Готовы разослать опрос? Подождите, сначала вам необходимо определить выборку, т. е. группу лиц, от которых вы хотите получить ответы. Способов это сделать достаточно много, и понять, какой именно подходит вам, бывает непросто. Здесь легко запутаться на этапе определений: чем выборка отличается от генеральной совокупности? В этом руководстве мы расскажем о том, какие есть способы определения выборки, в чем их преимущества и недостатки и когда использовать каждый из них. Прочитав руководство, вы будете готовы запустить успешное исследование рынка.

Возможно, при работе над исследованиями с опросами вам уже приходилось сталкиваться с понятиями «выборка» и «генеральная совокупность», используемыми в качестве синонимов. На самом деле эти понятия означают разное. Генеральная совокупность — это все лица, которые потенциально могут принять участие в вашем исследовании. Например, если вы хотите получить обратную связь о продукте, который вы запустили в прошлом году, в генеральную совокупность будут входить все покупатели, которые приобрели, опробовали ваш продукт или иным образом взаимодействовали с ним. Выборка же является частью генеральной совокупности. Выборку можно определить самыми разными способами. Например, выборка может основываться на демографических данных, если вас интересует обратная связь исключительно от женщин — в данном случае это будет пол респондентов. Вы можете выбрать и другие характеристики для выборки — например, город или страну проживания, или поведенческие атрибуты. Если генеральная совокупность слишком обширна и трудоемка для проведения опроса, вы можете определить небольшую случайную выборку, анализ результатов которой будет вам по силам.

Освежите в памяти термины, которые вам пригодятся при подготовке и проведении опроса по исследованию рынка.

Данные генеральной совокупности, как и данные выборки, имеют ряд преимуществ. Существует несколько простых и надежных правил, которые помогут вам выбрать именно тот подход, который окажется для вас выгодным.

В идеале для любого опроса — будь то исследование узнаваемости бренда или сбор обратной связи от покупателей — лучше собирать данные генеральной совокупности. Почему? Если каждый участник генеральной совокупности предоставит данные, то ваш анализ будет основываться на наиболее представительных данных об этой совокупности. Другими словами, данные генеральной совокупности повышают надежность и точность проводимого исследования. 

Конечно, собрать данные всей генеральной совокупности в реальности редко представляется возможным. Причина кроется в том, что определить генеральную совокупность бывает достаточно сложно. Но еще сложнее получить доступ к этой совокупности, обеспечив статистическую точности результатов. Если совокупность четко обозначена и у вас есть возможность обратиться к ней, тогда следует воспользоваться этой возможностью. Например, если вы хотите собрать данные о вовлеченности персонала, вы можете применить подход на базе генеральной совокупности, разослав опрос индивидуально каждому сотруднику из базы данных отдела кадров. 

Этот подход также следует использовать в случае, если генеральная совокупность небольшая и вы уверены в высоком проценте прохождения опроса, когда ваши респонденты заинтересованы в результатах (например, вы можете опросить всех 30 пользователей тестовой версии новой услуги). Однако если генеральная совокупность неочевидна или слишком обширна, или широко рассеяна географически, то лучше воспользоваться выборкой.

Конечно, генеральная совокупность даст вам более точные и надежные результаты, но преимущества есть и у выборки. Во-первых, выборку используют для удобства. Часто опрашивать всю генеральную совокупность, учитывая ее размер и широкое географическое распределение, просто непрактично. Предположим, у вас есть передвижная торговая точка — фудтрак, припаркованный в бизнес-парке. Вы хотите провести опрос среди руководителей крупного звена, работающих в офисах этого бизнес-парка, на предмет их предпочтений в еде. Чтобы провести опрос генеральной совокупности, вам понадобится полный и точный список всех руководителей — вряд ли он у вас есть. В таком случае лучше определить выборку и собрать данные у нее. Полученные результаты вы сможете обобщить. Другими словами, данные выборки часто отражают данные генеральной совокупности, из которой выборка была определена. Часто, но не всегда. Давайте рассмотрим варианты.

Существуют две основные стратегии определения выборки: вероятностная выборка и невероятностная выборка.

Вероятностная выборка подразумевает случайное определение выборки

В случае вероятностной выборки у каждого участника генеральной совокупности есть равные шансы попасть в выборку. Например, у вас есть список людей из генеральной выборки (т. е. выборочная совокупность). Для определения выборки вы можете воспользоваться генератором случайных чисел и включить в нее тех, чей номер по списку выпал. Это так называемый простой случайный отбор. 

Либо вы можете воспользоваться систематическим случайным отбором, выбрав каждого 10‑го или 100‑го человека из списка. Типологическая выборка в чем-то похожа на случайную выборку, но в первом случае совокупность делится на группы с похожими характеристиками. Например, покупателей можно разделить на группы на основе того, как часто они совершают у вас покупки или как много они тратят на ваши товары. Далее можно воспользоваться систематическим случайным отбором для выбора отдельных лиц из каждой группы. Так вы убедитесь, что в окончательной выборке будут представлены разные сегменты генеральной совокупности.

Невероятностная выборка более точечна

В случае невероятностной выборки шансы попасть в выборку у участников генеральной совокупности будут разными. Например, если вы проводите опрос среди тех, кто посещает ваш веб-сайт только в субботу утром, то те, кто посещает ваш веб-сайт в будни, сразу отсеются и в выборку не попадут. Либо вы можете разослать опрос только тем респондентам, которых вы знаете лично, тогда покупатели, которых вы не знаете, не попадут в выборку. Результаты данных такой выборки чреваты ошибками, поскольку выборка может не отражать всю генеральную совокупность. Для чего же используется такой отбор? Несмотря на все преимущества вероятностного отбора, вам потребуется исчерпывающий список всей генеральной совокупности, который может оказаться очень длинным.

В большинстве случаев вам придется собирать данные выборки, а не генеральной совокупности. И хотя часто это — вынужденный выбор, у данных выборки есть свои преимущества.

Какой бы подход вы ни выбрали, убедитесь в правильности используемой терминологии. Наиболее яркая разница между сбором данных генеральной совокупности и выборки заключается в определении размера выборки. В этой статье мы разъясняем, что размер выборки — это примерное число респондентов, которые в идеальной ситуации пройдут ваш опрос до конца. Термины «параметр» и «статистический критерий» связаны между собой, но не напрямую. Они имеют отношение к сбору данных выборки или генеральной совокупности. Давайте разберемся, в чем разница.

Параметр указывает на какую-либо характеристику совокупности на основе данных, собранных у всей совокупности. Например, вы решили перейти на четырехдневную рабочую неделю, чтобы повысить мотивацию и вовлеченность персонала (повезло вашим сотрудникам!). Вы отправляете опрос всем сотрудникам и просите их указать, в какой день недели они хотят выходной. Если все сотрудники пройдут опрос и 80 % выберут пятницу в качестве выходного, то эта цифра и будет являться параметром совокупности. 

Статистический критерий можно получить из данных выборки. Например, представьте, что у вас несколько тысяч сотрудников. Вы решаете отправить опрос случайной репрезентативной выборке. В широком смысле результаты будут совпадать с результатами генеральной совокупности — преобладающее большинство (77 %) выберет пятницу. В данном случае результат тот же, но способ иной — 77 % теперь превратились в статистический критерий. А какая, собственно, разница, спросите вы. Все очень просто — понимая разницу между этими терминами, вы сможете избежать ошибки выборки.

Ошибка выборки — это еще один очень важный термин, который вам пригодится. Если не углубляться в детали, ошибка выборки — это разница между параметром совокупности и статистическим критерием выборки. Вернемся к нашему примеру про четырехдневную рабочую неделю. Опросив всю совокупность, мы узнали, что 80 % сотрудников хотели бы отдыхать в пятницу, в то время как выборка дала нам результат в 77 %. В данном случае ошибка выборки составляет 3 % (80 % - 77 %).

На этом примере четко видно, насколько важно подбирать такую выборку, которая бы максимально отражала генеральную совокупность. Если бы вы, например, опросили только сотрудников на неполной ставке, многие из которых и так по пятницам не работают, то, скорее всего, вы бы получили совершенно другие результаты, которые бы не были репрезентативны. 

Основная цель заключается в сборе наиболее точных результатов и сведения ошибок к минимуму. Ошибки выборки возникают даже в случае вероятностного отбора, потому что статистическая оценка дисперсии и центральной тенденции (средние значения и стандартные отклонения) будет немного отличаться даже в случае репрезентативной выборки. Ваша задача заключается в том, чтобы свести ошибку выборки к минимуму. Добиться этого можно увеличив размер выборки. 

Как определить, сколько людей должно пройти ваш опрос? Составить опрос, разослать его и надеяться на лучшее? Не самая продуманная стратегия... Если вы можете собрать данные генеральной совокупности, то этот вопрос для вас неактуален, поскольку идеальной аудиторией является генеральная совокупность. Если же вы опрашиваете выборку, то вам следует учесть некоторые моменты.

Во-первых, необходимо оценить размер совокупности. Даже если у вас нет полного списка совокупности, важно знать хотя бы приблизительное количество человек. Например, если вы хотите узнать об опасностях, с которыми сталкиваются велосипедисты в вашем регионе, возможно, вам следует воспользоваться вторичными данными, из которых вы узнаете, что в интересующем вас регионе около 20 000 велосипедистов. Эта цифра поможет вам определить погрешность, т. е. оценить точность результатов в процентах. Если погрешность в 5 % вас устраивает, то вы можете утверждать, что полученные вами результаты точны в диапазоне +/-5 %. В случае с примером выше погрешность в 5 % означает, что если статистический критерий равняется 77 % (данные выборки), на самом деле точный результат лежит в диапазоне от 72 % до 82 %.

Наконец, вы можете воспользоваться графиком размера выборки для сравнения размера совокупности с погрешностью, что поможет рассчитать приблизительный размер целевой выборки. Не стоит однако забывать, что не все респонденты пройдут ваш опрос. Поэтому если ваш размер выборки равен 100, вам следует опросить больше людей, чтобы получить необходимое количество ответов. 

Узнайте подробнее о том, как определять, сколько ответов на опрос вам необходимо получить. 

Итак, вы узнали, в чем разница между сбором данных совокупности и выборки. Какое бы исследование вы ни проводили, изучите все возможные варианты опросов и выберите тот, который подходит именно вам.