1

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 345

Projektowanie procesu doboru próby

Określenie populacji generalnej ibadanej

Ustalenie kto lub co może być źródłempotrzebnej informacji

Określenie jednostki próby Ustalenie podstawowej jednostki próbypoddanej pomiarowi

Określenie wykazu badanejpopulacji

Sporządzenie listy jednostek badanej populacjiz której dobrana będzie próba

Określenie liczebności próby Ustalenie z ilu jednostek ma się składać próba

Wybór metody doboru próby Ustalenie sposobu w jaki zostaną dobranejednostki próby

losowegoUstalenie metody doboru losowego przyznanym prawdopodobieństwiewylosowania każdej jednostki

nielosowego Ustalenie metody doboru celowego lubcelowo-losowego

Zaplanowanie i pobranie próby Określenie przebiegu pobrania próby i jejpobranie określoną metodą w terenie

1

2

3

4

5

6

ETAP CZYNNOŚCI

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 346

Metody doboru próby do badań

"zwykłe" losowanie

wykorzystanie tablic liczb losowych

dobór systematyczny

Prosty

dobór losowy

Forma

podstawowa

proporcjonalny

nieproporcjonalny

Dobór

warstwowy

Dobór

wielostopniowy

Dobór

wielofazowy

Dobór

mieszany

Formy

specjalne

Metody

doboru losowego

Dobór

kwotowy

Dobór

jednostek typowych

Metoda

eliminacji

Dobór

przypadkowy

Metoda

kuli śniegowej

Dobór

wygodny

Metody

doboru nielosowego

Metody

doboru próby

2

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 347

Techniki doboru próby wg TNS OBOP (1) http://www.tns-global.pl/przewodnik/proby

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 348

Techniki doboru próby wg TNS OBOP (2) http://www.tns-global.pl/przewodnik/proby

3

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 349

Dobór próby

Wielkość próby zależy od:

zróżnicowania populacji

założonej dokładności badań (dopuszczalnego błędu)

pewności badań (prawdopodobieństwa, poziomu ufności)

Natomiast w zasadzie nie zależy od wielkości badanej populacji

Pożądane cechy wykazu populacji badanej:

odpowiedniość - wykaz powinien wiernie odzwierciedlać badaną populację

kompletność - wykaz powinien zawierać wszystkie jednostki populacji

wyłączność - każdy element populacji powinien występować w wykazie jeden raz

dokładność - wykaz nie powinien zawierać jednostek nie istniejących

dogodność - wykaz powinien być łatwy w wykorzystaniu

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 350

Minimalna liczebność próby - proste losowanie zwrotne

2

2 )1(

e

ppZn

2

22 ˆ

e

sZn

ˆ

2

22

e

stn

e - dopuszczalny błąd szacunku parametru

s – odchylenie standardowe z próby

p - wskaźnik proporcji w próbie

N - liczebność populacji

n - liczebność próby

Za - liczba jednostek błędu standardowego odczytana z tablic

ta - wartość z rozkładu t-Studenta odczytana dla a i n0 – 1 stopni swobody

2

2 )1(

e

pptn

Duża próba wstępna (n0 50), gdy szacowana jest średnia

Mała próba wstępna (n0<50), gdy szacowana jest średnia

Duża próba wstępna (n0 50), gdy szacowana jest proporcja

Mała próba wstępna (n0<50), gdy szacowana jest proporcja

4

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 351

Minimalna liczebność próby - proste losowanie bezzwrotne

e - dopuszczalny błąd szacunku parametru

s – odchylenie standardowe z próby

p - wskaźnik proporcji w próbie

N - liczebność populacji

n - liczebność próby

Za - liczba jednostek błędu standardowego odczytana z tablic

ta - wartość z rozkładu t-Studenta odczytana dla a i n0 – 1 stopni swobody

222

22

1ˆ

ˆ

eNsZ

NsZn

222

22

1ˆ

ˆ

eNst

Nstn

22

2

)1()1(

)1(

eNppZ

NppZn

22

2

)1()1(

)1(

eNppt

Npptn

Duża próba wstępna (n0 50), gdy szacowana jest średnia

Mała próba wstępna (n0<50), gdy szacowana jest średnia

Duża próba wstępna (n0 50), gdy szacowana jest proporcja

Mała próba wstępna (n0<50), gdy szacowana jest proporcja

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 352

Losowanie bezzwrotne a zwrotne - porównanie liczebności prób

Losowanie bezzwrotne daje zawsze mniejszą minimalną liczebność próby ponieważ jest bardziej efektywne, czyli:

Pomiędzy liczebnością próby pobranej z populacji o liczebności N w losowaniu prostym ze zwracaniem, a wielkością próby pobranej z tej samej populacji w losowaniu bez zwracania, zachodzi następująca zależność:

zbnn

N

n

nn

z

z

b

1

5

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 353

Minimalne liczebności próby dla proporcji:

błąd szacunku proporcji

proporcja z próby wstępnej

0,050,95

0,10,9

0,20,8

0,30,7

0,40,6

0,5

0,01 1825 3458 6147 8067 9220 9604

0,02 457 865 1537 2017 2305 2401

0,03 203 385 683 897 1025 1067

0,04 114 217 385 505 577 601

0,05 73 139 246 322 369 385

0,1 19 35 62 81 93 96

jeśli =0,05 - losowanie zwrotne

proporcja z próby wstępnej

0,050,95

0,10,9

0,20,8

0,30,7

0,40,6

0,5

0,01 351 664 1180 1549 1770 1843

0,02 286 542 963 1263 1444 1504

0,05 203 385 683 897 1025 1067

0,1 145 271 481 632 722 752

jeśli e=0,03 - losowanie zwrotne

Badania marketingowe – mat. dydaktyczne, © dr Radosław Mącik, 2010 Slajd 354

Wielkości prób w zależności od planowanej tabulacji krzyżowej

Liczba Jednostki lub gosp. domowe Instytucje

analizowanych Badania:

podgrupKrajowe

Regionalnelub specjalne

KrajoweRegionalne

lub specjalne

Niewiele(0-9)

1000-1500 200-500 200-500 50-200

Przeciętnie(10-30)

1500-2500 500-1000 500-1000 200-500

Wiele(30+)

2500+ 1000+ 1000+ 500+

Płeć Wykształcenie

podstawowe zawodowe średnie wyższe Ogółem:

K 1 4 7 3 15

M 2 5 6 2 15

Razem: 3 9 13 5 30

Dobór kwotowy Przykładowe kwoty