На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Контрольная Вибрковий метод як метод статистичного дослдження, його недолки та переваги. Помилки репрезентативност та вимрювання. Завдання та елементи вибркового дослдження. Способи вдбору одиниць з генеральної сукупност. Оброблення результатв опитування.

Информация:

Тип работы: Контрольная. Предмет: Маркетинг. Добавлен: 28.05.2010. Сдан: 2010. Уникальность по antiplagiat.ru: --.

Описание (план):


Контрольна робота
Вибірковий метод визначення попиту
Опитування та інші види спостережень, застосовувані у маркетинговому дослідженні, можуть бути суцільними або вибірковими. Суцільне cпостереження переважно обмежується рамками фірми і використовується порівняно нечасто. Основним способом отримання даних, особливо про споживачів, є вибірковий метод. Вибірковий метод -- це метод статистичного дослідження, за якого узагальнюючі показники сукупності, що вивчається, встановлюються за деякою її частиною, як правило, на основі положень випадкового відбору. За такого методу обстеженню підлягає порівняно невелика частина всієї досліджуваної сукупності (до 5--10 %, зрідка до 15--25 %). При цьому статистична сукупність, яка підлягає вивченню і з якої здійснюється відбір частини одиниць, називається генеральною сукупністю. Відібрана з генеральної сукупності деяка частина одиниць, що підлягає обстеженню, називається вибірковою сукупністю, або вибіркою. Прикладом використання вибіркових спостережень є оцінка можливості проникнення на ринок з допомогою вибірки з фірм-виробників.
Переваги вибіркового методу полягають у тому, що його використання дає змогу краще організувати спостереження, забезпечує проведення дослідження у стисліші терміни, з мінімальними затратами праці і витратами коштів. За дотримування умов випадковості і досить великої кількості спостережень він дає змогу, використовуючи отримані дані, з достатньою для практики точністю робити висновки про характеристики генеральної сукупності. Проте отримані з матеріалів вибіркового спостереження статистичні показники звичайно не збігаються з відповідними характеристиками генеральної сукупності. Це відхилення називається помилкою спостереження і складається з двох частин: помилки репрезентативності (представництва) та помилки вимірювання (реєстрації).
Помилка репрезентативності характеризує розмір розбіжностей між величинами показників, отриманих у вибірковій і генеральній сукупності за умови однакової точності поодиноких спостережень. Вона властива саме вибірковим спостереженням і виникає, коли вибірка нерепрезентативна, тобто не представляє генеральну сукупність у потрібному аспекті. Така помилка має три складові. Це:
систематична (тенденційна) помилка -- виникає через недосконалість або порушення правил формування вибіркової сукупності і призводить до зсуву результатів обстеження (незсуненість -- одна з вимог вибіркового обстеження, яка досягається правильною організацією його);
випадкова помилка -- пов'язана з недостатньо рівномірним представленням у вибірковій сукупності всіх категорій елементів генеральної сукупності. Уникнути таких похибок за вибіркового обстеження принципово неможливо, але теорія вибіркового методу базується на математичній основі, яка дає змогу обчислити й регулювати їх розмір;
помилка, що виникає через недоступність окремих елементів вибірки або у разі відмови відповідати на запитання, яке треба враховувати під час спостережень.
Виникнення помилок вимірювання пояснюється тим, що вимірюється не зовсім те, що було потрібно (так, людина може збрехати, відповідаючи на певне запитання). Такі помилки властиві як суцільному, так і вибірковому спостереженню. Вони пов'язані з неправильною організацією спостереження, неправильно обраною технікою вимірювання, недосконалістю вимірювальних приладів, недостатньою кваліфікацією спостерігачів, неточністю підрахунків тощо. Слід зазначити, що за вибіркового спостереження помилка вимірювання звичайно значно менша, ніж за суцільного, оскільки техніка вимірювання може бути розроблена і здійснена ретельніше за рахунок використання більш кваліфікованих і підготовлених кадрів. Тому навіть коли час і можливості дозволяють виконати повне обстеження всіх елементів сукупності, перевагу може бути віддано отриманню інформації з допомогою вибірки саме з метою підвищення точності результатів. Але цього можна досягти лише у разі додержання правил наукової організації вибіркового дослідження.
Найбільш поширений спосіб відбору одиниць сукупності для дослідження базується на принципі однакових можливостей потрапляння у вибірку кожної одиниці генеральної сукупності. Завдяки цьому виключається створення вибіркової сукупності тільки за рахунок одного типу елементів. Це дає змогу уникнути систематичних помилок і здійснювати кількісне оцінювання помилки репрезентативності.
За вибіркового методу використовуються переважно два основних види узагальнюючих показників: відносна величина альтернативної ознаки та середня величина кількісної ознаки.
Відносна величина альтернативної ознаки характеризує частку (питому вагу) одиниць у статистичній сукупності, які відрізняються від усіх інших одиниць цієї сукупності тільки наявністю досліджуваної ознаки.
Середня величина кількісної ознаки -- це узагальнена характеристика ознаки, яка має різні значення в окремих одиницях статистичної сукупності.
У генеральній сукупності частка одиниць, що мають досліджувану ознаку, називається генеральною часткою, а середня величина цієї ознаки -- генеральною середньою. У вибірковій сукупності частку досліджуваної ознаки називають вибірковою часткою, або частістю, а її середню величину -- вибірковою середньою.
Основне завдання вибіркового дослідження полягає у тому, щоб на основі характеристик вибіркової сукупності (частості або середньої) отримати з певною вірогідністю висновки про частку або середню генеральної сукупності.
Як правило, організація вибіркового обстеження складається з таких елементів:
— визначення цільової величини у вигляді запланованого вимірювання цільової частини генеральної сукупності (наприклад, частки домогосподарок певного регіону, що користуються пральними машинами);
— вибір інформаційної основи вибіркового спостереження (наприклад, певні статистичні матеріали), визначення структури вибірки (наприклад, кількість людей певного віку з певним рівнем прибутку) та способу відбору одиниць з генеральної сукупності;
— визначення способів (одного чи більше) отримання інформації для визначення цільової величини (наприклад, спостереження або відповіді на запитання);
— визначення методу аналізу результатів вибіркового спостереження та оцінювання точності дослідження.
Необхідною умовою організації вибіркового спостереження є попереднє вивчення генеральної сукупності, оцінювання її однорідності, поділ за головними ознаками та визначення необхідної кількості спостережень. Результати вибіркового обстеження відображаються у термінах імовірності настання деякої події із зазначенням (оскільки усі вибіркові методи пов'язані з похибками) деякого рівня вірогідності того, що отриманий результат є правильним і знаходиться у прийнятних межах.
Способи відбору одиниць з генеральної сукупності
У статистиці залежно від завдань дослідження та специфіки об'єкта, що вивчається, застосовуються різні способи формування вибіркових сукупностей.
Головною умовою здійснення вибіркового обстеження є уникнення систематичних (тенденційних) похибок. Вони виникають у разі невиконання принципів рівних можливостей потрапляння у вибірку для кожної одиниці генеральної сукупності.
Способи відбору визначаються правилами формування вибіркової сукупності. Найчастіше використовуються такі вибірки: власне-випадкові, або прості випадкові; механічні; типові (розшаровані, районовані); територіальні та цільові.
Власне-випадкова вибірка полягає у тому, що вибіркова сукупність створюється в результаті випадкового відбору окремих одиниць з генеральної сукупності. Для добору елементів сукупності проводять жеребкування або використовують псевдовипадкові числа. Реалізація цього способу потребує попередньої підготовки до формування вибірки (наприклад, нумерації кожної одиниці генеральної сукупності). У разі великих за обсягом сукупностей ручне її проведення може бути досить трудомістким.
Власне-випадкова вибірка може здійснюватися за схемою повторного або безповторного відбору. Вибір схеми відбору залежить від характеру досліджуваного об'єкта. У разі безповторного відбору чисельність генеральної сукупності у процесі вибірки скорочується. За повторного відбору кожна одиниця, яка потрапила у вибірку, після її дослідження має повернутися у генеральну сукупність, де їй надається така сама можливість знову потрапити у вибірку. Так, у разі вивчення споживацького попиту населення не виключена повторна реєстрація незадоволеного попиту того самого покупця у декількох магазинах міста.
За механічної вибірки генеральна сукупність механічно поділяється на рівновеликі групи і з кожної з них лише один елемент потрапляє у вибірку. Кількість елементів у кожній групі дорівнює n/N, де n -- обсяг вибірки, а N -- обсяг генеральної сукупності. Якщо елементи генеральної сукупності впорядковано за суттєвою ознакою, тобто ознакою, яка повністю визначає поведінку досліджуваного показника, то у вибірку має відбиратись елемент, який знаходиться всередині кожної групи (це дає змогу уникнути систематичної помилки вибірки). Якщо ж елементи генеральної сукупності впорядковано за нейтральною ознакою, то з першої групи можна взяти будь-який елемент, а з інших добираються ті, що відповідають порядковому номеру елемента, відібраного з першої групи. Доведено, що механічна вибірка за точністю результату близька до власне-випадкової, а здійснити її (у разі неавтоматизованого добору елементів) простіше.
Якщо стикаються з досить неоднорідною інформацією (прикладом такої неоднорідності може слугувати неоднорідність населення), то використовують типову вибірку, яка передбачає попередню структуризацію генеральної сукупності. За такої вибірки генеральна сукупність спочатку поділяється на однорідні типові групи, а потім з кожної групи проводиться незалежний індивідуальний відбір елементів у вибіркову сукупність.
Важливою особливістю типової вибірки є те, що вона може дати точніші порівняно з іншими способами відбору одиниць у вибіркову сукупність результати. Оскільки похибка типової вибірки визначається середньою з групових дисперсій, то репрезентативність такої вибірки забезпечується поділом генеральної сукупності на якісно однорідні групи. Якщо групи об'єднують однорідні елементи, а групові середні помітно різні, варіація ознаки в групах буде значно меншою, ніж в цілому по сукупності. У такому разі середня з групових дисперсій буде меншою за дисперсію по сукупності, а отже, й похибка типової вибірки порівняно з власне-випадковою буде менша. Забезпечити більшу точність типової вибірки можна обґрунтованим вибором ознаки поділення генеральної сукупності, кількості груп, обсягів кожної з них і способів відбору. Зменшення варіації ознаки за поділу сукупності можливе лише у тому разі, коли ознака поділення корелює з ознакою, характеристики якої оцінюються. Чим щільніший зв'язок між ознаками, тим помітніше зменшення похибки.
Якісно однорідні групи за типової вибірки можуть утворюватися як в результаті спеціально проведеного типового групування одиниць генеральної сукупності, так і в результаті використання тих, що вже є, у тому числі й тих, що склалися природно. Так, у разі вивчення споживацького попиту на певній території магазини, що продають товар, попит на який досліджується, можуть групуватися за їх типом (універмаги, магазини культтоварів та ін.).
У більшості випадків використовуються типові вибірки з неоднаковою кількістю елементів. Проте з кожної типової групи можна відібрати кількість одиниць, пропорційну їх чисельності, тобто використовувати пропорційний типовий відбір.
За визначення статистичних показників типової вибірки не можна застосовувати відповідні стандартні функції Excel. Це пов'язане з тим, що такі функції призначені для обчислення показників вибірки, всі елементи якої входять до однієї групи, а в типовій вибірці треба обчислювати статистичні показники по варіаційному ряду, в якому дані об'єднано (згруповано) за значенням ознаки та підраховано кількість випадків повторення кожного з них. Тому середня вибірки та дисперсія середньої розраховуються як зважені показники за такими формулами:
xcep = xі fі / fі ,
2 = (xі - xcep)2 fі / fі ,

де xі -- значення ознаки в і-й групі;
fі -- кількість елементів, що входять до цієї групи.
Якщо в рамках виділеного бюджету неможливо точно визначити склад певної групи (наприклад, у випадку, коли це потребує проведення суцільної вибірки), то використовують територіальну вибірку. Основною ідеєю її є те, що елементи вибірки можуть бути ідентифіковані у межах певного району й можна скласти список цих районів. У маркетингових дослідженнях методи територіальної вибірки найчастіше застосовуються в опитуванні домогосподарств. Часто така вибірка є єдиним способом отримання ймовірної вибірки на великій території з недостатньо визначеними елементами. Може застосовуватися й техніка «зосередження», що полягає у створенні невеликих осередків проведення вибіркових досліджень. Це має місце у пробному маркетингу (наприклад, коли необхідно оцінити можливі обсяги продажу у регіональному масштабі за запуску у виробництво нового продукту або нової маркетингової програми). Вплив техніки «зосередження» на похибку вибірки можна оцінити лише тоді, коли відомі кореляційні залежності між елементами кожного осередку. Оскільки у пробному маркетингу дуже складно провести кореляцію всередині осередку, то й неможливо визначити ступінь точності проведених досліджень.
Цільова вибірка полягає у систематичному відборі елементів з метою залучення до дослідження достатньої кількості елементів кожного основного типу. Але використання результатів такої вибірки обмежується неможливістю оцінити помилку вибірки в якийсь об'єктивний спосіб. До неї вдаються за вивчення реакції ринку на новий виріб або на модернізацію старого, коли ймовірнісна вибірка потребує великих витрат. При цьому робиться припущення, що смаки споживачів більш-менш ідентичні, принаймні, всередині однієї групи.
Помилка вибірки
Після проведення певної кількості спостережень отримують розподілення результатів (вибіркових оцінок) того самого істинного рівня (наприклад, низки характеристик населення). Це вибіркове розподілення підлягає законові нормального розподілення, якщо вибірка достатньо велика. Оскільки істинний рівень може не збігатися з рівнем вибіркових характеристик, необхідно брати до уваги похибку вибірки. У цьому разі можна знайти ступінь вірогідності вибіркових характеристик.
У математичній статистиці значення середньої похибки визначається за формулою
,

де 2 -- дисперсія вибіркової сукупності;
n -- чисельність одиниць вибіркової сукупності;
k -- коефіцієнт, який для повторного відбору дорівнює одиниці, а для безповторного -- 1 - n/N, де N -- чисельність генеральної сукупності.
Середня похибка вибірки використовується для визначення межі відхилень характеристик вибірки від характеристик генеральної сукупності. Суттєвим є твердження, що ці відхилення не будуть більші за значення, яке в статистиці називається граничною помилкою вибірки, лише з певним ступенем імовірності.
Гранична помилка вибірки пов'язана із середньою похибкою вибірки співвідношенням
= t,
де t -- коефіцієнт кратності помилки.
Значення коефіцієнта кратності помилки залежить від того, з якою довірчою ймовірністю (надійністю) слід гарантувати результати вибіркового обстеження. Для його визначення користуються таблицею значень інтеграла ймовірностей нормального закону розподілення. В економічних дослідженнях звичайно обмежуються значеннями t, що не перевищують двох-трьох одиниць:
Кратність помилки
Імовірність (надійність)
Кратність
помилки
Імовірність (надійність)
Кратність
помилки
Імовірність (надійність)
0,1
0,0797
1,5
0,8664
2,6
0,9907
0,5
0,3829
2,0
0,9545
3,0
0,9973
1,0
0,6827
2,5
0,9876
4,0
0,999937
При цьому вибір тієї чи іншої довірчої імовірності залежить від того, з яким ступенем вірогідності слід гарантувати результати вибіркового обстеження (найчастіше спираються на ймовірність 0,9545, за якої t дорівнює 2).
Якщо в формулу для визначення підставити конкретний вміст , то для обчислення граничної помилки можна буде використати такі вирази:
у разі альтернативної ознаки
,
де w -- вибіркова частка, яка визначається з відношення одиниць, які мають досліджувану ознаку, до загальної чисельності одиниць вибіркової сукупності;
у разі кількісної ознаки
,

де 2 -- дисперсія кількісної ознаки у вибірці.
Визначення розміру вибірки
У разі організації вибіркових досліджень важливо визначити, наскільки великим має бути обсяг вибірки. Для загальної відповіді на це питання слід знати:
витрати на проведення вибіркового дослідження;
витрати на отримання наближених оцінок;


Перейти к полному тексту работы



Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.