Під час опитування статистичні дані застосовуються до випадкових вибірок. Ці статистичні дані відображають ступінь, до якого дослідник може бути впевнений, що досліджувана вибірка є достатньо валідною та надійною.
Довірчий інтервал
А довірчий інтервал це межа похибки, з якою зазнав би дослідник, якби він міг поставити, скажімо, певне дослідницьке питання кожного члена цільової сукупності та отримати ту саму відповідь, яку дали члени вибірки опитування. Наприклад, якщо дослідник використовував довірчий інтервал 4 і 60% учасників у вибірці опитування відповіли: «Порекомендували б друзям», він міг би бути впевнений що від 56% до 64% членів усієї цільової групи також відповіли б «Порекомендував би друзям», коли їм поставили те саме запитання. Довірчий інтервал у цьому випадку становить +/- 4.
Рівень впевненості
А рівень довіри є вираженням наскільки впевненим може бути дослідник даних, отриманих із вибірки. Рівні достовірності виражаються у відсотках і вказують на те, як часто цей відсоток цільової сукупності дасть відповідь, що лежить у межах довірчого інтервалу. Найбільш часто використовуваний рівень довіри становить 95%. Пов’язане поняття називається статистичною значущістю.
Дослідника впевненість у ймовірності те, що їхня вибірка справді репрезентативна для цільової сукупності, залежить від низки факторів. Впевненість дослідника в дизайні та реалізації свого дослідження, а також усвідомлення цього обмеження — в основному базується на трьох важливих змінних: розмірі вибірки, частоті відповідей і чисельність населення. Дослідники вже давно погоджуються, що ці змінні необхідно ретельно враховувати на етапі планування дослідження.
Розмір вибірки опитування
Загалом, більші вибірки надають дані, які справді відображають цільову сукупність. Широкий довірчий інтервал вказує на меншу довіру до даних, оскільки існує більший простір для помилок. Широкий довірчий інтервал схожий на хеджування ваших ставок. Хоча зв’язок між довірчим інтервалом і розміром вибірки існує, це не так лінійна залежність. Дослідник не може скоротити рівень достовірності вдвічі, подвоївши розмір вибірки.
Частота відповіді
Точність, з якою дані вибірки відображають цільову сукупність, також залежить від відсотка респондентів, які дали певну відповідь або відповів особливим чином. Чим більше респондентів дали певну відповідь, кажучи «Дуже задоволений», тим впевненішим дослідник може бути в цій відповіді. Буде спостерігатися деяка варіабельність у відсотках у середніх областях нормальної кривої. Тобто, якщо дослідник на 50% впевнений, що представники цільових груп дадуть відповідь (протягом довірчий інтервал), як і члени вибіркової сукупності, імовірно, буде деяке відхилення від цих 50% рівень.
Будьте в курсі викидів
Варто пам’ятати, що викиди (дані, які знаходяться на дальніх кінцях або хвостах нормальної кривої) з більшою ймовірністю виникнуть при приблизно така ж частота в популяції, як і у вибірці — тут менша мінливість, оскільки нижча частота. З цієї причини легше бути впевненим щодо частоти екстремальних відповідей.
Розмір сукупності не є важливим фактором розміру вибірки, якщо тільки дослідник не працює з дуже малою сукупністю відомий до них (наприклад, досить малий, щоб дослідник міг ідентифікувати всіх членів популяції).
Творчі дослідницькі системи зазначає, що:
Математика ймовірностей доводить, що розмір сукупності не має значення, якщо розмір вибірки не перевищує кілька відсотків від загальної сукупності, яку ви досліджуєте. Це означає, що вибірка з 500 осіб однаково корисна для вивчення думок штату з населенням 15 000 000 жителів, як і міста з населенням 100 000 жителів.
Створення репрезентативної вибірки може бути дорогим і тривалим процесом. Дослідники завжди стикаються з компромісом між рівнем достовірності, який вони хотіли б отримати, або ступенем точності, якого вони повинні досягти, та рівнем достовірності, який вони можуть собі дозволити.
Розмір вибірки в дослідженні якісних опитувань
Якісне дослідження має дослідницький або описовий характер і не зосереджується на цифрах чи вимірюваннях. Але занепокоєння щодо помилок вибірки в якісному опитуванні все ще актуальне. За загальним правилом, якщо вибірка є репрезентативною для цільового всесвіту, теми або шаблони, які виникають у результаті дослідження, відображатимуть більшу сукупність, яка цікавить дослідника. Якщо вибірка є репрезентативною і складається з великого відсотка цільової сукупності, то впевненість у точності даних, отриманих із цієї вибірки, буде, як правило, високою.
Визначення розміру вибірки в опитуванні
До кількісне дослідження та якісне дослідження коли йдеться про визначення розміру вибірки. Загалом кажучи, щоб бути впевненим у даних, отриманих за допомогою якісного опитування, дослідник повинен мати чітке уявлення про те, як ці дані використовуватимуться. Дані можуть стати основою для описової розповіді (як у прикладі чи деяких етнографічних дослідженнях) або можуть служити дослідницьким способом для визначення відповідних змінних, які пізніше можуть бути перевірені на кореляцію в кількісному вивчення.
Розмір вибірки в кількісних дослідженнях
Кількісне дослідження часто передбачає порівняння між ринковими сегментами або підгрупами цільового ринку. Оскільки кількісне дослідження базується на цифрах, визначити зручний розмір вибірки може бути досить легко. Для кожної важливої групи чи сегмента в дослідженні дослідник сподівався б опитати 100 учасників. Це число є рекомендацією, а не абсолютним. Дослідник ринку розгляне низку відповідних змінних, щоб визначити розмір вибірки в опитуванні.
Під час проведення опитувального дослідження ринку мета полягає в тому, щоб на основі вибірки зробити висновок про те, що, ймовірно, буде правдою щодо цільової сукупності. Зразок надає дані, які можуть бути спостерігається або відомо. З цих спостережуваних або відомих даних дослідник може оцінити ступінь, до якого невідоме значення або параметр можна знайти в цільовій сукупності.
Кількісне опитування базується на понятті a нормально, симетрична крива, яка представляє, в уяві дослідника, цільовий всесвіт - популяцію, щодо якої дослідник повинен оцінити, а не фактично знати параметри. Репрезентативна вибірка дозволяє досліднику обчислити — на основі даних вибірки — розрахунковий діапазон значень, які, ймовірно, включатимуть невідоме значення або параметр, що цікавить. Цей розрахунковий діапазон значень представляє площу на нормальній кривій і зазвичай виражається у вигляді десяткової дроби або у відсотках.
Нормальна крива та ймовірність
Нормальна симетрична крива є візуальним вираженням ймовірності. Давайте розглянемо просту евристику: діяльність у науковому центрі дозволяє великій кількості кульок падати між двома акриловими листами, одна за одною. Кожна кулька падає через один і той самий отвір у верхній частині дисплея, а потім падає між будь-якими вертикальними паралельними перегородками, які розділяють стопки куль, коли вони зупиняються. Через кілька годин кульки утворили форму нормальної кривої.
Крива дещо змінюється, оскільки кожна щойно введена кулька вдаряється з масою куль, яка прибула першою. Але в цілому симетрична крива очевидна, і вона виникла природним шляхом, незалежно від будь-яких дій спостерігачів або персоналу Наукового центру. Вигнута форма кульок відображає ймовірність того, що більшість кульок впаде в центр і залишиться там. Менша кількість м’ячів потрапить у дальні кінці кривої, але деякі неминуче потраплять, але їх небагато.
Ця нормальна крива схожа на концепцію зразка. Кожного разу, коли дисплей спорожняється, і кулям знову дозволяється впасти в ящик Гальтона, конфігурація стопок куль буде лише трохи іншою. Але з часом форма кривої не сильно зміниться, і візерунок залишиться вірним.
