Калькулятор стоимости услуг

1. Выберите метод опроса  ? Зависит от задач исследования, географии и размера выборки



2. Предполагаемая длительность анкеты ? Грубо оценить "полевую" длительность интервью можно заполнив анкету самостоятельно и умножив полученное время на 1,3

3. Доля целевой
аудитории ? Доля людей, обладающих необходимыми характеристиками, среди населения региона

4. Количество респондентов ? Подробнее о размере и ошибках выборки можно посмотреть здесь http://www.fdfgroup.ru/?id=189

5. Дополнительные виды работ 

Дополнительно в услугу входит:

Стоимость (руб):

Разработка анкеты

0

Программирование и хостинг

0

Сбор информации

0

Подготовка кросс-таблиц

0

Подготовка отчета

0

Менеджмент проекта

0

Итого:

0
(без учета НДС)


Сохранить расчёт

Дополнительно в услугу входит:

Стоимость (руб):

Сбор информации

0

Стоимость подготовки отчета

0

Менеджмент проекта

0

Итого:

0
(без учета НДС)


Для получения информации свяжитесь с нами с помощью формы заявки или позвоните по телефону +7 (495) 755 22 24


Выборка. Типы выборок. Расчет ошибки выборки

Калькуляторы

Калькулятор расчета ошибки и размера выборки
Калькулятор расчета статистической значимости различий

Генеральная совокупность

Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков (пол, возраст, доход, численность, оборот и т.д.), ограниченная в пространстве и времени. Примеры генеральных совокупностей

  • Все жители Москвы (10,6 млн. человек по данным переписи 2002 года)
  • Мужчины-Москвичи (4,9 млн. человек по данным переписи 2002 года) 
  • Юридические лица России (2,2 млн. на начало 2005 года)
  • Розничные торговые точки, осуществляющие продажу продуктов питания (20 тысяч на начало 2008 года) и т.д. 

Выборка (Выборочная совокупность)

Часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности. 

Репрезентативность выборки

Свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей.
Пример:

  • Выборка, целиком состоящая из москвичей, владеющих автомобилем, не репрезентирует все население Москвы. 
  • Выборка из российских предприятий численностью до 100 человек не репрезентирует все предприятия России.
  • Выборка из москвичей, совершающих покупки на рынке, не репрезентирует покупательское поведение всех москвичей.


В то же время, указанные выборки (при соблюдении прочих условий) могут отлично репрезентировать москвичей-автовладельцев, небольшие и средние российские предприятия и покупателей, совершающих покупки на рынках соответственно.
Важно понимать, что репрезентативность выборки и ошибка выборки – разные явления. Репрезентативность, в отличие от ошибки никак не зависит от размера выборки.
Пример:
Как бы мы не увеличивали количество опрошенных москвичей-автовладельцев, мы не сможем репрезентировать этой выборкой всех москвичей.

Ошибка выборки (доверительный интервал)

Отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности.
Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже.
Пример:
Для простой случайной выборки размером 400 единиц максимальная статистическая ошибка (с 95% доверительной вероятностью) составляет 5%, для выборки в 600 единиц – 4%, для выборки в 1100 единиц – 3% Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку.
Систематическая ошибка зависит от различных факторов, оказывающих постоянное воздействие на исследование и смещающих результаты исследования в определенную сторону.
Пример:

  • Использование любых вероятностных выборок занижает долю людей с высоким доходом, ведущих активный образ жизни. Происходит это в силу того, что таких людей гораздо сложней застать в каком-либо определенном месте (например, дома).
  • Проблема респондентов, отказывающихся отвечать на вопросы  анкеты (доля «отказников» в Москве, для разных опросов, колеблется от 50% до 80%)

В некоторых случаях, когда известны истинные распределения, систематическую ошибку можно нивелировать введением квот или перевзвешиванием данных, но в большинстве реальных исследований даже оценить ее бывает достаточно проблематично.  

Типы выборок

Выборки делятся на два типа:

  • вероятностные
  • невероятностные 

1. Вероятностные выборки
1.1 Случайная выборка (простой случайный отбор)
Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел. 
1.2 Механическая (систематическая) выборка
Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k 
1.3 Стратифицированная (районированная)
Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом. 
1.4 Серийная (гнездовая или кластерная) выборка
При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком. 

2.Невероятностные выборки
Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.. 
2.1. Квотная выборка
Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто. 
2.2. Метод снежного кома
Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.) 
2.3 Стихийная выборка
Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. 
2.4 Выборка типичных случаев
Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения. 

Курс лекций по теории статистики

Более подробную информацию по выборочным наблюдениям можно получить просмотрев видеокурс по теории статистики:
Выборочное наблюдение Способы формирование выборки
Специальные виды отбора

Калькулятор расчета ошибки и размера выборки (для простой случайной выборки)

Пояснения к полям:
Доверительная вероятность
Вероятность того, что доверительный интервал накроет неизвестное истинное значение параметра, оцениваемого по выборочным данным. В практике исследований чаще всего используют 95%-ую доверительную вероятность
Ошибка выборки (доверительный интервал)
Интервал, вычисленный по выборочным данным, который с заданной вероятностью (доверительной) накрывает неизвестное истинное значение оцениваемого параметра распределения.
Доля признака
Ожидаемая доля признака, для которого рассчитывается ошибка. В случае, если данные о доле признака отсутствуют, необходимо использовать значение равное 50, при котором достигается максимальная ошибка.


Расчет ошибки выборки

Доверительная вероятность: 95% 99%
Размер выборки:
Размер генеральной совокупности:
Доля признака:
Ошибка выборки:

Расчет достаточного размера выборки

Доверительная вероятность: 95% 99%
Ошибка выборки:
Размер генеральной совокупности:
Достаточный размер выборки:


Калькулятор расчета статистической значимости различий

Калькулятор позволяет проверить есть ли статистически значимая разница между долями признака, полученными из независимых выборок. 
Например, если до начала рекламной кампании марку знали 55% респондентов, а по окончании – 60% - есть ли между этими долями статистически значимая разница, или же эта разница укладывается в ошибку выборки? 
Примечание. Эта процедура может законно использоваться, только если обе выборки удовлетворяют следующему условию: произведения n*p и n*(1-p), где n=размер выборки а p=доля признака, должны быть не меньше 5. 

Размер 1-й выборки


Размер 2-й выборки


Доля признака в 1-й выборке
(пример: 60,5% вводятся как 60.5)
%

Доля признака во 2-й выборке
(пример: 60,5% вводятся как 60.5)
%

Доверительная вероятность
(выберите)
%

   
Результат:


Оставить свои комментарии по затронутой теме Вы можете на наших страницах в Facebook и Вконтакте.







Будьте в курсе, а также
получайте полезные материалы