik) məlumat səhvinin olmasına səbəb olur. . Təsadüfi olmayan prosedurlardan istifadə edərkən, respondentlərin seçilməsi tədqiqatda ehtimal olunan iştirakçıların dairəsini məhdudlaşdıran hər hansı qəbul edilmiş şərtlər əsasında aparılır. Məsələn, nümunə üçün yalnız kompüteri olan və ya saat 10-11 arasında mağazaya gedən respondentlər seçilir.

Təsadüfi olmayan nümunələrin aşağıdakı növləri mümkündür:

Təsadüfi seçmə - elementlər plansız, təsadüfi seçilir; üsul ucuz və rahatdır, lakin qeyri-dəqiqlik və qeyri-müəyyənlik yaradır;

tipik nümunə - çoxluq yalnız ümumi əhalinin xarakterik (tipik) elementləri ilə məhdudlaşır; məsələn, fokus qrupları formalaşdırarkən istifadə olunur; lakin tədqiq olunan obyektlərin tipikliyi haqqında məlumat tələb edir;

kvota seçmə - seçmə strukturu ümumi populyasiyada müəyyən xüsusiyyətlərin paylanması ilə analogiya yolu ilə qurulur; Ümumi əhalinin hər bir qrupundan tədqiqat iştirakçıları seçilir, onların sayı qrupun ümumi əhali içərisində təmsil olunmasına mütənasibdir.

Təsadüfi seçmə prosedurları

At təsadüfi nümunənin formalaşdırılması Aşağıdakı prosedurlar tətbiq olunur.

sadə seçim - elementlər istifadə edərək seçilir təsadüfi ədədlər; bu yanaşma ilə ümumi əhalinin bütün vahidləri üçün seçmə toplusuna seçilmə ehtimalının eyni olduğu güman edilir (ehtimal dəyəri seçmənin ümumi kütlənin ölçüsünə nisbətinə bərabərdir). Metod çox əmək tələb edir və ümumi populyasiyada bütün vahidlərin siyahısının olmasını tələb edir;

sistematik (mexaniki) seçmə - birinci element təsadüfi ədədlərdən istifadə etməklə seçilir, nümunənin qalan elementləri populyasiya ölçüsünün seçmə ölçüsünə nisbətinə bərabər olan bərabər intervallarla (atlama intervalı) seçilir. Bu seçmə proseduru proseduru xeyli asanlaşdırır, lakin populyasiya hər hansı bir atribut üzrə sıralanırsa, seçmə strukturunda təhriflərə səbəb ola bilər.

Əgər ümumi kütlə əsas xarakteristikaya görə sıralanırsa (xarakteristika tədqiq olunan göstəricinin vəziyyətini müəyyən edirsə, əhəmiyyətli sayılır), onda nümunə xarakteristikasındakı təhrifləri azaltmaq üçün müəyyən edilmiş intervalın ortasından seçmə vahidləri seçilməlidir. Eyni şey, ümumi əhalinin tədqiq olunan obyektə qismən təsir edən ikinci dərəcəli xüsusiyyətə görə sıralandığı halda edilir.

Əgər ümumi kütlə neytral xarakteristikaya (öyrənilən obyektin davranışına təsir göstərmir) uyğun olaraq sıralanırsa, onda müəyyən edilmiş intervaldan ümumi kütlənin istənilən vahidinin seçmə tərkibinə daxil edilməsinə icazə verilir;

təbəqələşdirilmiş (tipik və ya qrup) seçmə - ümumi əhali müəyyən əlamətlər toplusuna (seqmentlərə və ya təbəqələrə) malik qruplara bölünür, onların hər birində təsadüfi seçimdən istifadə etməklə öz seçmə formalaşdırılır; hər bir təbəqənin çəki əmsalı ümumi həcmi nümunə ona uyğun gəlir xüsusi çəkisiümumi əhali arasında; klaster (seriya) seçmə - ümumi əhali eyni qruplara (yuvalar, çiçək yataqları və ya salxımlar) bölünür. Klasterlər mümkün qədər oxşar olmalıdır, klasterin tərkibi ümumi əhali ilə eyni olmalıdır. Bir neçə qrup ümumi əhali arasından təsadüfi seçilir və tam sorğuya məruz qalır (bir mərhələli yanaşma). İki mərhələli yanaşma da mümkündür, o zaman ki, nümunə ilkin olaraq klasterlərdən formalaşır və ondan təsadüfi olaraq tədqiqat vahidləri seçilir (yəni əvvəlki mərhələnin seçmə vahidi növbəti üçün ümumi populyasiyaya çevrilir). Bu seçmə prosedurunun dezavantajı odur ki, klasterlər öz aralarında heterojen ola bilər, lakin bu prosedur sadə və qənaətcildir.

Çox mərhələli seçmə

İstənilən növ seçmə tək və ya çoxmərhələli ola bilər. Çoxmərhələli seçmə nümunənin ümumi əhalidən birbaşa çıxarılmasının çətin olduğu hallarda istifadə olunur, halbuki hər mərhələdə bütün seçmə vahidləri sorğu üçün ekvivalentdir.

Çox mərhələli seçim əlaqəsi müxtəlif prosedurlar Nümunə alma, nümunəni birləşdirərək edər. Bu seçmə seçimi məqsədlərə uyğun olaraq məlumatların toplanması üçün ən rasional və iqtisadi şərtlərə nail olmağa imkan verir.

Nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsi

Nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsi tədqiqat nəticələrinin düzgünlüyünün nəzəriyyəsi ilə məlumat toplamaq xərcləri baxımından onun praktiki həyata keçirilməsinin mümkünlüyü arasında kompromisdir.

Ən çox tətbiq olunur aşağıdakı üsullar nümunə ölçüsünün təyini:

1. İxtiyari hesablama üsulu; bu halda seçmə həcmi ümumi əhalinin 5-10%-i səviyyəsində müəyyən edilir.

Ənənəvi hesablama üsulu; məsələn, 500, 1000 və ya 1500 respondent arasında dövri illik sorğuların keçirilməsini nəzərdə tutur.

Statistik hesablama metodu; informasiyanın statistik etibarlılığının müəyyən edilməsinə əsaslanır.

Nomoqramlardan istifadə edərək hesablama üsulu.

Empirik metod; bu halda, bütün yeni məlumatlar artıq toplanmış tədqiqat nəticələrində yalnız kiçik dəyişiklikləri (buna etinasızlıq göstərə bilər) daxil etdikdə nümunə kifayət hesab edilir.

Xərc üsulu; tədqiqatların aparılmasına sərf oluna biləcək məsrəflərin miqdarına əsasən.

Nümunə ölçüsünü hesablamaq üçün statistik üsul

Statistik nümunənin ölçüsünə aşağıdakı amillər təsir edir:

Əhalinin sayı və onun homojenlik dərəcəsi haqqında məlumatın mövcudluğu.

Nəticələrin tələb olunan dəqiqliyi, reprezentativliyin icazə verilən maksimum səhvinin dəyəri və tədqiqat nəticələrinin etibarlılığı haqqında nəticəyə gəlmək üçün etibarlılıq səviyyəsinin dəyəri ilə tənzimlənir.

Tədqiq olunan xarakteristika üzrə ümumi əhalinin orta göstəriciləri və ya xarakteristikanın dəyişmə intervalı (variasiya) haqqında məlumatın mövcudluğu.

Populyasiya vahidinin nümunəyə təkrar daxil edilməsi imkanı.

Böyük populyasiyalar üçün nümunə ölçüsünü təyin edərkən (nümunə ölçüsü 5% əhali) aşağıdakı düsturlardan istifadə edilə bilər:

a) ümumi populyasiyanın naməlum ölçüsü ilə təkrar seçmə (ümumi əhalinin vahidinin yenidən seçmə tərkibinə daxil edilməsi mümkün olarsa), lakin məlum paylama idarə olunan işarə:

Harada t- seçilmiş etimad səviyyəsi ilə müəyyən edilən normallaşdırılmış sapma (95% etimad səviyyəsində t= 1,96; 99% etibarlılıq səviyyəsində t= 2,58); R -ümumi əhalinin %-lə və ya səhmlərlə dəyişməsi aşkar edilmişdir; q= 100 - R; D -% və ya səhmlərdə icazə verilən səhv;

b) öyrənilən xarakteristikanın məlum dispersiyasına malik təkrar seçmə (o):

c) ümumi kütlənin məlum həcmi və idarə olunan xarakteristikanın məlum paylanması ilə təkrarlanmayan seçmə (ümumi kütlə vahidinin nümunəyə təkrar daxil olma ehtimalı istisna olmaqla):

Harada N- ;

d) öyrənilən xarakteristikanın məlum dispersiyasına malik təkrarlanmayan seçmə:

Nümunə ümumi əhalinin 5%-dən çox olarsa, nümunə kiçik sayılır, bu halda nümunənin ölçüsünə düzəlişlər edilə bilər:

Harada P" - kiçik əhali üçün nümunə ölçüsü, P - statistik nümunə ölçüsü, N- ümumi əhalinin ölçüsü.

Normallaşdırılmış kənarlaşma ilə statistik seçmənin hesablanması t= 2 və məqbul olan 5% xəta (Cədvəl 4.2-ə bax) göstərir ki, böyük populyasiyalar üçün seçmə ölçüsü istənilən yolla müəyyən edilə bilər, çünki istifadə edilən praktiki üsullar sorğu edilən əhalinin ölçüsünü həddindən artıq qiymətləndirməyə meyllidir.

Cədvəl 4.2 Nümunə ölçüsünün əhalinin sayından asılılığı*

Əhali ölçüsü
Nümunə ölçüsü

* normallaşdırılmış sapma ilə t= 2 və icazə verilən səhv 5%.

Masadan 4.2 aydındır ki, əhalinin sayı 5000-dən çox olduqda, onun dəyəri seçmə həcminə təsir etmir, ona görə də düstur aşağıdakı formanı (qiyməti) ala bilər. 1/ N laqeyd qala bilər):

(4.6)

Məsələn, əvvəlki tədqiqatlardan məlumdur ki, tədqiqatçını maraqlandıran suala cavabların paylanması (məsələn, istifadəçinin statusu haqqında) 60% və 40% (respondentlərin 60% -i haqqında suala müsbət cavab verdi). məhsuldan istifadə etdi və 40% mənfi cavab verdi). Respondentlərin ümumi sayında hədəf respondentlərin payı 70%-dir. Daha çoxu üçün ətraflı təhlil 100 müsbət cavab almalısınız. Bu nəticəni əldə etmək üçün 238 nəfər arasında sorğu keçirməlisiniz:

Beləliklə, əhalinin sayı və xüsusiyyətləri haqqında dəqiq məlumat olmadığı halda (ən azı 5000 nəfər olmaq şərti ilə) onun 400 nümayəndəsinin seçmə tərkibinə daxil edilməsi kifayətdir. Bununla belə, qeyd etmək lazımdır ki, nümunə strukturunu bir neçə parametr üzrə idarə etmək niyyətindəyiksə, onda nümunənin ölçüsü daha böyük olacaqdır. Q. A. Çörçill “Marketinq Tədqiqatları” əsərində bununla bağlı bir qayda verir: “Seçmənin həcmi hər bir əsas üçün ən azı 100 müşahidə və hər ikinci dərəcəli təsnifat komponenti üçün ən azı 20-50 müşahidə təmin etməlidir”; Nümunəyə daxil edilmiş fərdi respondentlərin əlçatmaz olması və ya tədqiqatda iştirakdan imtina etməsi ehtimalı da nəzərə alınmalıdır.1.

Maraqlanan suala lazımi sayda müsbət cavab almaq üçün müsahibəyə ehtiyacı olan respondentlərin sayı düsturla hesablana bilər:

Harada P - təhlil üçün tələb olunan müsbət cavabların sayı; Pj - müsbət cavabların nisbəti; R 2 - paylaş hədəf qrupları, müəyyən edilmiş tələblərə (yaş, cins, istifadəçi statusu və s.) cavab verən respondentlərin bütün paylarının məhsulu kimi hesablanır.

Nümunə ölçüsünü hesablamaq üçün nomoqramlardan istifadə edin

Nümunə ölçüsünün hesablanması prosedurunu sadələşdirmək istəyi məlumatın statistik etibarlılığını təmin etməyə yönəldilmiş cədvəllərin, şkalaların və ya proqramların yaradılmasına gətirib çıxarır, lakin istifadəçini statistika sahəsindən xüsusi düsturlar haqqında biliklərlə yükləmir. Məsələn, nümunə götürmə kalkulyatoru (www. shortway. to/few/calculator, htm) var, Gallup saytında (www.gallup.ru) siz nümunənin ölçüsünün göstəricilərini, standart xəta ilə cavab paylamasını birləşdirən cədvəl tapa bilərsiniz. (Cədvəl 4.3).

Cədvəl 4.3 Nümunə ölçüsü göstəriciləri və cavab paylanması arasında əlaqə və standart səhv

Cavabların paylanması,			Nümunə ölçüsü

Nomoqram nümunə ölçüsünü təyin etmək üçün qrafik üsuldur. Nomoqramma üç şkala daxildir (şəkil 4.4). Soldakı miqyasda standart sapma göstəricisinin işarələnməsi və ya xarakteristikanın payının paylanması müəyyən edilir. Düzgün miqyasda ölçmə dəqiqliyi 95 və ya 99% etibarlılıq ehtimalında məqbul səhv (intervalın yarısı) şəklində qeyd olunur. İşarələr tələb olunan nümunə ölçüsünə uyğun olan orta miqyasda aparılır. İstənilən göstərici dəyərləri (xarakteristikanın payı və icazə verilən səhv) səviyyəsində sağ və sol şkalalarda işarələr aparılır. Bu iki işarə xətkeşlə birləşdirilir, hökmdarın orta şkala ilə kəsişdiyi yerdə tədqiqatçının istəyinə cavab verən nümunə həcminə uyğun işarə qoyulur.

düyü. 4.4. Nümunə ölçüsünü təyin etmək üçün nomoqram (95% etibarlılıq səviyyəsi)"

4.5. Nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsi

Nümunə alma planı proseduruna daxildir aşağıdakı üç vəzifənin ardıcıl həlli:

Tədqiqat obyektinin tərifi;

Nümunə alma strukturunun müəyyən edilməsi;

Nümunə ölçüsünün müəyyən edilməsi.

Adətən, marketinq tədqiqatının obyekti istehlakçılar, şirkət işçiləri, vasitəçilər və s. ola bilən müşahidə obyektlərinin məcmusudur. Əgər bu populyasiya o qədər kiçikdirsə ki, tədqiqat qrupu onun hər bir elementi ilə əlaqə yaratmaq üçün lazımi əmək, maliyyə və vaxt resurslarına malikdirsə, onda bütün əhalinin davamlı tədqiqatını aparmaq tamamilə mümkündür. Bu halda, tədqiqat obyektini təyin edərək, növbəti prosedura (məlumat toplama metodunun, tədqiqat alətinin və auditoriya ilə ünsiyyət metodunun seçilməsi) keçə bilərsiniz.

Bununla belə, praktikada bütün əhalinin hərtərəfli tədqiqatını aparmaq çox vaxt mümkün olmur və ya məqsədəuyğun deyil. Bunun aşağıdakı səbəbləri ola bilər:

Ümumiliyin bəzi elementləri ilə əlaqə qura bilməmək;

Davamlı tədqiqatın aparılması üçün əsassız yüksək xərclər və ya tam tədqiqat aparmağa imkan verməyən maliyyə məhdudiyyətlərinin olması;

Tədqiqat üçün ayrılan qısa vaxt çərçivəsi zamanla və ya digər səbəblərdən məlumatın aktuallığını itirməsi ilə əlaqədardır və bütün əhali üçün geniş məlumatların toplanmasına, sistemləşdirilməsinə və təhlilinə imkan vermir.

Buna görə də, böyük və səpələnmiş populyasiyalar tez-tez nümunədən istifadə etməklə öyrənilir, məlum olduğu kimi, populyasiyanın bütövlükdə təmsil olunması nəzərdə tutulan bir hissəsi kimi başa düşülür.

Nümunənin bütövlükdə populyasiyanı əks etdirmə dəqiqliyi ondan asılıdır nümunə quruluşu və ölçüsü.

Nümunələrin dizaynına iki yanaşma var- ehtimal və deterministik.

Nümunə alma dizaynına ehtimal yanaşması populyasiyanın istənilən elementinin müəyyən (sıfırdan fərqli) ehtimalla seçilə biləcəyini qəbul edir. Mövcüd olmaq müxtəlif növlər ehtimal nəzəriyyəsinə əsaslanan nümunələr (tipik, yuvalanmış və s.). Təcrübədə ən sadə və ən çox yayılmış olan sadə təsadüfi seçmədir, burada əhalinin hər bir elementinin tədqiqat üçün seçilmə ehtimalı bərabərdir.

Ehtimal seçmə daha dəqiqdir və tədqiqatçıya topladığı məlumatların etibarlılıq dərəcəsini qiymətləndirməyə imkan verir, baxmayaraq ki, bu, deterministik seçmə ilə müqayisədə daha mürəkkəb və daha bahalıdır.

Determinist yanaşma nümunə çərçivəsinə populyasiya elementlərinin seçilməsinin ya rahatlıq mülahizələrinə, ya da tədqiqatçının qərarına, ya da kontingent qruplara əsaslanan üsullarla aparıldığını güman edir.

rahatlıq üçün, əhalinin istənilən elementini onlarla əlaqə yaratmaq asanlığına əsaslanaraq seçməkdən ibarətdir. Bu metodun qeyri-kamilliyi, ehtimal ki, nəticədə nümunənin aşağı reprezentativliyi ilə əlaqədardır, çünki tədqiqatçı üçün əlverişli olan populyasiya elementləri təsadüfi və əsassız seçilmələrinə görə əhalinin kifayət qədər təmsilçi nümayəndələri ola bilməz.

Bununla belə, digər tərəfdən, bu üsulla aparılan tədqiqatın sadəliyi, qənaətcilliyi və səmərəliliyi onun praktikada və hər şeydən əvvəl əsas problemlərin aydınlaşdırılmasına yönəlmiş ilkin tədqiqatlar zamanı kifayət qədər geniş istifadəsini təmin etmişdir.

Nümunə götürmə üsuluna əsaslanır tədqiqatçının qərarı ilə, onun fikrincə, onun xarakterik nümayəndələri olan əhalinin elementlərinin seçilməsindən ibarətdir. Bu üsul əvvəlkindən daha təkmildir, çünki tədqiqatçıların bu barədə subyektiv fikirləri əsasında seçilsə də, tədqiq olunan əhalinin xarakterik nümayəndələrinə istiqamətlənməyə əsaslanır.

Nümunə götürmə üsuluna əsaslanır şərti standartlar, bütövlükdə əhalinin əvvəllər əldə edilmiş xüsusiyyətlərinə uyğun olaraq əhalinin xarakterik elementlərinin seçilməsindən ibarətdir. Bu xüsusiyyətlər ilkin tədqiqatlar aparmaqla əldə edilə bilər və əvvəlki metoddan fərqli olaraq subyektiv xarakter daşımır. Buna görə də, bu üsul daha təkmildir, sorğunun keçirilməsi üçün əhəmiyyətli dərəcədə aşağı xərclərlə ehtimal nümunələrindən az olmayan nümunə populyasiyalarını əldə etməyə imkan verir.

Nümunə strukturunu (onun formalaşmasına yanaşma, ehtimal və ya deterministik seçmə növü) seçdikdən sonra tədqiqatçı həcmi müəyyən etməli olacaq, yəni. nümunə populyasiyasındakı elementlərin sayı.

Nümunə ölçüsü informasiyanın etibarlılığını müəyyən edir onun tədqiqatı nəticəsində əldə etdiyi, habelə tədqiqatın aparılması üçün lazım olan xərclər. Nümunə ölçüsü asılıdır tədqiq olunan obyektlərin homojenliyi və ya müxtəlifliyi səviyyəsində.

Nümunə ölçüsü nə qədər böyükdürsə, onun dəqiqliyi bir o qədər yüksəkdir və sorğunun aparılması üçün xərclər bir o qədər yüksəkdir. Nümunə strukturuna ehtimal yanaşması ilə onun həcmi dəqiqliyi üçün müəyyən edilmiş tələblərə əsaslanaraq tanınmış statistik düsturlardan istifadə etməklə müəyyən edilə bilər.

Təcrübədə nümunənin ölçüsünü müəyyən etmək üçün bir neçə yanaşma istifadə olunur:

1. Sərbəst yanaşma “Əsas qayda”nın tətbiqinə əsaslanır. Məsələn, sübut olmadan qəbul edilir ki, dəqiq nəticələr əldə etmək üçün nümunə əhalinin 5%-i olmalıdır. Bu yanaşma sadə və asan həyata keçirilir, lakin əldə edilən nəticələrin düzgünlüyünü müəyyən etmək mümkün deyil. Kifayət qədər böyük əhali ilə bu da olduqca bahalı ola bilər.

Nümunə ölçüsü əvvəlcədən razılaşdırılmış müəyyən şərtlər əsasında təyin edilə bilər. Məsələn, marketinq tədqiqatının müştərisi bilir ki, ictimai rəyi öyrənərkən seçmə adətən 1000-1200 nəfərdən ibarətdir, ona görə də tədqiqatçıya bu rəqəmə sadiq qalmağı tövsiyə edir. Müəyyən bir bazarda illik tədqiqat aparılırsa, hər il eyni ölçülü bir nümunə istifadə olunur. Birinci yanaşmadan fərqli olaraq, burada nümunə ölçüsünü təyin edərkən, çox həssas olan məşhur məntiqdən istifadə olunur.

Məsələn, müəyyən tədqiqatlar apararkən ictimai rəyin öyrənilməsi ilə müqayisədə daha az dəqiqlik tələb oluna bilər, əhalinin sayı isə ictimai rəyin öyrənilməsi ilə müqayisədə dəfələrlə kiçik ola bilər. Beləliklə, bu yanaşma mövcud şərtləri nəzərə almır və kifayət qədər bahalı ola bilər.

Bəzi hallarda sorğunun keçirilməsinin dəyəri seçmə həcminin müəyyən edilməsində əsas arqument kimi istifadə olunur. Beləliklə, marketinq tədqiqatı büdcəsi müəyyən sorğuların keçirilməsi xərclərini nəzərdə tutur ki, bu da artıq ola bilməz. Aydındır ki, alınan məlumatların dəyəri nəzərə alınmır. Ancaq bəzi hallarda kiçik bir nümunə kifayət qədər dəqiq nəticələr verə bilər.

Xərcləri mütləq şəkildə deyil, aparılan sorğular nəticəsində əldə edilən məlumatların faydalılığı ilə bağlı nəzərə almaq məqsədəuyğun görünür. Müştəri və tədqiqatçı müxtəlif nümunə ölçülərini və məlumat toplama üsullarını, xərcləri və digər amilləri nəzərə almalıdırlar

2. İcazə verilən xətanın etibarlılıq intervalı səviyyəsindən nümunə ölçüsü, bu, artıq qeyd olunduğu kimi, yekun ümumiləşdirmələrin məqsədəuyğun dəqiqliyi ilə müəyyən edilir: artandan göstəriciyə. Bununla belə, bu, hər hansı statistik səhvlərin təbiəti ilə əlaqəli təsadüfi səhvlərə aiddir. Onlar ehtimal nümunələrinin reprezentativliyində səhvlər kimi hesablanır.

V.İ.Paniotto 5 faizlik səhv fərziyyəsi ilə reprezentativ seçmə üçün aşağıdakı hesablamaları təqdim edir (Cədvəl 4.2).

Cədvəl 4.2

Nümunə hesablama cədvəli

100.000-dən çox əhali üçün nümunə ölçüsü 400 vahiddir. 5 min və ya daha çox olan ümumi populyasiyaları nəzərə alsaq, eyni müəllifin hesablamalarına görə, onun həcmindən asılı olaraq faktiki seçmə xətasının miqyasını göstərə bilərik ki, bu da bizim üçün çox vacibdir. yol verilən xətanın böyüklüyü tədqiqatın məqsədindən asılıdır və 5 faiz səviyyəsinə yaxın olmamalıdır.

Cədvəl 4.3

Hesablama cədvəli

Təsadüfi səhvlərlə yanaşı, sistematik səhvlər də mümkündür. Onlar seçmə sorğunun təşkilindən asılıdır. Bunlar nümunə parametrinin qütblərindən birinə doğru müxtəlif seçmə meylləridir.

3. Statistik təhlilə əsaslanan nümunənin ölçüsü . Bu yanaşma əldə edilən nəticələrin etibarlılığı və etibarlılığı üçün müəyyən tələblər əsasında nümunənin minimum ölçüsünün müəyyən edilməsinə əsaslanır. O, həmçinin cins, yaş, təhsil səviyyəsi və s. üzrə seçmə daxilində formalaşmış ayrı-ayrı alt qruplar üzrə əldə edilən nəticələrin təhlili zamanı istifadə olunur. Ayrı-ayrı alt qruplar üçün nəticələrin etibarlılığı və düzgünlüyünə dair tələblər bütövlükdə nümunə ölçüsü üçün müəyyən tələbləri diktə edir.

Nümunə ölçüsünü təyin etmək üçün ən nəzəri əsaslı və düzgün yanaşma etibarlı intervalların hesablanmasına əsaslanır. Variasiya anlayışı müəyyən bir suala respondentlərin cavablarının oxşarlığının (oxşarlığının) miqdarını xarakterizə edir. Daha ciddi mənada, məcmuda bir xarakteristikanın dəyərlərinin dəyişməsi eyni dövrdə və ya zaman nöqtəsində müəyyən bir əhalinin müxtəlif vahidləri arasında onun dəyərlərindəki fərqdir. Sorğu cavablarının nəticələri adətən paylanma əyrisi şəklində təqdim olunur (Şəkil 4.1). Cavabların oxşarlığı yüksək olduqda, aşağı variasiyadan (dar paylanma əyrisi), cavabların oxşarlığı aşağı olduqda, yüksək variasiyadan (geniş paylanma əyrisi) danışırıq.

Dəyişiklik ölçüsü kimi, adətən, hər bir respondentin konkret suala verdiyi cavabların orta qiymətləndirməsindən orta məsafəni xarakterizə edən standart sapma götürülür.

Kiçik variasiya

Yüksək Variasiya

düyü. 4.1. Variasiya və paylama əyriləri

Bütün marketinq qərarları qeyri-müəyyənlik şəraitində qəbul edildiyi üçün nümunənin ölçüsünü təyin edərkən bu halın nəzərə alınması məqsədəuyğundur. Əhali üçün öyrənilən dəyərlərin dar bir şəkildə müəyyən edilməsi seçmə statistik məlumatlar əsasında həyata keçirildiyi üçün bütövlükdə əhali üçün təxminlərin gözlənilən diapazonunu (etibar intervalını) müəyyən etmək lazımdır. düşməsi və onların təyin edilməsində səhv.

Etibar intervalı, həddindən artıq nöqtələri suala verilən müəyyən cavabların müəyyən faizinə uyğun gələn diapazondur. Etibar intervalı populyasiyada öyrənilən xarakteristikanın standart sapması ilə sıx bağlıdır: o, nə qədər böyükdürsə, cavabların müəyyən faizini daxil etmək üçün etimad intervalı bir o qədər geniş olmalıdır.

Bazar araşdırması apararkən 95% və ya 99% etibar intervalı standartdır. Heç bir şirkət çoxsaylı nümunələrdən istifadə edərək marketinq araşdırması aparmır. VƏ riyaziyyat statistikası yalnız bir nümunənin dəyişməsi haqqında məlumatlara malik olmaqla, seçmə paylanması haqqında bəzi məlumatları əldə etməyə imkan verir.

Bütövlükdə əhali üçün doğru olan qiymətləndirmənin tipik seçmə üçün gözlənilən təxmindən fərqlənmə dərəcəsinin göstəricisi orta kvadrat xətadır. Üstəlik, nümunə ölçüsü nə qədər böyük olsa, səhv bir o qədər kiçik olar. Yüksək variasiya dəyəri yüksək səhv dəyərinə səbəb olur və əksinə.

Verilmiş suala faizlə ifadə edilən yalnız iki mümkün cavab olduqda (faiz ölçüsü istifadə olunur), seçmə ölçüsü aşağıdakı düsturla müəyyən edilir:

burada n nümunənin ölçüsüdür; z – seçilmiş inam səviyyəsinə əsasən müəyyən edilən normallaşdırılmış kənarlaşma; p – nümunə üçün aşkar edilmiş variasiya; g – (100-r); e – icazə verilən xəta.

Müəyyən bir əhali üçün variasiya indeksini təyin edərkən, ilk növbədə, tədqiq olunan əhalinin ilkin keyfiyyət təhlilini aparmaq, ilk növbədə, əhali vahidlərinin demoqrafik, sosial və digər maraq doğuran cəhətləri ilə oxşarlığını müəyyən etmək məqsədəuyğundur. tədqiqatçı. Keçmişdə aparılan oxşar tədqiqatların nəticələrindən istifadə edərək pilot tədqiqat aparmaq mümkündür. Dəyişkənliyin faiz ölçüsündən istifadə edərkən nəzərə alınır ki, maksimum dəyişkənlik p = 50% üçün əldə edilir ki, bu da ən pis haldır. Üstəlik, bu göstərici nümunənin ölçüsünə köklü təsir göstərmir. Nümunə ölçüsü ilə bağlı tədqiqat müştərisinin rəyi də nəzərə alınır.

Nümunə ölçüsünü faizlərdən deyil, vasitələrdən istifadə etməklə müəyyən etmək mümkündür.

burada s standart kənarlaşmadır.

Təcrübədə, əgər seçmə yeni formalaşıbsa və oxşar sorğular aparılmayıbsa, s naməlumdur. Bu halda e səhvini standart kənarlaşmanın fraksiyalarında təyin etmək məqsədəuyğundur. Hesablama düsturu çevrilir və aşağıdakı formanı alır:

Harada .

Yuxarıda çox böyük ölçülü aqreqatlar haqqında danışılırdı. Lakin bəzi hallarda aqreqatlar böyük olmur. Tipik olaraq, əgər seçmə əhalinin beş faizindən azdırsa, o zaman populyasiya böyük hesab olunur və hesablamalar yuxarıda göstərilən qaydalara əsasən aparılır. Əgər nümunənin həcmi əhalinin 5%-dən çox olarsa, sonuncu kiçik hesab edilir və yuxarıdakı düsturlara düzəliş əmsalı daxil edilir.

Bu vəziyyətdə nümunənin ölçüsü aşağıdakı kimi müəyyən edilir:

,

Ehtimal nümunəsinin ölçüsünün müəyyən edilməsi

Həcmi ehtimal seçmə, veriləndən asılı olaraq xüsusi düsturlardan istifadə etməklə müəyyən edilir etibarlılıq, dəqiqlik tədqiqat və fərqlərümumi əhali.

Nümunə sorğudan istifadə imkanının nəzəri əsasları xüsusiyyətlərini qiymətləndirməkəhalisidir mərkəzi limit teoremi.

Mərkəzi limit teoremi dövlətlər: sadə təsadüfi nümunələr üçün həcm n, ümumi əhalidən təcrid olunmuşdur həqiqi orta μ ilə Və dispersiya σ2, Üçün nümunə vasitələrinin böyük n paylanması Həqiqi ortaya bərabər mərkəz və populyasiya dispersiyasının seçmə ölçüsünə nisbətinə bərabər dispersiya ilə normala yaxınlaşır, yəni:

Teorem populyasiyada istənilən tezlik paylanması üçün doğrudur, lakin populyasiyada paylanma normala nə qədər yaxındırsa, tədqiqatın ekvivalent etibarlılığına və dəqiqliyinə nail olmaq üçün tələb olunan nümunə ölçüsü bir o qədər kiçikdir.

Təcrübədə tədqiqatçı əhalidən yalnız bir nümunə formalaşdırır və müəyyən edilmiş etibarlılıq və dəqiqlik parametrlərini qorumaq üçün seçmə ölçüsünün nə qədər olması lazım olduğunu bilməlidir. Nümunə ölçüsünü təyin etmək üçün düstur orta qiyməti qiymətləndirərkən mərkəzi limit teoreminin müddəaları əsasında əldə edilə bilər və formaya malikdir:

n- tələb olunan nümunə ölçüsü;

z- tədqiqatın etibarlılığına olan tələbi xarakterizə edən intervalların sayı;

H- tədqiqat dəqiqliyinin tələb olunan dəyəri;

σ2- ümumi əhalinin dağılması.

Gəlin tənliyin sağ tərəfindəki parametrlərə daha yaxından nəzər salaq.

Etibarlılıq müəyyən təsadüfi seçmənin əhalinin xüsusiyyətlərini adekvat şəkildə əks etdirməsi ehtimalını xarakterizə edir.

99% inam o deməkdir ki, 100 nümunədən 99-da populyasiyanın orta göstəricisi seçmə tədqiqatı nəticəsində əldə edilən orta interval daxilində olacaqdır.

Misal . Məsələn, müəyyən bir regionda əhalinin gəlir səviyyəsinə dair üç müstəqil nümunə tədqiqatı aparılmışdır. Orta gəlir səviyyəsinə dair aşağıdakı məlumatlar əldə edilmişdir: 300 10 UAH, 310 10 UAH, 305 10 UAH, həqiqi orta dəyər 302 UAH-dir.

Gördüyümüz kimi, həqiqi orta dəyər hər üç intervala daxil edilir.

99% etibarlılığı və 10 UAH müəyyən edilmiş dəqiqliyi ilə. yüz nümunədən 99 nümunədə nümunə orta 292 ilə 312 UAH arasında olacaq. Yüzdən bir halda ya 292 UAH-dan aşağı, ya da 312 UAH-dan çox nəticə əldə edəcəyik. Belə bir araşdırmanın nəticələri etibarsız olacaq, çünki ümumi əhalinin orta göstəricisi seçmə tədqiqat nəticəsində əldə edilən orta qiymətin dəhlizinə daxil edilməyəcək.

Təqdim olunan düsturda etibarlılıq faizlə göstərilən etibarlılıqdan asılı olaraq z-paylanma cədvəlindən müəyyən edilən z dəyəri ilə xarakterizə olunur.

Biz uyğunluğu yalnız bəzi tipik ehtimallar üçün təqdim edirik: 68,26% (z=1), 95,45% (z=2), 99,73% (z=3).

z-paylanma – Standart normal (Z) paylanma

z dəyəri bir nöqtənin ortadan çıxarıldığı standart xətaların sayıdır.

Bir vuruş ehtimalını hesablamaq üçün bir cədvəl yerinə təsadüfi dəyişən işarələnmiş (gölgələnmiş) diapazona

Aşağıdakı EXCEL düsturundan istifadə edə bilərsiniz:

2*NORMSDIST(z)-1

tələb olunan z dəyərini ona əvəz etməklə. Misal üçün:

Dəqiqlik qarşıya qoyulan konkret tapşırıq əsasında tədqiqatçı tərəfindən müəyyən edilir.

Əgər tədqiq olunan dəyər mütləqdirsə, onda dəqiqlik nisbi qiymət deyil, mütləq kimi təqdim edilməlidir. Faizlər (paylar) müəyyən edilərkən dəqiqlik faizlə müəyyən edilir.

Dəqiqliyi təyin edərkən tədqiqatçı nəzərə almalıdır mümkün tədqiqat göstəricinin dinamikası.

Misal . Məsələn, 10 UAH dəqiqliyi ilə. Tədqiqatın nəticələri keçən il orta gəliri 300 UAH, bu il isə 305 UAH müəyyən edib.Gəlirin artması ilə bağlı nəticə çıxarmaq düzgün deyil, çünki dəyişikliyin böyüklüyü müəyyən edilmiş dəqiqlik intervalındadır (10 UAH-dan az).

Nümunə ölçüsünü hesablayarkən ən çətin şey müəyyən etməkdir fərqlər . Ortalamanı qiymətləndirərkən iki əsas hal ortaya çıxır:

1) əhalinin fərqliliyi əvvəlki tədqiqatlar əsasında məlumdur;

2) populyasiyanın fərqliliyi məlum deyil.

İstifadə imkanı əvvəlki tədqiqatlardan əldə edilən fərq, bu populyasiya parametrinin orta göstəricidən daha inertial olmasına əsaslanır. Başqa sözlə, o, daha yavaş dəyişir və buna görə də, məsələn, hər il əhalinin gəlir səviyyəsini öyrənsəniz, keçən ilki araşdırmalarda əldə edilən dispersiya məbləğindən istifadə edə bilərsiniz.

Nümunə ölçüsünün hesablanması nümunəsi.

Birincisi, nümunənin ölçüsündən təsirlənir etimad səviyyəsi α, xüsusi cədvəldən istifadə edərək müəyyən etmək üçün istifadə olunur normallaşdırılmış sapma z. Məsələn, α = 99% halı üçün cədvəldən z = 2.58 tapırıq.

İkincisi, təsir edir variasiya səviyyəsi (əmsalı). . Məsələn, dəyişmə əmsalı = 50% götürək.

Üçüncüsü, nümunənin ölçüsü tələb olunandan təsirlənir dəqiqlik (icazə verilən səhv)

Əgər Ümumi səviyyə haqqında heç nə bilmirsiniz, sonra dispersiya səviyyəsini qiymətləndirmək üçün istifadə etmək olar üç siqma qaydaları . Normal paylama ilə, xüsusiyyət parametrlərinin 99% -i intervalda olmalıdır artı və ya mənfi üç siqma həqiqi ortadan. Tədqiqat apararkən, etməlisiniz tipik yuxarı ( b) və aşağı (a ) parametr səviyyələri, aralarındakı interval altı siqmadır. Siqma dəyəri parametr səviyyələrindəki fərqin 6-ya bölünməsi olacaqdır.

Dispersiya və ya variasiya var:

,

Harada b, a– müvafiq olaraq parametrin yuxarı və aşağı qiymətləri.

Sigma kök orta kvadrat sapma (standart kənarlaşma):

.

Misal . Məsələn, araşdırma apararkən gəlir səviyyəsi parametrin aşağı qiyməti 0 UAH səviyyəsində, yuxarı dəyəri isə 6000 UAH səviyyəsində qəbul edilir. Bu vəziyyətdə dəyər kök orta kvadrat (standart) kənarlaşma olacaq: (6000-0)/6=1000.

Qeyd etmək lazımdır ki, əgər tədqiqatçı həqiqətən tədqiqat aparmağa hazırdırsa, onda tipik aşağı və yuxarı hədd parametrləri xüsusilə çətin deyil.

Marketinq şkalaları ilə işləyərkən, qəbul edilən fərq miqdarı miqyas nöqtələrinin sayından və tezliklərin paylanması növündən asılıdır.

Marketinq tədqiqatında ən pis hal (maksimum fərqliliyə uyğundur) nəzərə alınır vahid paylama miqyasda ballar arasında cavablar. Ən yaxşısı miqyasın ortasında cavabların maksimum tezliyi ilə normaldır.

Cədvəl 5.1. Tipik dispersiya miqyaslı nöqtələrin sayından asılı olaraq dəyişir

Aralığın aşağı səviyyələri uyğun gəlir normal paylanma tezliklər, yuxarılar - vahid.

Yuxarıda müzakirə edilən nümunənin ölçüsünü təyin etmək üçün formula tətbiq olunur ortalamaları qiymətləndirərkən.

Əgər tədqiqatçı işləyirsə faizlərlə və ya səhmlərlə, sonra düstur aşağıdakı formaya çevrilir:

,

burada p - suala müsbət və ya mənfi cavab verən insanların nisbətidir.

Faizlərlə işləyərkən düsturda bir əvəzinə 100-ü əvəz edin.

Aydındır ki, çarpanın maksimum dəyəri (1-р)r müsbət və mənfi cavabların bərabər nisbəti ilə baş verir və səhmlərlə işləyərkən 0,25, faizlərlə işləyərkən isə 2500 təşkil edir.Lakin səhmlərlə və ya faizlərlə işləyərkən nəticə olacaq ekvivalent olsun, çünki məxrəcdə dəqiqlik kvadratının ədədi qiyməti də 10.000 əmsalı ilə fərqlənəcək.

Son əhali tənzimləmə faktorunun tətbiq edildiyi hallar istisna olmaqla. Bu inanılmaz görünə bilər, amma bu barədə düşünsəniz, bu ifadə məntiqlidir. Məsələn, populyasiyanın bütün elementlərinin tədqiq olunan xüsusiyyətləri eynidirsə, orta göstəricini hesablamaq üçün bir elementdən ibarət nümunə kifayət qədər kifayətdir. Bu, populyasiya 50, 500, 5000 və ya 50000 elementdən ibarət olduqda da doğrudur.

Eyni zamanda, populyasiya xüsusiyyətlərinin dəyişkənliyi seçmə ölçüsünə birbaşa təsir göstərir. Bu dəyişkənlik populyasiya dispersiyasından σ2 və ya seçmə dispersiyasından s2 istifadə edərək seçmə ölçüsünü hesablayarkən nəzərə alınır.

Misal (N.B. Safronova, İ.E. Korneeva). İstehlakçıların brend haqqında məlumatlılığına dair marketinq araşdırması üçün nümunəni hesablayaq. Ehtimal dəyəri P = 0.954, bu işin maksimum icazə verilən səhvi 5% -dən çox olmamalıdır. Xüsusiyyətlərin paylanmasına dair məlumatların olmadığını nəzərə alaraq, təsadüfi təkrar seçmə üsulu ilə bu problemi həll etmək üçün neçə respondent arasında sorğu keçirilməlidir?

Həll . Atributun payı naməlum olduğundan, tutaq ki, istehlakçıların 50%-i bilir ticarət nişanı, və 50% - yox. Xarakteristikanın payını nəzərə alaraq nümunəni hesablamaq üçün düsturdan istifadə edirik:

= =400 nəfər

Təhlil prosesində ikiqat və ya üçqat cədvəldən istifadə edildikdə nümunə ölçüsünün hesablanması üçün daha mürəkkəb üsullar tələb olunur. Bu onunla əlaqədardır ki, bütövlükdə nümunə üçün hesablanmış nümunə ölçüsü ilə əldə edilən etibarlılıq və dəqiqlik onun cədvəl tərtibi zamanı nümunənin bölündüyü ayrı-ayrı hissələri üçün əldə olunmur.

Misal . Məsələn, əhalinin orta gəlir səviyyəsini təyin edərkən müəyyən bir seçmə həcmi kifayət ola bilər, lakin kişi və qadınların orta gəlir səviyyəsini müəyyən etmək kifayət deyil (verilmiş dəqiqlik və etibarlılıq ilə). Bunu başa düşmək asandır, çünki sorğuda ayrı-ayrılıqda iştirak edən kişi və qadınların sayı bütün respondentlərin sayından azdır. Bununla belə, kişi və qadınların nisbətini bilməklə, nəzərdən keçirilən qrupların hər biri üçün orta gəlir səviyyəsinin hansı dəqiqliklə hesablandığını müəyyən etmək asandır.

Nümunə ölçüsünün təyini: orta

Etibar intervalını yaratmaq üçün istifadə edilən metod, istədiyiniz etimad intervalına əsasən nümunə ölçüsünü müəyyən etmək üçün dəyişdirilə bilər. Tutaq ki, siz ev təsərrüfatlarının aylıq univermağın xərclərini daha dəqiq qiymətləndirmək istəyirsiniz ki, nəticə həqiqi əhali ortalamasının ±5,00 dolları daxilində olsun. Nümunə ölçüsü nə olmalıdır? Cədvəldə 12.2 yerinə yetirməli olduğunuz hərəkətlərin zəruri siyahısını təqdim edir.

1. Dəqiqlik dərəcəsini müəyyənləşdirin. Bu, icazə verilən maksimum fərqdir (D) Nümunə ortalaması ilə populyasiya ortalaması arasında. Bizim nümunəmizdə D=±$5.00.

2. Etibar səviyyəsini göstərin. İstədiyiniz etimad səviyyəsinin 95% olduğunu fərz edin.

3. Cədvəldən istifadə edərək verilmiş etimad səviyyəsi ilə əlaqəli r-nin qiymətini təyin edin. 2 “Statistik cədvəllər” əlavəsində. 95% etimad səviyyəsində populyasiya ortasının birtərəfli intervaldan kənara düşmə ehtimalı 0,025 (0,05/2) təşkil edir. r-nin müvafiq dəyəri 1,96-dır.

4. Əhali ortasının standart kənarlaşmasını təyin edin. Onu ikinci dərəcəli mənbələrdən əldə etmək və ya pilot tədqiqat aparmaqla hesablamaq olar. Bundan əlavə, standart kənarlaşma tədqiqatçının rəyinə əsasən təyin edilə bilər. Məsələn, normal paylanmış dəyişənin diapazonu təxminən altıdır standart sapmalar(ortalamanın solunda və sağında üç). Beləliklə, standart kənarlaşma bütün diapazonun dəyərini 6-ya bölmək yolu ilə hesablana bilər. Tədqiqatçı çox vaxt təhlil edilən hadisələr haqqında öz anlayışına əsaslanaraq diapazonun ölçüsünü müəyyən edə bilər.

5. Orta düsturun standart xətasından istifadə edərək nümunənin ölçüsünü təyin edin:

Bizim nümunəmizdə

(ən yaxın tam ədədə yuvarlaqlaşdırılır).

5-ci nümunənin standart kənarlaşması 50.00-dir. Sonra düzəldilmiş etimad intervalı olacaq

Nəzərə alın ki, ortaya çıxan etimad intervalı gözləniləndən daha dardır. Bunun səbəbi, populyasiyanın standart sapmasının seçmə xüsusiyyətlərinə əsasən şişirdilməsidir.

8. Bəzən dəqiqlik mütləq deyil, nisbi olaraq müəyyən edilir. Başqa sözlə, hesablamanın nəticəsinin artı və ya mənfi olması məlum ola bilər R% ortadan. Bu o deməkdir ki D = rm.

Bu vəziyyətdə nümunə ölçüsü kimi təyin edilə bilər

Əhali ölçüsü N populyasiyanın son tənzimləmə faktoru tətbiq edilmədikdə, seçmə ölçüsünə birbaşa təsir göstərmir. Bu inanılmaz görünə bilər, amma bu barədə düşünsəniz, bu ifadə məntiqlidir. Məsələn, populyasiyanın bütün elementlərinin tədqiq olunan xüsusiyyətləri eynidirsə, orta göstəricini hesablamaq üçün bir elementdən ibarət nümunə kifayət qədər kifayətdir. Əhali 50.500.5000 və ya 50000 elementdən ibarətdirsə, bu da doğrudur. Eyni zamanda, populyasiya xüsusiyyətlərinin dəyişkənliyi seçmə ölçüsünə birbaşa təsir göstərir. Bu dəyişkənlik populyasiya dispersiyasından s2 və ya seçmə dispersiyasından istifadə edərək seçmə ölçüsünü hesablayarkən nəzərə alınır. s2.

Müəyyən əlamətlər toplusuna (cins, yaş, gəlir, sayı, dövriyyə və s.) malik olan, məkan və zaman baxımından məhdud olan müşahidə obyektlərinin (insanlar, ev təsərrüfatları, müəssisələr, yaşayış məntəqələri və s.) ümumi sayı. Populyasiya nümunələri

• Moskvanın bütün sakinləri (2002-ci il siyahıyaalınmasına görə 10,6 milyon nəfər)
• Kişi Muskovitlər (2002-ci il siyahıyaalınmasına görə 4,9 milyon nəfər)
• Rusiyanın hüquqi şəxsləri (2005-ci ilin əvvəlinə 2,2 milyon)
• Ərzaq məhsullarının satışı ilə məşğul olan pərakəndə satış məntəqələri (2008-ci ilin əvvəlinə 20 min) və s.

Nümunə (Nümunə Əhali)

Bütün əhali haqqında nəticə çıxarmaq üçün tədqiqat üçün seçilmiş əhalinin bir hissəsi. Nümunəni öyrənməklə əldə edilən nəticənin bütün populyasiyaya şamil edilməsi üçün seçmənin reprezentativlik xüsusiyyəti olmalıdır.

Nümunənin təmsilçiliyi

Populyasiyanı düzgün əks etdirmək üçün nümunənin xüsusiyyəti. Eyni nümunə müxtəlif populyasiyalar üçün təmsil oluna və təmsil oluna bilər.
Misal:

• Tamamilə avtomobil sahibi olan moskvalılardan ibarət nümunə Moskvanın bütün əhalisini təmsil etmir.
• 100-ə qədər işçisi olan Rusiya müəssisələrinin nümunəsi Rusiyadakı bütün müəssisələri təmsil etmir.
• Bazarda alış-veriş edən moskvalıların nümunəsi bütün moskvalıların alış davranışını əks etdirmir.

Eyni zamanda, bu nümunələr (digər şərtlərə uyğun olaraq) kiçik və orta ölçülü avtomobil sahibləri olan moskvalıları mükəmməl şəkildə təmsil edə bilər. Rusiya müəssisələri və alıcılar müvafiq olaraq marketlərdə alış-veriş edir.
Nümunə təmsilçiliyi və seçmə xətasının fərqli hadisələr olduğunu başa düşmək vacibdir. Nümayəndəlik, səhvdən fərqli olaraq, heç bir şəkildə nümunənin ölçüsündən asılı deyil.
Misal:
Sorğuda iştirak edən avtomobil sahibi olan moskvalıların sayını nə qədər artırsaq da, bu nümunə ilə bütün moskvalıları təmsil edə bilməyəcəyik.

Nümunə alma xətası (etibar intervalı)

Nümunə müşahidəsi ilə əldə edilən nəticələrin ümumi əhalinin həqiqi məlumatlarından sapması.
Seçmə səhvinin iki növü var - statistik və sistematik. Statistik səhv nümunənin ölçüsündən asılıdır. Nümunə ölçüsü nə qədər böyükdürsə, bir o qədər aşağıdır.
Misal:
400 vahiddən ibarət sadə təsadüfi seçmə üçün maksimum statistik səhv (95% etibarlılıq səviyyəsi ilə) 5%, 600 vahidlik bir nümunə üçün - 4%, 1100 vahidlik nümunə üçün - 3% Adətən, seçmə haqqında danışarkən səhv, statistik səhv deməkdir.
Sistematik səhv tədqiqata daim təsir edən və tədqiqatın nəticələrini müəyyən bir istiqamətə yönəldən müxtəlif amillərdən asılıdır.
Misal:

• İstənilən ehtimal nümunələrindən istifadə etməklə aktiv həyat tərzi keçirən yüksək gəlirli insanların nisbəti az qiymətləndiriləcək. Bu, hər hansı bir konkret yerdə (məsələn, evdə) belə insanları tapmaq daha çətin olduğu üçün baş verir.
• Suallara cavab verməkdən imtina edən respondentlərin problemi (müxtəlif sorğular üçün Moskvada "refuseniklərin" payı 50% -dən 80% -ə qədərdir.

Bəzi hallarda, həqiqi paylanmalar məlum olduqda, sistematik səhv kvotaların tətbiqi və ya məlumatların yenidən çəkisi ilə düzəldilə bilər, lakin əksər real tədqiqatlarda hətta onu qiymətləndirmək olduqca problemli ola bilər.

Nümunə növləri

Nümunələr iki növə bölünür:

• ehtimala əsaslanan
• qeyri-ehtimal

1. Ehtimal nümunələri
1.1 Təsadüfi seçmə (sadə təsadüfi seçmə)
Belə bir nümunə populyasiyanın homojenliyini, bütün elementlərin eyni olma ehtimalını və bütün elementlərin tam siyahısının mövcudluğunu nəzərdə tutur. Elementləri seçərkən, bir qayda olaraq, təsadüfi ədədlər cədvəlindən istifadə olunur.
1.2 Mexanik (sistematik) nümunə götürmə
Bəzi xarakteristikaya (əlifba sırası, telefon nömrəsi, doğum tarixi və s.) görə sıralanan təsadüfi seçmə növü. Birinci element təsadüfi seçilir, sonra 'n' addımı ilə hər 'k' element seçilir. Əhalinin ölçüsü, bu halda – N=n*k
1.3 Stratifikasiya (zona)
Əhalinin heterojenliyi halında istifadə olunur. Ümumi əhali qruplara (təbəqələrə) bölünür. Hər bir təbəqədə seçim təsadüfi və ya mexaniki şəkildə aparılır.
1.4 Serial (klaster və ya klaster) seçmə
Serial seçmədə seçim vahidləri obyektlərin özləri deyil, qruplardır (klasterlər və ya yuvalar). Qruplar təsadüfi seçilir. Qruplar daxilində obyektlər toplu şəkildə yoxlanılır.

2. Ehtimal olmayan nümunələr
Belə bir nümunədə seçim təsadüfilik prinsiplərinə görə deyil, subyektiv meyarlara görə aparılır - mövcudluq, tipiklik, bərabər təmsilçilik və s.
2.1. Kvota seçmə
Əvvəlcə bir sıra obyekt qrupları müəyyən edilir (məsələn, 20-30 yaş, 31-45 yaş və 46-60 yaşlı kişilər; 30 min rubla qədər gəliri olan şəxslər, 30-60 min rubla qədər gəliri olanlar və 60 min rubldan çox gəlirlə ) Hər qrup üçün müayinə edilməli olan obyektlərin sayı göstərilir. Qrupların hər birinə daxil edilməli olan obyektlərin sayı çox vaxt ya qrupun ümumi əhali arasında əvvəllər məlum olan payına mütənasib olaraq, ya da hər bir qrup üçün eyni şəkildə müəyyən edilir. Qruplar daxilində obyektlər təsadüfi seçilir. Kvota seçilməsi olduqca tez-tez istifadə olunur.
2.2. Qartopu üsulu
Nümunə aşağıdakı kimi qurulur. Birincidən başlayaraq hər bir respondentdən seçim şərtlərinə uyğun gələn və tədqiqatda iştirak edə biləcək dostlarının, həmkarlarının, tanışlarının əlaqə məlumatları tələb olunur. Beləliklə, birinci mərhələ istisna olmaqla, nümunə tədqiqat obyektlərinin özlərinin iştirakı ilə formalaşır. Metod tez-tez əldə etmək çətin olan respondent qruplarını (məsələn, yüksək gəlirli respondentlər, eyni peşəkar qrupa aid olan respondentlər, hər hansı oxşar hobbi/maraqları olan respondentlər və s.) tapmaq və onlarla müsahibə aparmaq lazım olduqda istifadə olunur.
2.3 Spontan seçmə
Ən əlçatan respondentlərlə müsahibə aparılır. Tipik nümunələr spontan nümunələr - qəzetlərdə/jurnallarda, respondentlərə öz-özünə doldurmaq üçün verilir, əksər onlayn sorğular. Spontan nümunələrin ölçüsü və tərkibi əvvəlcədən məlum deyil və yalnız bir parametrlə - respondentlərin fəaliyyəti ilə müəyyən edilir.
2.4 Tipik halların nümunəsi
Xarakteristikanın orta (tipik) dəyərinə malik olan ümumi əhalinin vahidləri seçilir. Bu, xüsusiyyətin seçilməsi və onun tipik dəyərinin müəyyən edilməsi problemini ortaya qoyur.

Statistika nəzəriyyəsi üzrə mühazirə kursu

Daha çox ətraflı məlumat Nümunə üçün müşahidələr baxılaraq əldə edilə bilər.