Mitkä ovat edustavia näytteitä?
useimmille markkinatutkimuksia se on epäkäytännöllistä, kannalta aika -, budjetti-ja muita tekijöitä, haastatella kaikki kohderyhmästä. Saada näkemys siitä, miten väestön UK tuntuu meidän ei tarvitse haastatella kaikkia maassa, sen sijaan pyydämme näyte heidän mielipiteistään.,
mahdollisuuksien mukaan haastateltujen otoksen tulisi olla kohdepopulaatiota edustava. Edustavan ominaisuudet (demografiset, asenteissa ja käyttäytymisessä) haastatelluista olisi, niin pitkälle kuin on mahdollista, vastaa koko kohderyhmä. Ryhmänä haastateltujen ei pitäisi näyttää yhtään erilaiselta kuin niiden, joille emme ole puhuneet.
miksi edustavat näytteet ovat tärkeitä?,
Edustavia näytteitä ovat tärkeitä, koska ne varmistaa, että kaikki asiaankuuluvat tyypit ihmiset ovat mukana näytteen ja että oikeat ihmiset ovat haastateltiin. Jos näyte ei ole edustava, siihen kohdistuu ennakkoluuloja. Tietyt ryhmät voivat olla yliedustettuina ja mielipiteensä suurennettu, kun taas toiset voivat olla aliedustettuina.
yksi kuuluisimmista esimerkeistä näytteen puolueellisuudesta oli Yhdysvaltain kirjallisuuslehti Literary Digestin vuonna 1936 tekemä mielipidemittaus ennen presidentinvaaleja. Tilaajille lähetettiin noin 10 miljoonaa kyselylomaketta ja 2 miljoonaa täytettyä kyselyä., Tutkimuksen tulosten perusteella Literary Digest ennusti, että Alfred Landon päihittäisi silloisen presidentin Franklin D Rooseveltin. Varsinaisissa vaaleissa Roosevelt kuitenkin voitti maanvyöryllä.
syynä kyselyn epätarkkuuteen oli epätasapainoinen, edustamaton otos. Literary Digestin tilaajat olivat yleensä keskimääräistä varakkaampia ja siksi todennäköisemmin vastustivat Rooseveltia. Myös, se oli, että ne tyytymätön nykyisen presidentin olivat todennäköisemmin motivoituneita vastaamaan kyselyyn ja sanovat, että he äänestäisivät Landon.,
Tämä tutkimus osoitti myös, että suuret otoskoot eivät takaa tarkkoja tutkimustuloksia. George Gallup ennusti tuloksen oikein pienemmällä, hallitummalla kyselyllä.
nykyään sosiaalisen median kautta lähetetään paljon kyselyitä, joissa ei ilmeisesti ole kontrollia kyselyä täydentävien vastaajien tyypistä tai yhdistelmästä. Mahdollisimman monta haastattelua haetaan ilman huolta näytteen rakenteesta. Jos emme tiedä, kuka on vastannut, emme tiedä, miten hyvin tai huonosti saatu data edustaa koko kohderyhmää., Ilman valvontaa on todennäköistä, että otos on merkittävästi puolueellinen, jolloin saatua tietoa on mahdotonta tulkita ja käyttää.
näytteen bias on aina olemassa jossain määrin. Emme voi esimerkiksi pakottaa ihmisiä tekemään tutkimuksia. Ne, jotka eivät ota vastaan kutsujamme osallistua, voivat hyvinkin olla jollakin tavalla erilaisia kuin ne, jotka osallistuvat . Esimerkiksi kiireisemmät ihmiset ovat yleensä sitä epätodennäköisempiä, että he osallistuisivat kyselyihin. Kiireiset ihmiset ovat siksi todennäköisesti aliedustettuina tutkimuksessa., Emme siis voi poistaa näytteen puolueellisuutta, mutta meidän pitäisi tehdä kaikkemme sen minimoimiseksi ja ymmärtämiseksi.
miten saamme edustavia näytteitä?
On olemassa 2 tapoja johtuvat edustavat näytteet tutkimus-tutkimukset: todennäköisyys, näytteenotto-ja ei-todennäköisyys näytteenotto:
Todennäköisyys tai satunnainen näytteenotto liittyy valitsemalla vastaajat kohderyhmästä satunnaisesti minimoidaan mahdolliset sample bias. Jotta voit kuitenkin ottaa satunnaisesti näytteitä, sinun on tiedettävä ajantasaiset tiedot kaikista kohderyhmässäsi olevista henkilöistä. Tämä on epätodennäköistä monille yleisöille., Sinun täytyy myös pystyä todella kartoittaa suuri osa niistä valitaan sattumanvaraisesti, joka voi olla aikaa vievää ja kallista. Maallikon termein näytteet piirretään tämä tapa on ”puhtaampaa”, kuin ne on rakennettu käyttämällä ei-todennäköisyys menetelmiä, mutta koska resursseja tarvitaan, tämän sort näytteenotto on taipumus olla rajoittuu laadukkaita, hyvin rahoitettu sosiaali-ja hallituksen tutkimus.
ei-todennäköisyydellä tai tarkoituksellisesti otettua näytteenottoa käytetään paljon laajemmin., Hallintalaitteet on sijoitettu tyypit vastaajista valinnut tutkimuksen kannalta kiintiöiden ja me nimenomaan etsiä erilaisia ihmisiä haastatella, jotta varmista, että näyte on oikein tasapainoinen.
näiden kiintiöiden perustamiseksi meidän on ensin selvitettävä kohdeväestömme profiili sen keskeisten ominaisuuksien osalta. Esimerkiksi, jos halusimme haastatella näyte teini-BRITANNIASSA voimme käyttää väestönlaskennan tiedot saatavilla Office of National Statistics verkkosivuilla löytää tietoa demografiset ominaisuudet tämän ryhmän., Teini-ikäisten oikeaa sekoitusta kannattaa haastatella iän mukaan. Jos Yhdistyneessä kuningaskunnassa on vähemmän 14-vuotiaita kuin 18-vuotiaita, otoksen pitäisi heijastaa tätä. Väestönlaskentatiedot voivat kertoa jokaisen iän teini-ikäisten määrän sekä sukupuolen, alueen ja muut hyödylliset jaot.
joidenkin ryhmien profiileja voi olla vaikeampi saada. Toimialan laajuinen tutkimus voi tarjota profiileja ryhmistä, kuten tietyn sanomalehden lukijoista tai ostosmyymäläketjun ostajista. Myös mennyttä tutkimusta voidaan tarvittaessa käyttää. Joskus saattaa kuitenkin olla tarpeen käyttää omnibus-tutkimusta., Omnibus-kyselyn säännöllisesti haastatteluja edustava otos maan väestöstä, ja se sisältää erilaisia kysymyksiä eri asiakkaille eri aiheista. Jos siis haluaisimme tietää jotain aurinkolaseja säännöllisesti käyttävien henkilöiden profiilista, voisimme lisätä kysymyksen omnibus-tutkimukseen. Tämän jälkeen saisimme tälle ryhmälle takaisin profiilitietoja, jotka koskevat tyypillisesti keskeisiä väestötietoja, joiden avulla voidaan määrittää kiintiöt aurinkolasien käyttöä koskevaa tarkempaa selvitystä varten.,
kun tiedämme kohderyhmämme Profiilin, voimme sitten asettaa kiintiöt keskeisille vastaajille. Esimerkiksi, jos tiedämme, että 70% väestöstä haluamme haastatella mies olisi perustaa kiintiö määritellään, että 70% haastattelut on miehiä ja 30% naisia. Jos haluaisimme haastatella yhteensä 1000 vastaajista siksi haluamme asettaa enimmäismäärä 700 haastatteluja miesten kanssa ja varmista, että haastattelemalla tämä ryhmä pysähtyi kerran 700 haastatteluja oli saavutettu.,
– Kiintiöt ovat yleensä asetettu 3 tai 4 eri muuttujia, yleensä väestötiedot, kuten sukupuolen, iän ja alueen mukaan. Käyttämällä enemmän muuttujia kuin tämä voi tehdä rakenteen näyte monimutkainen ja, puolestaan, tehdä se vaikea, pitkä ja kallis prosessi saada haastatteluja juuri oikeat ihmiset. Lisäkiintiöt eivät myöskään todennäköisesti vähennä otosten vinoutumista yli marginaalisella määrällä.
varsinaiset kiintiöt ovat hyvin riippuvaisia kohdepopulaatiostasi. Erityyppisillä yleisöillä on erilaiset keskeiset ominaisuudet., Esimerkiksi yritysten tutkimus-kiintiöt ovat usein asetettu muuttujia, kuten toimiala ja henkilöstön määrä.