Контрольная работа: Основные направления исследований в маркетинге

При проведении маркетинговых исследований для сбора информации используют следующие основные методы: наблюдение, опрос и эксперимент.

Наблюдение является наиболее простым методом исследования, как правило, дает наименее удовлетворительные результаты. Наблюдение используется для достижения поисковых целей, обычно связанных с оценкой сложившейся ситуации, поиском полезных идей. С помощью наблюдения изучают и фиксируют как настоящее поведение людей, так и результаты прошлого поведения, обычно в реальных условиях.

Для наблюдения характерно отсутствие непосредственной связи с исследуемой аудиторией, использование специальных зеркал или скрытой камеры.

Результаты наблюдения в значительной степени зависят от квалификации и объективности наблюдателя. Основные недостатки связаны с тем, что данный метод не дает возможности получить информацию о психологических особенностях потребителей, внутренних мотивах поведения, процессах принятия решений.

Опрос эффективен при проведении исследований, связанных с достижением описательных целей. Данный метод представляет собой сбор необходимой информации непосредственно от опрашиваемых лиц. Опросы проводятся для получения информации о знаниях, убеждениях и предпочтениях людей, о степени их удовлетворенности и т.п. Это один из важнейших методов выявления и фиксирования факторов, характеризующих процессы формирования и развития спроса, товарного предложения, всей конъюнктуры рынка.

Эксперимент используется для выявления причинно-следственных связей между факторами изучаемой проблемы.

В процессе эксперимента исследуемые сопоставимые группы помещаются в контролируемые условия, в которых изменяется один или несколько факторов, остальные остаются неизменными, и изучается реакция данной группы на происходящие изменения. Например, с помощью эксперимента можно определить влияние отдельных факторов комплекса маркетинга на потребителя.

Для наблюдения, опроса и эксперимента важным и решающим условием является правильное определение выборки.

«Идея выборки базируется на двух основных принципах теории математической статистики, обычно именуемых «законом статистической закономерности» и «законом больших чисел». Первый закон устанавливает, что любая группа объектов, взятых из большой группы таких же объектов, стремится иметь те же характеристики, что и большая группа. Второй закон утверждает, что большие группы более стабильны, чем малые ввиду компенсационного эффекта отклонений в противоположных направлениях. На основании этих и подобных принципов можно определить размер и структуру выборки, которая обеспечит необходимую степень точности, в то же время, учитывая и исключая возможные причины ошибок. На практике правильно построенная и осуществленная выборка может оказаться более точной, чем плохо проведенная перепись».

Рассмотрим следующие понятия, которые характерны для выборочного исследования: «единица выборки», «генеральная совокупность», «выборочная совокупность» или «выборка» и «репрезентативность выборки».

Единица выборки - это непосредственный первичный источник информации, выбираемый в зависимости от целей и задач исследования - индивидуум, семья, предприятия (организация), товар и др.

Генеральная совокупность- это вся совокупность единиц, обладающая интересующими исследователя свойствами.

Выборочная совокупность — это часть генеральной совокупности, которая отбирается определенным способом для обследования (изучения) и отражает свойства генеральной совокупности.

Если выборка достаточно хорошо отражает свойства генеральной совокупности, ее называют репрезентативной.

Ошибками репрезентативности называют расхождения между обобщающими (средними) показателями выборочной и генеральной совокупности в условиях правильно проведенной первичной регистрации данных. Ошибки репрезентативности могут быть систематическими (смещение выборки), которые происходят из-за нарушения требований теории выборки; и случайными (ошибки выборки).

Ошибки выборки и ее объем при заданной предельной ошибке можно рассчитать по формулам:

∆p = ^{± t} √pg/n(1− n/N) (1)

n= t² pg N /∆p² N + t² pg (2)

где ∆p - предельная ошибка выборки для доли признаков;

p - доля признака (g = 1-р);

N- численность генеральной совокупности;

n - численность выборочной совокупности.

Для среднего значения признака предельная ошибка (X) может быть рассчитана по формуле

∆Х=^{± t} √σ/n*(1−n/N) (3)

Численность выборочной совокупности определяется по формуле:

n = t² σ² N/∆х² N+ t² σ² (4)

σ² - дисперсия;

∆Х - предельная ошибка выборки для среднего значения признака;

t - коэффициент кратности ошибки, зависящей от вероятности, с которой гарантируются результаты выборочного обследования.