市场调研-抽样调查

什么是抽样?在市场调查中，抽样是指从一个特定的群体中选择一些人，以获取他们的意见，以了解整个群体。让我们更详细地看看抽样，并讨论在市场调查中使用的最流行的抽样类型。

从一个市场的全部人口中收集数据既昂贵又耗时。因此，市场研究人员进行广泛的抽样，通过仔细的设计和分析，营销人员可以从中获得所选市场的信息。

样本设计

样本设计包括:

• 选择方法
• 样品的结构
• 分析和解释结果的计划。

样例设计可以从简单的来复杂。它们取决于所需信息的类型和选择样本的方式。

样品设计影响样品的大小和进行分析的方式;简单地说，市场研究人员要求的精度越高，设计就越复杂，样本量就越大。

样本设计可以利用整个市场人口的特征，但也不必如此按比例代表．可能有必要从人口的某些部分中抽取比预期的更大的样本:例如，从少数群体中选择更多的样本，以确保获得足够的数据来分析这些群体。

的概念构建了许多示例设计随机选择．这允许从样本到总体的合理推断，在量化的精度水平上。随机选择还有助于防止样本偏差，这是通过判断或方便选择所不能做到的。

定义人口

好的样本设计的第一步是确保目标人群的规格尽可能清晰和完整。这是为了确保总体中的所有元素都有代表。

目标人群的抽样使用抽样框架．

通常，人口中的单位可以通过现有的信息，如工资单、公司名单、政府登记册等来确定。

抽样框架也可以是地理上的。例如，邮政编码已经成为一种常用的选择样本的方法。

样本大小

对于任何样本设计，决定合适的样本大小取决于以下几个关键因素:

1. 从样本中得到的估计都不可能是准确的:基于样本结果对总体的假设有附加条件误差范围
2. 为了降低误差范围，通常需要更大的样本量:总体中可变性的数量，即值或意见的范围，也会影响准确性，从而影响样本的大小
3. 置信度是指从样本中获得的结果在要求精度范围内的可能性:置信度越高，您就越希望结果不是非典型的。统计学家通常使用95%的置信水平来提供强有力的结论
4. 总体规模通常不影响样本量:事实上，总体规模越大，需要抽样的代表性人口比例就越低。只有当建议的样本量超过总体的5%时，总体规模才成为计算样本量的公式的一部分

抽样类型

有许多不同类型的抽样方法，这里是最常见的总结:

整群抽样

人口中的单位通常可以在某些地理群体或“集群”中找到，例如德比郡的小学生。

随机抽取聚类样本，然后检查聚类中的所有单元。

优势

• 简单快捷
• 不需要完整的人口信息
• 适合面对面调查

缺点

• 如果集群很大，则成本较高
• 抽样误差的风险更大

便利抽样

使用那些愿意做志愿者和最容易参与研究的人。

优势

• 实验对象是现成的
• 大量的信息可以迅速收集

缺点

• 样本不能代表整个群体，所以结果不能代表他们——推论是有限的。未来的数据
• 容易产生志愿者偏见

判断抽样

刻意选择一个样本——与随机相反

优势

• 适合提供说明性的例子或案例研究

缺点

• 很容易产生偏见
• 样本通常很小
• 不能从样本中推断

定额抽样

其目的是获得一个“具有代表性”的总体样本。

人口是按收入、年龄和地点等最重要的变量划分的(“分层”)。然后从每个地层中抽取所需的配额样本。

优势

• 快速简便的获取样本的方法

缺点

• 不是随机的，所以有偏倚的风险
• 需要了解人口才能确定分层的基础

简单随机抽样

这确保了人口中的每个成员都有平等的选择机会。

优势

• 易于设计和解释
• 能否同时计算总体估计和抽样误差

缺点

• 需要一份完整准确的人口清单
• 如果样本需要在全国范围内进行多次小型访问，可能不太实际

系统抽样

从1到*之间的总体中随机选择一个起点n,每一个n选中“单位”。

＊n等于总体容量除以样本容量。

优势

• 比通过简单随机更容易提取样本
• 确保样本分布在整个人群中

缺点

• 如果样品的位置不方便，会是昂贵和耗时的