Зависимость объема выборки от ее ошибки

Калькулятор для расчета достаточного объема выборки
Калькулятор ошибки выборки для доли признака
Калькулятор ошибки выборки для среднего значения
Калькулятор значимости различий долей
Калькулятор значимости различий средних

1. Формула (даже две)

Бытует заблуждение, что чем больше объем генеральной совокупности, тем больше должен быть объем выборки маркетингового исследования. Это отчасти так, когда объем выборки сопоставим с размером генеральной совокупности. Например, при опросах организаций (B2B).

Если речь идет об исследовании жителей городов, то не важно, Москва это или Рязань – оптимальный объем выборки будет одинаков в обоих городах. Этот принцип следует из закона больших чисел и применим, только если выборка простая случайная.

На рис.1. пример выборки 15000 человек (!) при опросе в муниципальном районе. Возможно, от численности населения взяли 10%?
Размер выборки никогда не рассчитывается как процент от генеральной совокупности!

Рис.1. Размер выборки 15000 человек, как реальный пример некомпетентности (или хуже).

В таких случаях для расчета объема выборки используется следующая формула:

где 

n – объем выборки,
Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня,
p – доля респондентов с наличием исследуемого признака,
q = 1 – p – доля респондентов, у которых исследуемый признак отсутствует,
∆ – предельная ошибка выборки.

Доверительный уровень – это вероятность того, что реальная доля лежит в границах полученного доверительного интервала: выборочная доля (p) ± ошибка выборки (Δ). Доверительный уровень устанавливает сам исследователь в соответствии со своими требованиями к надежности полученных результатов. Чаще всего применяются доверительные уровни, равные 0,95 или 0,99. В маркетинговых исследованиях, как правило, выбирается доверительный уровень, равный 0,95. При этом уровне коэффициент Z равен 1,96.

Значения p и q чаще всего неизвестны до проведения исследования и принимаются за 0,5. При этом значении размер ошибки выборки максимален.

Допустимая предельная ошибка выборки выбирается исследователем в зависимости от целей исследования. Считается, что для принятия бизнес-решений ошибка выборки должна быть не больше 4%. Этому значению соответствует объем выборки 500-600 респондентов. Для важных стратегических решений целесообразно минимизировать ошибку выборки.

Рассмотрим кривую зависимости ошибки выборки от ее объема (Рис.2).

Рис.2. Зависимость ошибки выборки от ее объема при 95% доверительном уровне

Как видно из диаграммы, с ростом объема выборки значение ошибки уменьшается все медленнее. Так, при объеме выборки 1500 человек предельная ошибка выборки составит ±2,5%, а при объеме 2000 человек – ±2,2%. То есть, при определенном объеме выборки дальнейшее его увеличение не дает значительного выигрыша в ее точности.

ШПАРГАЛКА (скопируйте  ссылку или текст)

Подходы к решению проблемы:

Случай 1. Генеральная совокупность значительно больше выборки:

Случай 2. Генеральная совокупность сопоставима с объемом выборки: (см. раздел исследований B2B)

где 
n – объем выборки,

N – объем генеральной совокупности, 

Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня,

p – доля респондентов с наличием исследуемого признака,

q = 1 – p – доля респондентов, у которых исследуемый признак отсутствует, (значения p и q обычно принимаются за 0,5, поскольку точно неизвестны до проведения исследования) 

∆ – предельная ошибка выборки.

Например,

рассчитаем ошибку выборки объемом 1000 человек при 95% доверительном уровне, если генеральная совокупность значительно больше объема выборки: 

Ошибка выборки = 1,96 * КОРЕНЬ(0,5*0,5/1000) = 0,031 = ±3,1%

При расчете объема выборки следует также учитывать стоимость проведения исследования. Например, при цене за 1 анкету 200 рублей стоимость опроса 1000 человек составит 200 000 рублей, а опрос 1500 человек будет стоить 300 000 рублей. Увеличение затрат в полтора раза сократит ошибку выборки всего на 0,6%, что обычно неоправданно экономически.

2. Причины «раздувать» выборку

Анализ полученных данных обычно включает в себя и анализ подвыборок, объемы которых меньше основной выборки. Поэтому ошибка для выводов по подвыборкам больше, чем ошибка по выборке в целом. Если планируется анализ подгрупп / сегментов, объем выборки должен быть увеличен (в разумных пределах).

Рис.3 демонстрирует данную ситуацию. Если для исследования авиапассажиров используется выборка численностью 500 человек, то для выводов по выборке в целом ошибка составляет 4,4%, что вполне приемлемо для принятия бизнес-решений. Но при делении выборки на подгруппы в зависимости от цели поездки, выводы по каждой подгруппе уже недостаточно точны. Если мы захотим узнать какие-либо количественные характеристики группы пассажиров, совершающих бизнес-поездку и покупавших билет самостоятельно, ошибка полученных показателей будет достаточно велика. Даже увеличение выборки до 2000 человек не обеспечит приемлемой точности выводов по этой подвыборке.

Рис.3. Проектирование объема выборки с учетом необходимости анализа подвыборок

Другой пример – анализ подгрупп потребителей услуг торгово-развлекательного центра (Рис.4).

Рис.4. Потенциальный спрос на услуги торгово-развлекательного центра

При объеме выборки в 1000 человек выводы по каждой отдельной услуге (например, социально-демографический профиль, частота пользования, средний чек и др.) будут недостаточно точными для использования в бизнес планировании. Особенно это касается наименее популярных услуг (Таблица 1).

Таблица 1. Ошибка по подвыборкам потенциальных потребителей услуг торгово-развлекательного центра при выборке 1000 чел.

Чтобы ошибка в самой малочисленной подвыборке «Ночной клуб» составила меньше 5%, объем выборки исследования должен составлять около 4000 человек. Но это будет означать 4-кратное удорожание проекта. В таких случаях возможно компромиссное решение:

• увеличение выборки до 1800 человек, что даст достаточную точность для 6 самых популярных видов услуг (от кинотеатра до парка аттракционов);
• добор 200-300 пользователей менее популярных услуг с опросом по укороченной анкете (см. Таблицу 2).

Таблица 2. Разница в ошибке выборки по подвыборкам при разных объемах выборки.

При обсуждении с исследовательским агентством точности результатов планируемого исследования рекомендуется принимать во внимание бюджет, требования к точности результатов в целом по выборке и в разрезе подгрупп. Если бюджет не позволяет получить информацию с приемлемой ошибкой, лучше пока отложить проект (или поторговаться).

---

КАЛЬКУЛЯТОРЫ ДЛЯ РАСЧЕТА СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧИМОСТИ РАЗЛИЧИЙ:

КАЛЬКУЛЯТОР ДЛЯ РАСЧЕТА
ДОСТАТОЧНОГО ОБЪЁМА ВЫБОРКИ

Доверительный уровень:

Ошибка выборки (?):
%

Объём генеральной совокупности (N):
(можно пропустить, если больше 100 000)

РЕЗУЛЬТАТ

Один из важных вопросов, на которые нужно ответить при планировании исследования, — это оптимальный объем выборки. Слишком маленькая выборка не сможет обеспечить приемлемую точность результатов опроса, а слишком большая приведет к лишним расходам. 

Онлайн-калькулятор объема выборки поможет рассчитать оптимальный размер выборки, исходя из максимально приемлемого для исследователя размера ошибки выборки.

Все дальнейшие формулы и расчеты относятся только к простой случайной выборке!
Формулы для других типов выборки отличаются.

Объем выборки рассчитывается по следующим формулам

1) если объем выборки значительно меньше генеральной совокупности:

(в данной формуле не используется показатель объема генеральной совокупности N)

2) если объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности:

В приведенных формулах:

Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня. Доверительный уровень (или доверительная вероятность) – это вероятность того, что реальное значение измеряемого показателя (по всей генеральной совокупности) находится в пределах доверительного интервала, полученного в исследовании. Доверительный уровень выбирает сам исследователь, исходя из требований к надежности результатов исследования. В маркетинговых исследованиях обычно применяется 95%-й доверительный уровень. Ему соответствует значение Z = 1,96.

N – объем генеральной совокупности. Генеральная совокупность – это все люди, которые изучаются в исследовании (например, все покупатели соков и нектаров, постоянно проживающие в Москве и Московской области). Если генеральная совокупность значительно больше объема выборки (в сотни и более раз), ее размером можно пренебречь (формула 1).

p – доля респондентов с наличием исследуемого признака. Например, если 20% опрошенных заинтересованы в новом продукте, то p = 0,2.

q = 1 — p – доля респондентов, у которых исследуемый признак отсутствует. Значения p и q обычно принимаются за 0,5, поскольку точно неизвестны до проведения исследования. При этом значении размер ошибки выборки максимален. В данном калькуляторе значения p и q по умолчанию равны 0,5.

Δ– предельная ошибка выборки (для доли признака), приемлемая для исследователя. Считается, что для принятия бизнес-решений ошибка выборки не должна превышать 4%.

n – объем выборки. Объем выборки – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании.

ПРИМЕР РАСЧЕТА ОБЪЕМА ВЫБОРКИ:

Допустим, мы хотим рассчитать объем выборки, предельная ошибка которой составит 4%. Мы принимаем доверительный уровень, равный 95%. Генеральная совокупность значительно больше выборки. Тогда объем выборки составит:

n = 1,96 * 1,96 * 0,5 * 0,5 / (0,04 * 0,04) = 600,25 ≈ 600 человек

Таким образом, если мы хотим получить результаты с предельной ошибкой 4%, нам нужно опросить 600 человек. 

---

КАЛЬКУЛЯТОР ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ ДОЛИ ПРИЗНАКА

Доверительный уровень:

Объём выборки (n):

Объём генеральной совокупности (N):
(можно пропустить, если больше 100 000)

Доля признака (p):
%

РЕЗУЛЬТАТ

Зная объем выборки исследования, можно рассчитать значение ошибки выборки (или, другими словами, погрешность выборки).

Если бы в ходе исследования мы могли опросить абсолютно всех интересующих нас людей, мы могли бы быть на 100% уверены в полученном результате. Но ввиду экономической нецелесообразности сплошного опроса применяют выборочный подход, когда опрашивается только часть генеральной совокупности. Выборочный метод не гарантирует 100%-й точности измерения, но, тем не менее, вероятность ошибки может быть сведена к приемлемому минимуму.

Все дальнейшие формулы и расчеты относятся только к простой случайной выборке! Формулы для других типов выборки отличаются.

Ошибка выборки для доли признака рассчитывается по следующим формулам.

1) если объем выборки значительно меньше генеральной совокупности:

 (в данной формуле не используется показатель объема генеральной совокупности N)

2) если объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности:

В приведенных формулах:

Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня. Доверительный уровень (или доверительная вероятность) – это вероятность того, что реальное значение измеряемого показателя (по всей генеральной совокупности) находится в пределах доверительного интервала, полученного в исследовании. Доверительный уровень выбирает сам исследователь, исходя из требований к надежности результатов исследования. В маркетинговых исследованиях обычно применяется 95%-й доверительный уровень. Ему соответствует значение Z = 1,96.

N – объем генеральной совокупности. Генеральная совокупность – это все люди, которые изучаются в исследовании (например, все покупатели шоколада, постоянно проживающие в Москве). Если генеральная совокупность значительно больше объема выборки (в сотни и более раз), ее размером можно пренебречь (формула 1).

n – объем выборки. Объем выборки – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании. Существует заблуждение, что чем больше объем генеральной совокупности, тем больше должен быть и объем выборки маркетингового исследования. Это отчасти так, когда объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности. Например, при опросах организаций (B2B). Если же речь идет об исследовании жителей городов, то не важно, Москва это или Рязань – оптимальный объем выборки будет одинаков в обоих городах. Этот принцип следует из закона больших чисел и применим, только если выборка простая случайная. ВАЖНО: если предполагается сравнивать какие-то группы внутри города, например, жителей разных районов, то выборку следует рассчитывать для каждой такой группы.

p – доля респондентов с наличием исследуемого признака. Например, если 20% опрошенных заинтересованы в новом продукте, то p = 0,2.

q = 1 — p – доля респондентов, у которых исследуемый признак отсутствует. Значения p и q обычно принимаются за 0,5, поскольку точно неизвестны до проведения исследования. При этом значении размер ошибки выборки максимален.

Δ– предельная ошибка выборки.

Таким образом, зная объем выборки исследования, мы можем заранее оценить показатель ее ошибки.
А получив значение p, мы можем рассчитать доверительный интервал для доли признака: (p — ∆; p + ∆)

ПРИМЕР РАСЧЕТА ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ ДОЛИ ПРИЗНАКА:

Например, в ходе исследования были опрошены 1000 человек (n=1000). 20% из них заинтересовались новым продуктом (p=0,2). Рассчитаем показатель ошибки выборки по формуле 1 (выберем доверительный уровень, равный 95%):

∆ = 1,96 * КОРЕНЬ (0,2*0,8/1000) = 0,0248 = ±2,48%

Рассчитаем доверительный интервал:

(p — ∆; p + ∆) = (20% — 2,48%; 20% + 2,48%) = (17,52%; 22,48%)

Таким образом, с вероятностью 95% мы можем быть уверены, что реальная доля заинтересованных в новом продукте (среди всей генеральной совокупности) находится в пределах полученного диапазона (17,52%; 22,48%).

Если бы мы выбрали доверительный уровень, равный 99%, то для тех же значений p и n ошибка выборки была бы больше, а доверительный интервал – шире. Это логично, поскольку, если мы хотим быть более уверены в том, что наш доверительный интервал «накроет» реальное значение признака, то интервал должен быть более широким.

---

КАЛЬКУЛЯТОР ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ

Доверительный уровень:

Объём выборки (n):

Объём генеральной совокупности (N):
(можно пропустить, если больше 100 000)

Среднее значение (x̄):

Стандартное отклонение (s):

РЕЗУЛЬТАТ

Зная объем выборки исследования, можно рассчитать значение ошибки выборки (или, другими словами, погрешность выборки).

Если бы в ходе исследования мы могли опросить абсолютно всех интересующих нас людей, мы могли бы быть на 100% уверены в полученном результате. Но ввиду экономической нецелесообразности сплошного опроса применяют выборочный подход, когда опрашивается только часть генеральной совокупности. Выборочный метод не гарантирует 100%-й точности измерения, но, тем не менее, вероятность ошибки может быть сведена к приемлемому минимуму.

Все дальнейшие формулы и расчеты относятся только к простой случайной выборке! Формулы для других типов выборки отличаются.

Ошибка выборки для среднего значения рассчитывается по следующим формулам.

1) если объем выборки значительно меньше генеральной совокупности:

(в данной формуле не используется показатель объема генеральной совокупности N)

2) если объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности:

В приведенных формулах:

Z – коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня. Доверительный уровень (или доверительная вероятность) – это вероятность того, что реальное значение измеряемого показателя (по всей генеральной совокупности) находится в пределах доверительного интервала, полученного в исследовании. Доверительный уровень выбирает сам исследователь, исходя из требований к надежности результатов исследования. В маркетинговых исследованиях обычно применяется 95%-й доверительный уровень. Ему соответствует значение Z = 1,96

N – объем генеральной совокупности. Генеральная совокупность – это все люди, которые изучаются в исследовании (например, все покупатели мороженого, постоянно проживающие в Москве). Если генеральная совокупность значительно больше объема выборки (в сотни и более раз), ее размером можно пренебречь (формула 1).

n – объем выборки. Объем выборки – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании. Существует заблуждение, что чем больше объем генеральной совокупности, тем больше должен быть и объем выборки маркетингового исследования. Это отчасти так, когда объем выборки сопоставим с объемом генеральной совокупности. Например, при опросах организаций (B2B). Если же речь идет об исследовании жителей городов, то не важно, Москва это или Рязань – оптимальный объем выборки будет одинаков в обоих городах. Этот принцип следует из закона больших чисел и применим, только если выборка простая случайная. ВАЖНО: если предполагается сравнивать какие-то группы внутри города, например, жителей разных районов, то выборку следует рассчитывать для каждой такой группы.

s — выборочное стандартное отклонение измеряемого показателя. В идеале на месте этого аргумента должно быть стандартное отклонение показателя в генеральной совокупности (σ), но так как обычно оно неизвестно, используется выборочное стандартное отклонение, рассчитываемое по следующей формуле:

где, x ̅ – среднее арифметическое показателя, x_i– значение i-го показателя, n – объем выборки

Δ– предельная ошибка выборки.

Зная среднее значение показателя x ̅ и ошибку ∆, мы можем рассчитать доверительный интервал для среднего значения:(x ̅ — ∆; x ̅ + ∆)

ПРИМЕР РАСЧЕТА ОШИБКИ ВЫБОРКИ ДЛЯ СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ:

Например, в ходе исследования были опрошены 1000 человек (n=1000). Каждого из них попросили указать их примерную среднюю сумму покупки (средний чек) в известной сети магазинов. Среднее арифметическое всех ответов составило 500 руб. (x ̅=500), а стандартное отклонение составило 120 руб. (s=120). Рассчитаем показатель ошибки выборки по формуле 1 (выберем доверительный уровень, равный 95%):

∆ = 1,96 * 120 / КОРЕНЬ (1000) = 7,44

Рассчитаем доверительный интервал:

(x ̅ — ∆; x ̅ + ∆) = (500 – 7,44; 500 + 7,44) = (492,56; 507,44)

Таким образом, с вероятностью 95% мы можем быть уверены, что значение среднего чека по всей генеральной совокупности находится в границах полученного диапазона: от 492,56 руб. до 507,44 руб.

---

КАЛЬКУЛЯТОР ЗНАЧИМОСТИ РАЗЛИЧИЙ ДОЛЕЙ

Доверительный уровень:

	Измерение 1	Измерение 2
Доля признака (p):	%	%
Объём выборки (n):

РЕЗУЛЬТАТ

Если в прошлогоднем исследовании вашу марку вспомнили 10% респондентов, а в исследовании текущего года – 15%, не спешите открывать шампанское, пока не воспользуетесь нашим онлайн-калькулятором для оценки статистической значимости различий.

Сравнивая два разных значения, полученные на двух независимых выборках, исследователь должен убедиться, что различия статистически значимы, прежде чем делать выводы.

Как известно, выборочные исследования не обеспечивают 100%-й точности измерения (для этого пришлось бы опрашивать всю целевую аудиторию поголовно, что слишком дорого). Тем не менее, благодаря методам математической статистики, мы можем оценить точность результатов любого количественного исследования и учесть ее в выводах.

В приведенном здесь калькуляторе используется двухвыборочный z-тест для долей. Для его применения должны соблюдаться следующие условия:

• Обе выборки – простые случайные 
• Выборки независимы (между значениями двух выборок нет закономерной связи) 
• Генеральные совокупности значительно больше выборок 
• Произведения n*p и n*(1-p), где n=размер выборки а p=доля признака, – не меньше 5.

В калькуляторе используются следующие вводные данные:

Доверительный уровень (или доверительная вероятность) – это вероятность того, что реальное значение измеряемого показателя (по всей генеральной совокупности) находится в пределах доверительного интервала, полученного в исследовании. Доверительный уровень выбирает сам исследователь, исходя из требований к надежности результатов исследования. В маркетинговых исследованиях обычно применяется 95%-й доверительный уровень.

Доля признака (p) – доля респондентов с наличием исследуемого признака. Например, если 20% опрошенных заинтересованы в новом продукте, то p = 0,2.

Объем выборки (n) – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании.

Результат расчетов – вывод о статистической значимости или незначимости различий двух измерений.

---

КАЛЬКУЛЯТОР ЗНАЧИМОСТИ РАЗЛИЧИЙ СРЕДНИХ

Доверительный уровень:

	Измерение 1	Измерение 2
Среднее значение (x̄):
Стандартное отклонение (s):
Объём выборки (n):

РЕЗУЛЬТАТ

 

Допустим, выборочный опрос посетителей двух разных ТРЦ показал, что средний чек в одном из них равен 1000 рублей, а в другом – 1200 рублей. Следует ли отсюда вывод, что суммы среднего чека в двух этих ТРЦ действительно отличаются?

Сравнивая два разных значения, полученные на двух независимых выборках, исследователь должен убедиться, что различия статистически значимы, прежде чем делать выводы.

Как известно, выборочные исследования не обеспечивают 100%-й точности измерения (для этого пришлось бы опрашивать всю целевую аудиторию поголовно, что слишком дорого). Тем не менее, благодаря методам математической статистики, мы можем оценить точность результатов любого количественного исследования и учесть ее в выводах.

В приведенном здесь калькуляторе используется двухвыборочный z-тест для средних значений. Для его применения должны соблюдаться следующие условия:

• Обе выборки – простые случайные 
• Выборки независимы (между значениями двух выборок нет закономерной связи)
• Генеральные совокупности значительно больше выборок 
• Распределения значений в выборках близки к нормальному распределению.

В калькуляторе используются следующие вводные данные:

Доверительный уровень (или доверительная вероятность) – это вероятность того, что реальное значение измеряемого показателя (по всей генеральной совокупности) находится в пределах доверительного интервала, полученного в исследовании. Доверительный уровень выбирает сам исследователь, исходя из требований к надежности результатов исследования. В маркетинговых исследованиях обычно применяется 95%-й доверительный уровень.

Среднее значение ( ̅x) – среднее арифметическое показателя.

Стандартное отклонение (s) – выборочное стандартное отклонение измеряемого показателя. В идеале на месте этого аргумента должно быть стандартное отклонение показателя в генеральной совокупности (σ), но так как обычно оно неизвестно, используется выборочное стандартное отклонение, рассчитываемое по следующей формуле:

где, x ̅ – среднее арифметическое показателя, x_i– значение i-го показателя, n – объем выборки

Объем выборки (n) – это количество людей, которые опрашиваются в исследовании.

Результат расчетов – вывод о статистической значимости или незначимости различий двух измерений.

Размер
выборки
– это количество элементов, которые
необходимо отобрать из генеральной
совокупности для проведения выборочного
исследования.

Определение
размера выборки для вероятностного
метода отбора представляет собой сложный
процесс, включающий ряд этапов: 1) оценка
факторов, влияющих на объем выборки; 2)
выбор метода расчета размера выборки;
3) расчет размера выборки; 4) оценка
стандартного отклонения среднего в
выборочной совокупности; 5) расчет
предельной ошибки выборки; 6) оценка
среднего значения признака в генеральной
совокупности (см. рис. 4.8).

В
случае применения детерминированного
метода отбора используются только
приблизительные методы расчета размера
выборки и оценить объективно точность
результатов исследования не представляется
возможным.

1.
Оценка факторов, влияющих на размер
выборки.
К наиболее важным факторам, определяющим
объем выборки, относятся следующие:
важность принимаемого решения, характер
исследования, бюджет исследования,
стоимость сбора информации, число групп
и подгрупп в генеральной совокупности,
коэффициенты охвата и завершенности,
размер генеральной совокупности и
требуемая точность исследования (см.
рис. 4.9). На размер ошибки выборки и,
соответственно, точность результатов
исследования влияют применяемая
процедура отбора и степень вариации
признака в совокупности.

Как
правило, для
принятия важных решений
необходима детальная, максимально
точная информация. Ее получение
предусматривает создание больших
выборок, но при увеличении объема выборки
возрастает и стоимость каждой
дополнительной единицы информации.

На
величину объема выборки влияет также
характер
исследования.
В поисковых исследованиях, изучающих
качественные характеристики, объем
выборки, как правило, невелик. Для
исследований, предусматривающих
статистическое заключение, таких как
дескриптивные, необходим больший объем
выборки. Кроме того, большие выборки
нужны, когда информация собира­ется
с учетом большого количества переменных.
Большой объем выборки позволяет снизить
общий эффект от ошибок выборки по всем
переменным.

Принимая
решения об объеме выборки, нужно учитывать
фактор ограниченно­сти ресурсов или
располагаемый
бюджет исследования.
В любом исследовательском проекте
существуют временные и финансовые
ограничения. При жестких бюджетных
ограничениях исследователь будет стоять
перед выбором: использовать более
дешевые методы сбора информации или
ограничить размер выборки, допуская
снижение точности результатов.

Р
исунок
4.8.
Этапы расчета необходимого размера
выборки и оценки значения признака в
генеральной совокупности

Р
исунок
4.9.
Факторы, учитываемые при определении
размера выборки и взаимосвязи между
ними

Чем
больше размер выборки
(чем
он ближе к размерам генеральной
совокупности в целом), тем надежнее и
достовернее полученные данные, однако
стоимость
сбора информации
(включающая в себя расходы на размножение
инструментария, оплату труда интервьюеров,
супервайзеров и операторов компьютерного
набора данных) при этом значительно
возрастает;

При
проведении углубленного анализа данных
с ис­пользованием разнообразных
методов многомерного статистического
анализа необходим большой объем выборки.
Это же касается данных, которые
анализируются с особой точностью. Таким
образом, для
анализа данных на уровне группы или
подгруппы
потребуется больший объем выборки, чем
для анализа общей или генеральной
совокупности.

К примеру, мы хотим
исследовать потребительское поведение
населения города. Перед нами – структура
генеральной совокупности, которая
представляет распределение в целом
населения города и по трем квотным
признакам: район города, пол, возраст.
Совершенно очевидно, что если в
исследовании ставится задача изучить
мнения населения города в целом — это
одна ситуация; если в том числе и по
возрастным группам – это другая (здесь
мы имеем 3 группы); если необходимо
выявить распределения мнений по
возрастным и половым группам — это третья
ситуация (здесь мы имеем уже шесть
групп); наконец, если в исследовании нас
интересует распределение информации
по возрастным, половым группам и районам
города (к примеру, мы хотим определить,
как к покупкам того или иного товара
относятся молодые женщины, проживающие
во Фрунзенском районе г. Минска), то
здесь мы имеем дело уже с четвертой
ситуацией (54 группы). Для получения
репрезентативной информации в последним
случае необходимо обеспечить
представительство в минимальной из
этих пятидесяти четырех групп 25-30 чел.
Следовательно, минимальный объем
выборочной совокупности здесь будет
находиться в пределах 1600 чел.

Статистически
определенный объем выборки представляет
собой конечный, или чистый объем выборки,
который необходимо получить, чтобы
обеспечить расчет параметров с желательной
степенью точности и заданным уровнем
достоверности. При проведении опросов
он выражается в количестве завершенных
интервью. Для получения конечного объема
выборки необходимо связаться с большим
количеством потенциальных респондентов.
Другими словами, начальный объем выборки
должен намного превышать конечный,
поскольку коэффициенты охвата и
завершенности обычно составляют меньше
100%.

Коэффициентом
охвата
называется степень наличия или процент
людей, подходящих для участия в
исследовании. Коэффициент охвата
определяет, какое количество контактов
с людьми необходимо осуществить, чтобы
в итоге получить объем выборки,
соответствующий заданным критериям.

Предположим,
что для исследования характеристик
моющих средств необходимо создать
выборку из женщин – глав семьи в возрасте
от 25 до 55 лет. Приблизительно 75% женщин
в возрасте от 20 до 60 лет, к которым можно
обратиться, – это женщины – главы семьи
в возрасте от 25 до 55 лет. Это означает,
что, в среднем, необходимо обратиться
к 1,33 женщин, чтобы получить одного
подходящего респондента. Дополнительные
критерии для отбора респондентов
(например, каким образом использовался
продукт) увеличивают необходимое
количество контактов. Предположим, что
дополнительным критерием является
использование женщиной моющего средства
для пола в течение последних двух
месяцев. Предполагается, что 60% женщин,
к которым обратятся исследователи,
будут соответствовать этому критерию.
Тогда коэффициент охвата составит 0,75
х 0,60 = 0,45. Таким образом, конечный объем
выборки следует увеличить на 2,22 (1/0,45).

Точно
так же при определении объема выборки
необходимо учитывать ожидаемые отказы
людей, соответствующих критериям
исследования. Коэффициент
завершенности
указывает на процент респондентов,
соответствующих критериям отбора,
которые полностью прошли интервью.
Например, если исследователь предполагает,
что коэффициент завершенности интервью
составит 80% от числа подходящих
респондентов, необходимое количество
контактов следует умножить на коэффициент
1,25. Применение коэффициентов охвата и
завершенности означает, что число
контактов с потенциальными респондентами,
т.е. начальный объем выборки, должно
быть в 2,22 х 1,25 (или 2,77) раз больше
необходимого объема выборки.

Заранее
заданная точность
результатов исследования или допустимая
ошибка выборки
позволяют рассчитать необходимый размер
выборочной совокупности, используя
статистические методы, которые будут
рассмотрены далее.

Ошибкой
выборочного исследования
называется
любая ошибка, возникающая в результате
опроса или наблюдения и являющаяся
следствием использования выборки, а не
всей генеральной совокупности. Ошибки
выборочного исследования обусловлены
процедурой формирования выборки и
объемом выборки. Крупные выборки
порождают меньшую ошибку выборочного
исследования, чем малые.

Чтобы
извлечь выборку, как уже отмечалось в
предыдущем параграфе, сначала необходимо
определит: основу
выборки,
представляющую собой сводный список
все членов генеральной совокупности.
Как известно, списки не всегда полно
представляют генеральную совокупность,
поскольку в ней постоянно происходят
изменения: одни члены появляются, другие
– уходят. Кроме того, списки не застрахованы
от ошибок и опечаток. Таким образом,
ошибка
основы выборки
выражается
в неправильном описании всей генеральной
совокупности. Независимо от способа
формирования выборки, исследователь
должен учитывать ошибку основы. Иногда
в распоряжении исследователя оказывается
основа, лишь приблизительно описывающая
всю ге­неральную совокупность, однако,
если альтернативы нет, приходится
использовать и такие списки. Исследователь
должен тщательно выбирать основу
выборки, стре­мясь минимизировать
ошибки. Кроме того, исследователь должен
предупредить клиента о том, что
используемая основа выборки может
содержать ошибки.

Далее
будет идти речь только о случайных
ошибках выборочного
исследования, которые не связанны с
основой выборки и могут быть оценены
статистически. Иначе говоря, будем
предполагать, что основа выборки является
достаточно качественной и обеспечивает
низкий уровень ошибок, так что мы можем
извлечь из нее репрезентативную выборку.

Ошибка
выборки
зависит
не
только от ее величины, но и от
степени различий между отдельными
единицами внутри данной генеральной
совокупности.
Например, если нужно узнать, средний
размер потребления пива молодежью г.
Минска в возрасте 18-25 лет, то обнаружится,
что внутри имеющейся генеральной
совокупности нормы потребления у
различных людей существенно различны
(гетерогенная
генеральная
совокупность). Если же необходимо узнать
размер потребления хлеба в той же
генеральной совокупности, то он будет
различаться значительно меньше
(гомогенная
генеральная
совокуп­ность). Чем больше различия
(гетерогенность) внутри генеральной
совокупности, тем больше возможная
ошибка выборки.

Некоторые
методы выборочного исследования
минимизируют ошибку выборки, другие –
никак на нее не влияют.
Например, использование стратифицированного
отбора может дать выигрыш в точности
при оценивании характеристик всей
совокупности. Часто неоднородную
совокупность удается расслоить на
подсовокупности (страты), каждая из
которых внутренне однородна. Если каждая
страта однородна в том смысле, что
результаты измерений в ней мало изменяются
от единицы к единице, то можно получить
точную оценку среднего значения для
любой страты по небольшой выборке в
этой страте. Затем эти оценки можно
объединить в одну точную оценку для
всей совокупности.

2. Выбор метода
расчета размера выборки.
Если специалист из опыта знает, какой
размер выборки следует использовать,
или же существуют различные ограничения
(например, связанные с бюджетом),
используют приблизительные
методы расчета размера выборки,
к которым относятся следующие:

— произвольный
метод расчета.
В этом случае объем выборки определяется
на уровне 5-10 % от генеральной совокупности.

— по
эмпирическим правилам.
Рекомендуется
выбирать размер выборки таким образом,
чтобы при ее разделении на группы в
каждой группе было не меньше 100 элементов.
Кроме сопоставления основных групп
анализ часто может потребовать
использования подгрупп. Размеры таких
подгрупп должны составлять от 20 до 50
человек. Это основано на том, что для
подгрупп требуется меньшая точность.

Если
одна из групп или подгрупп составляет
сравнительно небольшой процент
совокупности, то будет разумно использовать
непропорциональную выборку. Допустим,
что только 10% совокупности смотрит
образовательные телепередачи, и мнения
представителей этой группы требуется
сопоставить с мнениями других членов
совокупности. Если используются
телефонные интервью, контакты с жителями
могут устанавливаться случайно до тех
пор, пока не будут набраны 100 человек,
которые не смотрят образовательные
телепередачи. Далее опрос продолжается,
однако уже опрашиваются лишь те
респонденты, кто образовательные
телепередачи смотрит. В результате
будет получена выборка из 200 человек,
половина из которых смотрят образовательные
телепередачи.

— традиционный
метод расчета
связан с проведением периодиче­ских
ежегодных исследований, охватывающих,
например, 500, 1000 или 1500 респондентов.

— на
основе опыта сопоставимых исследований.
Таблица
4.7 дает представление об объемах выборок,
используемых в различных маркетинговых
исследованиях. Эти величины установлены
опытным путем и могут использоваться
в качестве ориентировочных данных,
особенно при детерминированных методах
формирования выборки.

— затратный
метод основан
на размере расходов, которые допус­тимо
затратить на проведение исследования.

Статистический
метод определения объема выборки
основан на традиционном статистическом
заключении. В соответствии с этим методом
заранее определяется уровень (степень)
точности.

Рассмотрение
данного метода начнем с краткой
характеристики базовых
понятий математической статистики.

Наиболее
важным понятием, позволяющим делать
заключения о свойствах генеральной
совокупности на основе выборочных
методов является кривая нормального
распределения.

Таблица
4.7.
Объемы выборок, используемых в
маркетинговых исследованиях

Вид исследования	Минимальный объем	Обычный диапазон
Исследование, цель которого – определить проблему (например, изучение потенциала рынка)	500	1000-2500
Исследование, цель которого – решить проблему (например, определить цену)	200	300-500
Тестирование товара	200	300-500
Пробный маркетинг	200	300-500
Теле- радио- и печатная реклама (в расчете на одно рекламное объявление, эффективность которого исследуется)	150	200-300
Аудит на пробном рынке	10 магазинов	10-20 магазинов
Фокус-группы	2 группы	10-15 групп

Кривая нормального
распределения
– это теоретическая модель, представляющая
собой абсолютно симметричный и гладкий
вид полигона частот. Она имеет форму
колокола и одну вершину, а ее концы
уходят в бесконечность в обоих
направлениях. Важнейшим свойством,
которым обладает кривая нормального
распределения, является то, что расстояние
по абсциссе (горизонтальная ось)
распределения, измеренное в единицах
стандартного отклонения от среднего
арифметического распределения, всегда
дает одинаковую общую площадь под
кривой: между ±1 стандартным отклонением
находится 68,3% площади; между ±2 стандартными
отклонениями – 95,4% площади; между ±3
стандартными отклонениями – 99,7% площади
(см. рис. 4.10).

Рисунок
4.10. Области
под теоретической кривой нормального
распределения

C
понятием кривой нормального распределения
связана центральная
предельная теорема, которая
гласит:
«Если
из генеральной совокупности, имеющей
любое распределение со средним μ
и
стандартным отклонением σ,
многократно извлекать случайные выборки
объема n,
то
при большом n
распределение всех возможных выборочных
средних будет стремиться к нормальному
распределению со средним μ
и
стандартным
отклонением σ
/
».

Таким
образом, центральная предельная теорема
позволяет распространять данные,
полученные в результате выборочного
исследования на всю генеральную
совокупность с определенной степенью
допущения при условии достаточно
большого объема выборки.

Конечно,
остается вопрос о том, что же такое
большой объем выборки. Полез­ное
эмпирическое правило гласит: если объем
выборки (n)
равен
100 или более, то применима центральная
предельная теорема и вы можете принять
допущение о нормальности распределения
всех возможных выборочных средних. Если
же n
меньше
100, то вы должны иметь веские доказательства
нормальности распределения генеральной
совокупности, и только после этого вы
можете полагать, что распределение,
которому подчиняются выборочные
статистики, является нормальным.
Следовательно, нормальность распределения
выборочных статистик гарантируется
путем использования довольно больших
выборок.

3.
Выбор требуемой степени точности и
достоверности результатов исследования.
При проведении любого выборочного
опроса или наблюдения перед исследователем
ставится задача оценить, каково истинное
значение во всей генеральной совокупности
либо среднего
значения
абсолютного
признака (доход
потребителей, размер потребления
конкретного товара), либо доли
единиц в совокупности, обладающих
каким-либо
признаком
(доля постоянных потребителей конкретного
товара; доля потребителей, удовлетворенных
уровнем обслуживания). Точность
выборки
в первом случае будет представлена в
виде абсолютной величины со знаком ±
(например, ±100 тыс. руб.; ±1 кг), или в виде
процента, во втором случае – только в
виде процента с тем же знаком (например,
±1% или ±5%).

Интерпретация
точности выборки подчиняется следующей
логике: если объем выборки обеспечивает
точность ±5%, то результаты опроса или
наблюдения, полученные с помощью выборки,
отличаются от результатов полной
переписи не более чем на 5%.

Еще одним фактором,
влияющим на объем выборки является
заданная исследователем степень
достоверности
(надежности)
оценки,
то есть степень
уверенности в том, что оценка близка к
истинному значению.

Для выборки
фиксированного объема степень точности
и степень достоверности являются
связанными величинами. На деле определение
объема выборки предполагает достижение
известного баланса между двумя этими
принципами.

Зависимость
точности выборки от ее объема для 95,4% и
99,7% уровня надежности представлена на
рисунке 4.11. Объем выборок на графике
колеблется от 50 до 2000. График демонстрирует,
что при увеличении объема вы­борки
ее ошибка уменьшается. Однако, как видим,
зависимость ошибки выборки от ее объема
не является прямолинейной. Иначе говоря,
удвоение объема выборки, не приводит к
существенному уменьшению ошибки.

Р

исунок
4.11. Зависимость
точности и достоверности от объема
выборки

Если
объем выборки превышает 500, ошибка
выборки для 95,4% надежности падает ниже
±4% и продолжает очень медленно снижаться.
С другой стороны, анализ графика в
области малых выборок показывает, что
относительно небольшое изменение объема
выборки позволяет значительно повысить
их точность. Например, если объем выборки
равен 50, то ее уровень точности равен
±13,9%, а увеличение их объема до 250 позволяет
уменьшить ошибку выборки до ±6,2%. Иными
словами, точность выборки, объем которой
равен 25 примерно вдвое выше, чем точность
выборки, объем которой равен 50. Однако
в области крупных выборок это правило
не выполняется.

4. Определение
t
параметра, связанного с уровнем
надежности.
Определить значение t,
связанное с уровнем надежности можно
воспользовавшись таблицей 1 приложения.
Как видно по данным таблицы, при объеме
выборки больше 100 для 95,4% надежности
t≈2,
для 99,7% надежности t≈3.

5. Поиск информации
об уровне стандартного отклонения
среднего значения признака в генеральной
совокупности.
Здесь возможны
две различные ситуации: 1) стандартное
отклонение среднего значения признака
(σ)
в генеральной совокупности известно и
2) стандартное отклонение среднего
значения признака в генеральной
совокупности неизвестно.

В
первом случае можно приступить к расчету
объема
выборки с помощью формулы стандартной
ошибки выборки.

6.
Определение
объема выборки с помощью формулы
стандартной ошибки с учетом корректировки
на охват и завершенность.

Принято различать
среднюю и предельную ошибки выборки.
Предельная ошибка выборки определяется
следующим образом:

где
∆
— предельная ошибка выборки;

t
– параметр, связанный с уровнем
надежности;

μ
– средняя ошибка выборки.

Формулы расчета
средней ошибки
выборки для средней и для доли с учетом
способа отбора приведены в таблице 4.8.

Доверительные
интервалы для генеральной средней
можно установить на основе соотношений

Доверительные
интервалы для генеральной доли
устанавливаются на основе соотношений

Далее
для вычисления объема выборки применяется
формула
вычисление объема выборки по заданному
доверительному интервалу.
Формулы
расчета численности выборки
для определения средней и доли с учетом
способа отбора приведены в таблице 4.9.

Например,
для обследования, преследующего цель
выявить мнение потребителей о новом
товаре, в регионе, насчитывающем 10 тыс.
семей, необходимо провести анкетирование.
Условно принимается, что в каждой
квартире проживает одна семья и на нее
будет выделена одна анкета. Предварительные
исследования установили, что дисперсия
среднего размера покупки составляет
24 тыс. руб.; σ²
= 2; предельная ошибка не должна превышать
0,5 тыс. руб. Отсюда численность выборки
(п)
составит:

Эта
величина округляется до 400 семей
(квартир), т.е. установлена 4%-я выборка.
Однако практика показывает, что некоторая
часть анкет не возвращается (предположим
каждая пятая), поэтому увеличиваем число
анкет до 500. Следовательно, необходимо
включить в выборку каждую 20-ю квартиру
(10000 : 500).

Все
вышеприведенные формулы применимы для
большой выборки.
Кроме большой выборки используются так
называемые малые
выборки (n
< 30), которые могут иметь место в случаях
нецелесообразности использования
больших выборок.

При
расчете ошибок малой
выборки
необходимо учесть два момента:

1) формула средней
ошибки имеет вид

2)
при определении доверительных интервалов
исследуемого показателя в генеральной
совокупности или при нахождении
вероятности допуска той или иной ошибки
необходимо использовать таблицы
вероятности Стьюдента. При этом
вероятность
определяется
в зависимости от объема выборки и t
(см. табл.
прил. 1).

Таблица 4.8.
Формулы определения стандартной ошибки
выборки при различных способах отбора

Виды выборки Способы отбора	Повторная выборка	Бесповторная выборка
	Для средней
Простая случайная выборка
Стратифицированная или типическая выборка
Кластерная, гнездовая или серийная выборка	—
	Для доли
Простая случайная выборка
Стратифицированная или типическая выборка
Кластерная, гнездовая или серийная выборка	—	—

В
таблице используются следующие условные
обозначения:

N
– объем генеральной совокупности;

п
– объем выборочной совокупности;

– средняя в
генеральной совокупности;

–
средняя в выборочной
совокупности;

р
– доля единиц в генеральной совокупности;

w
– доля единиц в выборочной совокупности;

– генеральная
дисперсия (заменяется на выборочную
(S²) в случае, если она
не известна);

– межсерийная
дисперсия

;

r
— число отобранных серий;

R—
число серий в генеральной совокупности.

Таблица 4.9.
Формулы определения численности выборки
(n)
при различных способах отбора

Виды выборки Способы отбора	Повторная выборка	Бесповторная выборка
	Для средней
Простая случайная выборка
Стратифицированная или типическая выборка
Кластерная, гнездовая или серийная выборка	—
	Для доли
Простая случайная выборка
Стратифицированная или типическая выборка
Кластерная, гнездовая или серийная выборка	—	—

Например, для
разработки бизнес-плана нового ресторана,
который открывается в центральной части
г. Минска необходимо узнать ожидаемый
диапазон расходов одного посетителя в
вечернее время. Удалось получить
информацию о том, что стандартное
отклонение расходов посетителей близкого
по уровню и месту расположения ресторана
составляет 30$. Существует возможность
опросить около 26 посетителей ресторана.
С какой достоверностью можно получить
результат при заданной точности ±10$?

Рассчитаем среднюю
ошибку выборки:

Тогда

Из
таблицы приложения 1 для n=26
и t=1,66
можно определить, что при допуске ошибки
±10$ достоверность
результатов составит менее 90%. Более
точное значение достоверности для тех
же параметров можно получить, например,
при помощи функции СТЬЮДРАСП в Microsoft
Excel
— 89,2%.

С 95,4% надежностью
будет обеспечена меньшая точность:

7. Отбор
произвольной пробной выборки.
В случае если стандартное
отклонение среднего значения признака
в генеральной совокупности неизвестно,
необходимо сформировать произвольную
пробную выборку.

8. Расчет
стандартного отклонения средней в
выборочной совокупности.
На основе полученных данных рассчитывается
стандартное отклонение признака в
выборочной совокупности и, затем –
необходимый размер выборки по приведенным
выше формулам.

9. Расчет точности
полученных результатов по формуле
предельной ошибки выборки.По
данным, собранным в ходе проведенного
выборочного исследования, рассчитывается
точность результатов. Если полученная
точность не устраивает исследователя,
может возникнуть необходимость увеличить
размер выборки с учетом рассчитанного
стандартного отклонения и коэффициентов
отклика и завершенности.

Предположим, что
в предыдущем примере не было возможности
узнать стандартное отклонение расходов
посетителей ресторана. По данным опроса
30 случайно отобранных респондентов
получены следующие данные: 25$ – 2 чел.;
30$ – 3 чел.; 45$ – 7 чел.; 55$ – 6 чел.; 70$ – 3
чел.; 85$ – 5 чел.; 110$ – 2 чел.; 150$ – 2 чел.

Определяем среднее
значение по формуле средней взвешенной:

Далее
рассчитываем дисперсию (квадрат
стандартного отклонения) расходов
посетителей ресторана по выборочной
совокупности.

Тогда
точность полученных результатов с
достоверностью 95,4%:

Для
того, чтобы обеспечить заданную точность
(±10$) рассчитываем
необходимый размер выборки:

В
целом, для принятия взвешенного решения
по размеру выборки наряду со статистическими
методами расчета следует применить
рассмотренные ранее приблизительные
методы и сравнить полученные результаты.

10. Оценка значения
признака в генеральной совокупности.
Основными
методами распространения выборочного
наблюдения на генеральную совокупность
являются прямой пересчет и способ
коэффициентов.

Прямой
пересчет есть
произведение среднего значения признака
на объем генеральной совокупности.
Однако большое число факторов не
позволяет в полной мере использовать
точечную оценку прямого пересчета при
распространении результатов выборки
на генеральную совокупность. На практике
чаще пользуются интервальной оценкой,
которая дает возможность учитывать
размер предельной ошибки выборки,
которая рассчитана для средней или для
доли признака.

Оценка
среднего по совокупности при использовании
стратифицированной выборки является
взвешенным средним средних значений
по каждой страте выборки.

Например,
производителю пива для оценки емкости
внутреннего рынка в частности необходимо
определить долю потребителей пива в
общей численности населения региона в
возрасте от 20 до 60 лет с точностью ±5%.
Можно предположить, что данный показатель
будет варьировать по полу и возрасту.
В таблице 4.10 представлена информация
о численности и структуре населения
региона в возрасте от 20 до 60 лет.

Таблица
4.10. Численность
населения региона в возрасте от 20 до 60
лет

Возрастные категории населения	Всего, тыс. чел.	В том числе
мужчины	женщины
20-29	1576,0	802,0	774,0
30-39	1357,3	671,4	685,9
40-49	1559,6	751,9	807,7
50-59	1276,1	582,7	693,4
Всего	5769,0	2807,9	2961,1

Ранее
проведенный опрос 200 респондентов в
возрасте от 20 до 60 лет показал, что доля
потребителей пива в общей численности
населения региона составляет 83%. По
имеющейся информации был рассчитан
необходимый объем выборки:

С
учетом необходимости обеспечить
необходимый минимальный размер подгрупп
округляем полученный результат до 300
человек и рассчитываем объем выборки
для каждой из страт по полу и возрасту
пропорционально соответствующей
численности населения. Результаты
расчета представлены в таблице 4.11.

Таблица
4.11. Структура
населения региона в возрасте от 20 до 60
лет и численность выборки.

Возрастные категории населения	В % к общей численности населения	Численность выборки
всего	мужчины	женщины	мужчины	женщины
20-29	27,3	13,9	13,4	42	40
30-39	23,6	11,7	11,9	35	36
40-49	27,0	13,0	14,0	39	42
50-59	22,1	10,1	12,0	30	36
Всего	100,0	48,7	51,3	146	154

В
результате опроса получены данные,
представленные в таблице 4.12.

Таблица
4.12. Доля
потребителей пива в общей численности
населения в разрезе возрастных категорий
по данным выборочного опроса.

Возрастные категории населения	Доля потребителей пива
мужчины	женщины
20-29	0,812	0,795
30-39	0,855	0,743
40-49	0,848	0,683
50-59	0,867	0,542

Определяем долю
потребителей пива по формуле средней
взвешенной:

Средняя
ошибка выборки:

Предельная ошибка
выборки для 95,4% надежности составит:

Таким
образом, с 95,4% надежностью можно
утверждать, что доля потребителей пива
в общей численности населения региона
в возрасте от 20 до 60 лет находится в
интервале от 71,8% (76,6% — 4,8%) до 81,4% (76,6% +
4,8%).

Опрос
обычно не ограничивается одним вопросом
–
иногда их сотни. Поэтому повторять
подобный процесс для каждого вопроса
смысла не имеет. Разумный подход –
выбрать несколько репрезентативных
вопросов и по ним определить размер. В
этот набор следует включить наиболее
критичные вопросы с максимальным уровнем
ожидаемой дисперсии.

В таком случае
может оказаться полезным подход
к расчету объема выборки, основанный
на сценарии максимально возможной
вариации признака в совокупности. Как
видно на рисунке 6, вариант,
когда w=
0,5 (50%) является наиболее консервативным,
поскольку он порождает максимальный
размер ошибки и, соответственно,
максимальный объем выборки. Следовательно,
его следует выбирать, когда измен­чивость
не известна. Тогда формула размера
выборки упрощается:

Для 95% уровня
надежности и 5% уровня точности:

Р
исунок
4.12.
График

Использование
номограмм для
расчета
объема выборки. Стремление
упростить процедуру расчета объема
выборки приводит к созданию таблиц,
шкал или программ, которые ориентированы
на обе­спечение статистической
надежности информации, но при этом не
обре­меняют пользователя знаниями
специальных формул из области стати­стики.
Например, существует калькулятор выборки
(www.
shortway.
to/few/calculator,
htm).

Номограмма является
графическим способом определения
размера выборки. Номограмма включает
три шкалы (рис. 7). На шкале слева
устанавливается разметка показателя
среднеквадратического откло­нения
или распределения доли признака. На
правой шкале наносится разметка точности
измерения в виде допустимой ошибки при
заданной доверительной вероятности
95,4% или 99,7%. На средней шкале делается
разметка, соответствующая требуемому
объ­ему выборки. На правой и левой
шкалах делаются отметки на уровне
желаемых значений показателей (доли
признака и допустимой ошиб­ки). Линейкой
эти две отметки соединяются, на пересечении
линейки со средней шкалой делается
отметка, соответствующая тому объему
выборки, который отвечает пожеланиям
исследователя.

Содержание курса лекций “Статистика”

---

Выборочное наблюдение как источник статистической информации в изучении социально-экономических явлений и процессов

Статистическая методология исследования массовых явлений различает, как известно, два способа наблюдения в зависимости от полноты охвата объекта: сплошное и несплошное. Разновидностью несплошного наблюдения является выборочное, которое в условиях рыночных отношений в России находит все более широкое применение. Переход статистики РФ на международные стандарты системы национального счетоводства требует более широкого применения выборки для получения и анализа показателей СНС не только в промышленности, но и в других секторах экономики.

Под выборочным наблюдением понимается несплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию (наблюдению) подвергаются единицы изучаемой совокупности, отобранные случайным способом. Выборочное наблюдение ставит перед собой задачу ‑ по обследуемой части дать характеристику всей совокупности единиц при условии соблюдения всех правил и принципов проведения статистического наблюдения и науч­но организованной работы по отбору единиц.

---

---

К выборочному наблюдению статистика прибегает по различным причинам. На современном этапе появилось множество субъектов хозяйствен­ной деятельности, которые характерны для рыночной экономики. Речь идет об акционерных обществах, малых и совместных предприятиях, фермерских хозяйствах и т.д. Сплошное обследование этих статистических совокупностей, состоящих из десятков и сотен тысяч единиц, потребовало бы огромных материальных, финансовых и иных затрат. Использование же выборочного обследования позволяет значительно сэкономить силы и средства, что имеет немаловажное значение.

---

Наряду с экономией ресурсов одной из причин превращения выборочного наблюдения в важнейший источник статистической информации является возможность значительно ускорить получение необходимых данных. Ведь при обследовании, скажем, 10% единиц совокупности будет затрачено гораздо меньше времени, а результаты могут быть представлены быстрее, и будут более актуальными. Фактор времени важен для статисти­ческого исследования особенно в условиях изменяющейся социально-экономической ситуации.

---

Реализация выборочного метода базируется на понятиях генеральной и выборочной совокупностей.

Генеральной совокупностью называется вся исходная изучаемая статистическая совокупность, из которой на основе отбора единиц или групп единиц формируется совокупность выборочная. Поэтому генеральную совокупность также называют основой выборки.

Отбор единиц в выборочную совокупность может быть повторным или беспо­вторным.

При повторном отборе попавшая в выборку единица подвергается обследованию, т.е. регистрации значений ее признаков, возвращается в генеральную совокупность и наравне с другими единицами участвует в дальнейшей процедуре отбора. Таким образом, некоторые единицы могут попадать в выборку дважды, трижды или даже большее число раз. И при изучении выборочной совокупности они будут рассматриваться как отдельные независимые наблюдения.

Отметим, что число единиц генеральной совокупности, участвующих в отборе, при таком подходе остается постоянным. Поэтому вероятность попадания в выборку для всех единиц совокупности на протяжении всего процесса отбора также не меняется.

---

На практике методология повторного отбора обычно используется в тех случаях, когда объем генеральной совокупности не известен и теоретически возможно повторение единиц с уже встречавшимися значениями всех регистрируемых признаков.

Например, при проведении маркетинговых исследований мы не можем сколько-нибудь точно оценить, какое число потребителей предпочитают стиральный порошок конкретной торговой марки, сколько покупателей предпочитают делать покупки именно в данном супермаркете и т.д. Поэтому возможно повторение совершенно идентичных единиц как по причине практически неограниченных объемов совокупности, так и вследствие возможной повторной регистрации. Предположим, при проведении обследования один и тот же покупатель может дважды прийти в магазин и дважды подвергнуться обследованию.

---

---

При выборочном контроле качества продукции объем генеральной совокупности также часто не определен, так как процесс производства может осуществляться постоянно, каждый день дополняя генеральную совокупность новыми единицами-изделиями. Поэтому в выборочную совокупность могут попасть два и более изделий с абсолютно одинаковыми характеристиками. Следовательно, и в этом случае при обработке результатов выборки необходимо ориентироваться на методологию, используемую при повторном отборе.

---

При бесповоротном отборе попавшая в выборку единица подвергается обследова­нию и в дальнейшей процедуре отбора не участвует. Такой отбор целесообразен и практически возможен в тех случаях, когда объем генеральной совокупности четко определен. Получаемые при этом результаты, как правило, являются более точными по сравнению с результатами, основанными на повторной выборке.

Как уже отмечалось выше, выборочное наблюдение всегда связано с определенны­ми ошибками получаемых характеристик. Эти ошибки называются ошибками репрезента­тивности (представительности).

---

---

Ошибки репрезентативности обусловлены тем обстоятельством, что выборочная совокупность не может по всем параметрам в точности воспроизвести совокупность генеральную. Получаемые расхождения или ошибки репрезентативности позволяют заключить, в какой степени попавшие в выборку единицы могут представлять всю генеральную совокупность. При этом следует различать систематические и случайные ошибки репре­зентативности.

---

Систематические ошибки репрезентативности связаны с нарушением принципов формирования выборочной совокупности. Например, вследствие каких-либо причин, связанных с организацией отбора, в выборку попали единицы, характеризующиеся несколько большими или, наоборот, несколько меньшими по сравнению с другими единицами значениями наблюдаемых признаков. В этом случае и рассчитанные выборочные характеристики будут завышенными или заниженными.

---

Случайные ошибки репрезентативности обусловлены действием случайных факторов, не содержащих каких-либо элементов системности в направлении воздействия на рассчитываемые выборочные характеристики. Но даже при строгом соблюдении всех принципов формирования выборочной совокупности выборочные и генеральные характе­ристики будут несколько различаться. Получаемые случайные ошибки могут быть стати­стически оценены и учтены при распространении результатов выборочного наблюдения на всю генеральную совокупность. Оценка ошибок выборочного наблюдения основана на теоремах теории вероятностей.

---

При дальнейшем рассмотрении теории и методов выборочного наблюдения используются следующие общепринятые условные обозначения:

    N ‑ объем (число единиц) генеральной совокупности;

    n ‑ объем (число единиц) выборочной совокупности;

 ‑ генеральная средняя, т.е. среднее значение изучаемого признака по генераль­ной совокупности (средняя прибыль, средняя величина активов, средняя численность ра­ботников предприятия и т.п.);

‑ выборочная средняя,
т.е. среднее значение изучаемого признака по выборочной совокупности;
 

     М ‑ численность единиц генеральной совокупности, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака (численность городского населения, численность сельского населения, количество бракованных изделий, число нерентабельных предприятий и т.п.);

     р ‑ генеральная доля, т.е. доля единиц, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака, во всей генеральной совокупности (доля городского населения в общей численности населения, доля бракованной продукции в общем выпуске, доля нерентабельных предприятий в общей численности предприятий и т.п.); определяетcя как

     m ‑ численность единиц выборочной совокупности, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака;

     w ‑ выборочная доля, т.е. доля единиц, обладающих определенным вариантом или вариантами изучаемого признака, в выборочной совокупности,

определяется как ;

‑ средняя ошибка выборки;

‑ предельная ошибка выборки;

‑ коэффициент доверия, определяемый в зависимости от уровня вероятности.

---

---

Ошибка выборки или отклонение выборочной средней от средней генеральной находится в прямой зависимости от дисперсии изучаемого признака в генеральной совокуп­ности, и в обратной зависимости ‑ от объема выборки.

Таким образом среднюю ошибку выборки можно представить как

(10.1)

---

При проведении выборочного наблюдения дисперсия изучаемого признака в генеральной совокупности, как правило, не известна. В то же время, между генеральной дисперсией и средней из всех возможных выборочных дисперсий существует следующее соотношение:

(10.2)

---

В связи с тем, что на практике в большинстве случаев из генеральной совокупности в определенный момент времени производится только одна выборка, дисперсия изучаемого признака по этой выборке и используется при расчете ошибки.

Учитывая, что при достаточно большом объеме выборки отношение  близко к 1, формула средней ошибки повторной выборки принимает следующий вид:

(10.3)

---

Где  ‑ дисперсия изучаемого признака по выборочной совокупности.

---

При определении возможных границ значений характеристик генеральной сово­купности рассчитывается предельная ошибка выборки, которая зависит от величины ее средней ошибки и уровня вероятности, с которым гарантируется, что генеральная средняя не выйдет за указанные границы.

Согласно теореме А.М. Ляпунова, вероятность той или иной величины предельной ошибки, при достаточно большом объеме выборочной сово­купности, подчиняется нормальному закону распределения и может быть определена на основе интеграла Лапласа.

Значения интеграла Лапласа при различных величинах t табулированы и представ­лены в статистических справочниках.

---

При обобщении результатов выборочного наблюдения наиболее часто используются следующие уровни вероятности и соответствующие им значения t:

Таблица 10.1 ‑ !!!Некоторые значения t

Вероятность, рi.	0,683	0,866	0,954	0,988	0,997	0,999
Значение t	1,0	1,5	2,0	2,5	3,0	3,5

Например, если при расчете предельной ошибки выборки мы используем значение t=2, то с вероятностью 0,954 можно утверждать, что расхождение между выборочной средней и генеральной средней не превысит двукратной величины средней ошибки вы­борки.

---

---

Теоретической основой для определения границ генеральной доли, т.е. доли еди­ниц, обладающих тем или иным вариантом признака, является теорема Вернули. Согласно данной теореме вероятность получения сколь угодно малого расхождения между выборочной долей и генеральной долей при достаточно большом объеме выборки будет стремиться к единице. С учетом того, что вероятность расхождения между выборочной и генеральной долями подчиняется нормальному закону распределения, эта вероятность также определяется по функции F(t) при заданном значении t.

---

---

Процесс подготовки и проведения выборочного наблюдения включает ряд после­довательных этапов:

1. Определение цели обследования.
2. Установление границ генеральной совокупности.
3. Составление программы наблюдения и программы разработки данных
4. Определение вида выборки, процента отбора и метода отбора
5. Отбор и регистрация наблюдаемых признаков у отобранных единиц.
6. Насчет выборочных характеристик и их ошибок.
7. Распространение полученных результатов на генеральную совокупность.
   

   ---

   ---

В зависимости от состава и структуры генеральной совокупности выбирается вид выборки или способ отбора.

К наиболее распространенным на практике видам относятся:

• собственно-случайная (простая случайная) выборка;
• механическая (систематическая) выборка;
• типическая (стратифицированная, расслоенная) выборка;
• серийная (гнездовая) выборка.
  

  ---

  ---

Отбор единиц из генеральной совокупности может быть комбинированным, много­ступенчатым и многофазным.

Комбинированный отбор предполагает объединение нескольких видов выборки. Так, например, можно комбинировать типическую и серийную, серийную и собственно-случайную выборки. Ошибка такой выборки определяется ступенчатостью отбора.

---

Многоступенчатым называется отбор, при котором из генеральной совокупности сначала извлекаются укрупненные группы, потом ‑ более мелкие и так до тех пор, пока не будут отобраны те единицы, которые подвергаются обследованию.

---

Многофазная выборка, в отличие от многоступенчатой, предполагает сохранение одной и той же единицы отбора на всех этапах его проведения; при этом отобранные на каждой стадии единицы подвергаются обследованию, каждый раз – по более расширенной программе.

---

Собственно-случайная (простая случайная) выборка заключается в отборе единиц из генеральной совокупности наугад или наудачу без каких-либо элементов системности.

Однако прежде чем производить собственно-случайный отбор, необходимо убедиться, что все без исключения единицы генеральной совокупности имеют абсолютно равные шансы попадания в выборку, в списках или перечне отсутствуют пропуски, игнорирования отдельных единиц и т.п. Следует также установить четкие границы генеральной сово­купности таким образом, чтобы включение или не включение в нее отдельных единиц не вызывало сомнений. Так, например, при обследовании студентов необходимо указать, будут ли приниматься во внимание лица, находящиеся в академическом отпуске, студенты негосударственных вузов, военных училищ и т.п.; при обследовании торговых предприятий важно определиться, включит ли генеральная совокупность торговые павильоны, коммерческие палатки и прочие подобные объекты.

---

Технически собственно-случайный отбор проводят методом жеребьевки или по таблице случайных чисел.

---

Расчет ошибок позволяет решить одну из главных проблем организации выборочного наблюдения – оценить репрезентативность (представительность) выборочной совокупности.

Различают среднюю и предельную ошибки выборки. Эти два вида связаны следующим соотношением:

(10.4)

---

Величина средней ошибки выборки рассчитывается дифференциро­ванно в зависимости от способа отбора и процедуры выборки.

Так, при собственно-случайном повторном отборе средняя ошибка определяется по формуле:

(10.5)

---

а при расчете средней ошибки  собственно-случайной бесповторной выборки:

(10.6)

---

Расчет средней и предельной ошибок выборки позволяет определить возможные пределы, в которых будут находиться характеристики генеральной совокупности.

Например, для выборочной средней такие пределы устанавливаются на основе следующих соотношений:

(10.7)

---

где  и ‑ генеральная и выборочная средняя соответственно;

‑ предельная ошибка выборочной средней.

---

---

Пример.

При проверке веса импортируемого груза на таможне методом случайной повторной выборки было отобрано 200 изделий. В результате был установлен средний вес изделия 30 г. при среднем квадратическом отклонении 4 г. С вероятностью 0,997 определите пределы, в которых находится средний вес изделия в генеральной совокупности.

---

Решение. Рассчитаем сначала предельную ошибку выборки. Так как при р = 0,997, t = 3, она равна:

Определим пределы генеральной средней:

или

Вывод: Следовательно, с вероятностью 0,997 можно утверждать, что средний вес изделий в генеральной совокупности находится в пределах от 29,16 г. до 30,84 г.

---

---

Пример 2.

В городе проживает 250 тыс. семей. Для определения среднего числа детей в семье была организована 2%-ная случайная бесповторная выборка семей. По ее результатам было получено следующее распре­деление семей по числу детей:

Таблица 10.2 ‑ Распределение семей по числу детей в городе N

Число детей в семье	0	1	2	3	4	5
Количество семей	1000	2000	1200	400	200	200

С вероятностью 0,954 определите пределы, в которых будет находить­ся среднее число детей в генеральной совокупности.

---

Решение. В начале на основе имеющегося распределения семей определим выборочные среднюю и дисперсию:

Таблица 10.3 ‑ Вспомогательная таблица для расчета среднего числа детей

Число детей в семье, х;	Количество семей,     f
0 1 2 3 4 5	1000 2000 1200 400 200 200	0 2000 2400 1200 800 1000	-1,5 -0,5 0,5 1,5 2,5 3,5	2,25 0,25 0,25 2,25 6,25 12,25	2250 500 300 900 1250 2450
Итого	5000	7400	–	–	7650

Вычислим теперь предельную ошибку выборки (с учетом того, что при р = 0,954 t = 2).

---

Следовательно, пределы генеральной средней:

Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что среднее число детей в семьях города практически не отличается от 1,5, т.е. в среднем на каждые две семьи приходится три ребенка.

---

---

Наряду с определением ошибок выборки и пределов для генеральной средней эти же показатели могут быть определены для доли признака.

В этом случае особенности расчета связаны с определением дисперсии доли, которая вычисляется так:

(10.8)

---

где  ‑ доля единиц, обладающих данным признаком в выборочной совокупности, определяемая как отношение количества соответствующих единиц к объему выборки.

---

Тогда, например, при собственно-случайном повторном отборе для определения предельной ошибки выборки используется следующая формула:

(10.9)

---

Соответственно, при бесповторном отборе:

(10.10)

---

Пределы доли признака в генеральной совокупности p выглядят следующим образом:

(10.11)

---

Рассмотрим пример.

С целью определения средней фактической продолжитель­ности рабочего дня в государственном учреждении с численностью слу­жащих 480 человек, в январе 2009 г. было проведена 25%-ная случайная бесповторная выборка. По результатам наблюдения оказалось, что у 10% обследованных потери времени достигали более 45 мин. в день. С вероят­ностью 0,683 установите пределы, в которых находится генеральная доля служащих с потерями рабочего времени более 45 мин. в день.

Решение. Определим объем выборочной совокупности:

n= 480 х 0,25 = 120 чел.

Выборочная доля w равна по условию 10%.

Учитывая, что при р = 0,683   t=1, вычислим предельную ошибку выборочной доли:

---

Пределы доли признака в генеральной совокупности:

---

Таким образом, с вероятностью 0,683 можно утверждать, что доля ра­ботников учреждения с потерями рабочего времени более 45 мин. в день находится в пределах от 7,6% до 12,4%.

---

Мы рассмотрели определение границ генеральной средней и генеральной доли по результатам уже проведенного выборочного наблюдения, при известном объеме выборки или проценте отбора. На этапе же проектирования выборочного наблюдения именно объ­ем выборочной совокупности и требует определения.

---

---

Для определения необходимого объема собственно-случайной повторной выборки применяют следующую формулу:

(10.12)

---

Полученный на основе использования данной формулы результат всегда округляется в большую сторону. Например, если мы получили, что необходимый объем выборки составляет 493,1 единицы, то обследовав 493 единицы мы не достигнем требуемой точности. Поэтому, для достижения желаемого результата обследованием должны быть охвачены 494 единицы.

С другой стороны, рассчитанное значение необходимого объема выборки свободно может быть увеличено в большую сторону на несколько единиц. Если мы располагаем необходимыми ресурсами, если по причинам организационного порядка (компактность расположения единиц, фиксированная нагрузка на каждого регистратора и т.п.) мы вполне можем охватить больший объем, то включение в выборочную совокуп­ность 500 или, например, 550 единиц только уменьшит значения полученных случайной и предельной ошибок.

---

При определении необходимого объема выборки для определения границ генеральной доли задача оценки вариации решается значительно проще. Если дисперсия изучаемого альтернативного признака неизвестна, то можно использовать ее максимальное возможное значение:

---

Например, предприятию связи с вероятностью 0,954 необходимо определить удельный вес телефонный разговоров продолжительностью менее 1 минуты с предельной ошибкой 2%. Сколько разговоров нужно обследовать в порядке собственно-случайного повторного отбора для решения этой задачи?

Для получения ответа на поставленный вопрос воспользуемся формулой (10.12) и будем ориентироваться на максимальную возможную дисперсию доли телефонных разговоров такой продолжительности. Расчет приводит к следующему результату:

Таким образом, обследованием должны быть охвачены не менее 2500 разговоров на предмет их продолжительности.

---

---

Необходимый объем собственно-случайной бесповторной выборки может быть определен по следующей формуле:

(10.13)

---

Укажем на одну особенность формулы (10.13). При проведении вычислений объем генеральной совокупности должен быть выражен только в единицах, а не в тысячах или в миллионах единиц.

Например, подставив в данную формулу общую численность населения региона, выраженную в тысячах человек, мы не получим правильное значение необходимой численности выборки, также выраженное в тысячах человек, как это иногда бывает в других расчетах. Результат вычислений будет неверен.

---

Механическая выборка может быть применена в тех случаях, когда генеральная совокупность каким-либо образом упорядочена, т.е. имеется определенная последова­тельность в расположении единиц (табельные номера работников, списки избирателей, телефонные номера респондентов, номера домов и квартир и т.п.). Для проведения отбора желательно, чтобы все единицы также имели порядковые номера от 1 до N.

Для проведения механической выборки устанавливается пропорция отбора, которая определяется соотнесением объемов выборочной и генеральной совокупностей.

Так, если из совокупности в 500000 единиц предполагается отобрать 10000 единиц, то пропорция отбора составит

Отбор единиц осуществляется в соответствии с установленной пропорцией через равные интервалы.

Например, при пропорции 1:50 (2%-ная выборка) отбирается каждая 50-я единица, при пропорции 1:20 (5%-ная выборка) – каждая 20-я единица и т.д.

---

---

Интервал отбора также можно определить как частное от деления 100% на уста­новленный процент отбора.

Так, например  при 2%-ном отборе интервал составит 50 (100%:2%), при 4%-ном отборе ‑ 25 (100%:4%). В тех случаях, когда результат деления получается дробным, сформировать выборку механическим способом при строгом соблюдении процента отбора не представляется возможным.

Например, по этой причине нельзя сформировать 3%-ную или 6%-ную выборки.

---

---

Генеральную совокупность при механическом отборе можно ранжировать или упорядочить по величине изучаемого или коррелирующего с ним признака, что позволит повысить репрезентативность выборки. Однако в этом случае возрастает опасность систе­матической ошибки, связанной с занижением значений изучаемого признака (если из каждого интервала регистрируется первое значение) или его завышением (если из каждого интервала регистрируется последнее значение). Поэтому целесообразно из каждого интервала отбирать центральную или одну из двух центральных единиц.

---

Например, при 5%-ной выборке интервал отбора составит 20 единиц, тогда отбор целесообразно начинать с 10-й или с 11-й единицы. В первом случае в выборку попадут 10, 30, 50, 70 и с таким же интервалом последующие единицы; во втором случае – единицы с номерами 11,31,51,71 и т.д.

При механической выборке также может появиться опасность систематической ошибки, обусловленной случайным совпадением выбранного интервала и циклических закономерностей в расположении единиц генеральной совокупности. Так, при переписи населения 1989 г. в ходе 25%-го выборочного обследования семей имела место опасность попадания в выборку квартир только одного типа (например, только однокомнатных или только трехкомнатных), так как на лестничных площадках многих типовых домов распо­лагаются именно по 4 квартиры. Чтобы избежать систематической ошибки, в каждом новом подъезде счетчик менял начало отбора.

---

Для определения средней ошибки механической выборки, а также необходимой ее численности, используются соответствующие формулы, применяемые при собственно-случайном бесповторном отборе(10.6 и 10.13). При этом, определив необходимую численность выборки и сопоставив ее с объемом генеральной совокупности, как правило, приходится производить соответствующее округление для получения целочисленного интервала отбора.

---

Например, в области зарегистрировано 12000 фермерских хозяйств. Определим, сколько из них нужно отобрать в порядке механического отбора для определения средней площади сельхозугодий с ошибкой ± 2 га. (Р=0,997). По результатам ранее проведенного обследования известно, что среднее квадратическое отклонение площади сельхозугодий составляет 8 га. Произведем расчет, воспользовавшись формулой (10.13).

---

С учетом полученного необходимого объема выборки (143 фермерских хозяйства) определим интервал отбора: 12000:143=83,9.

Определенный таким способом интервал всегда округляется в меньшую сторону, так как при округлении в большую сторону про­изведенная выборка не достигнет рассчитанного по формуле необходимого объема.

Сле­довательно, в нашем примере, из общего списка фермерских хозяйств необходимо отобрать для обследования каждое 83-е хозяйство. При этом процент отбора составит 1,2% (100% : 83).

---

---

Типический отбор целесообразно использовать в тех случаях, когда все единицы генеральной совокупности объединены в несколько крупных типических групп.. Такие группы также называют стартами или слоями, в связи с чем типический отбор также называют стратифицированным или расслоенным. При обследованиях населения в качестве типических групп могут быть выбраны области, районы, социальные, возрастные или об­разовательные группы, при обследовании предприятий – отрасли или подотрасли, формы собственности и т.п.

Рассматривать генеральную совокупность в разрезе нескольких крупных групп единиц имеет смысл только в том случае, если средние значения изучаемых признаков по группам существенно различаются. Например, с большой уверенностью можно предпо­ложить, что доходы населения крупного города будут в среднем выше доходов населения, проживающего в сельской местности; численность работников промышленного предприятия в среднем будет выше численности работников торгового или сельскохозяйственного предприятия; средний возраст студентов будет значительно меньше среднего возраста занятого населения и, тем более, пенсионеров. В то же время, нет никакого смысла при выделении типических групп ориентироваться на признак, не связанный или очень слабо связанный с изучаемым.

---

Отбор единиц в выборочную совокупность из каждой типической группы осущест­вляется собственно-случайным или механическим способом. Поскольку в выборочную совокупность в той или иной пропорции обязательно попадают представители всех групп, типизация генеральной совокупности позволяет исключить влияние межгрупповой дисперсии на среднюю ошибку выборки. В то же время, в выделенных типических группах обследуются далеко не все единицы, а только включенные в выборку. Следовательно, на величине полученной ошибки будет сказываться различие между единицами внутри этих групп, т.е. внутригрупповая вариация. Поэтому, ошибка типической выборки будет опре­деляться величиной не общей дисперсии, а только ее части – средней из внутригрупповых дисперсий.

---

При типической выборке, пропорциональной объему типических групп, число еди­ниц, подлежащих отбору из каждой группы, определяется следующим образом:

 (10.14)

---

Где N_i – объем i-ой группы. а n_i ‑ объем выборки из i-ой группы.

---

Пример. Предположим, общая численность населения области составляет 1,5 млн. чел., в том числе городское – 900 тыс. чел. и сельское – 600 тыс. чел. Если в ходе выборочного наблюдения планируется обследовать 100 тыс. жителей, то эта численность должна быть поделена пропорционально объему типических групп следующим образом:

---

Средняя ошибка типической выборки определяется по формулам:

(10.15)

---

                                                   (10.16)

---

где  – средняя из внутригрупповых дисперсий.

---

При выборке, пропорциональной дифференциации признака, число наблюдений по каждой группе рассчитывается по формуле:

(10.17)

---

Где ‑ среднее отклонение признака в i-ой группе.

---

Cредняя ошибка такого отбора определяется следующим образом:

(10.18)

---

(10.19)

---

Отбор, пропорциональный дифференциации признака, дает лучшие результаты, однако на практике его применение затруднено вследствие трудности получения сведений о вариации до проведения выборочного наблюдения.

Таблица 10.4 ‑ Результаты обследования рабочих предприятия

Цех	Всего рабочих, человек	Обследовано, человек	Число дней временной не­трудоспособности за год
средняя	дисперсия
I II III	1000 1400 800	100 140 80	18 12 15	49 25 16

Рассмотрим оба варианта типической выборки на условном примере. Предположим, 10% бесповторный типический отбор рабочих предприятия, пропорциональный размерам цехов, проведенный с целью оценки потерь из-за временной нетрудоспособности, привел к следующим результатам (табл. 10.4)

Рассчитаем среднюю из внутригрупповых дисперсий:

---

Определим  среднюю  и  предельную  ошибки  выборки  (с  вероятностью 0,954):

---

Рассчитаем выборочную среднюю:

---

С вероятностью 0,954 можно сделать вывод, что среднее число дней временной нетрудоспособности одного рабочего в целом по предприятию находится в пределах:

Воспользуемся полученными внутригрупповыми дисперсиями для проведения отбора пропорционального дифференциации признака. Опре­делим необходимый объем выборки по каждому цеху:

---

---

С учетом полученных значений рассчитаем среднюю ошибку выборки:

---

В данном случае средняя, а следовательно, и предельная ошибки будут несколько меньше, что отразится и на границах генеральной средней.

Серийный отбор. Данный способ отбора удобен в тех случаях, когда единицы совокупности объединены в небольшие группы или серии. В качестве таких серий могут рассматриваться упаковки с определенным количеством готовой продукции, партии товара, студенческие группы, бригады и другие объединения. Сущность серийной выборки заключается в собственно-случайном или механическом отборе серий, внутри которых произ­водится сплошное обследование единиц.

Поскольку внутри групп (серий) обследуются все без исключения единицы, средняя ошибка серийной выборки (при отборе равновеликих серий) зависит от величины только межгрупповой (межсерийной) дисперсии и определяется по следующим формулам:

(10.20)

---

(10.21)

---

Где r ‑ число отобранных серий; R ‑ общее число серий.

---

---

Межгрупповую дисперсию вычисляют следующим образом:

 (10.22)

---

где  ‑ средняя i-й серии;

‑ общая средняя по всей выборочной совокупности.

---

Пример.

В области, состоящей из 20 районов, проводилось выборочное обследование урожайности на основе отбора серий (районов). Выбо­рочные средние по районам составили соответственно 14,5 ц/га; 16 ц/га; 15,5 ц/га; 15 ц/га и 14 ц/га. С вероятностью 0,954 определите пределы урожайности во всей области.

Решение. Рассчитаем общую среднюю:

---

Межгрупповая (межсерийная) дисперсия равна:

---

Определим теперь предельную ошибку серийной бесповторной выборки (t = 2 при р = 0,954):

---

Вывод: Следовательно, урожайность будет с вероятностью 0,954 находиться в пределах:

---

Определение необходимого объема выборки

При проектировании выборочного наблюдения возникает вопрос о необходимой численности выборки. Эта численность может быть определена на базе допустимой ошибки при выборочном наблюдении, исходя из вероятности, на основе которой можно гарантировать величину устанавливае­мой ошибки, и, наконец, на базе способа отбора.

Формулы необходимого объема выборки для различных способов формирования выборочной совокупности могут быть выведены из соот­ветствующих соотношений, используемых при расчете предельных ошибок выборки. Приведем наиболее часто применяемые на практике выражения необходимого объема выборки:

– собственно-случайная и механическая выборка:

---

---

---

– типическая выборка:

---

---

 – серийная выборка:

---

---

---

При этом в зависимости от целей исследования дисперсии и ошибки выборки могут быть рассчитаны для средней величины или доли признака.

---

Рассмотрим примеры определения необходимого объема выборки при различных способах формирования выборочной совокупности.

Пример.

В 100 туристических агентствах города предполагается провести обследование среднемесячного количества реализованных путевок методом механического отбора. Какова должна быть численность вы­борки, чтобы с вероятностью 0,683 ошибка не превышала 3 путевок, если по данным пробного обследования дисперсия составляет 225.

Решение. Рассчитаем необходимый объем выборки:

---

Пример.

С целью определения доли сотрудников коммерческих банков области в возрасте старше 40 лет предполагается организовать типическую выборку пропорциональную численности сотрудников мужского и женского пола с механическим отбором внутри групп. Общее число сотрудников банков составляет 12 тыс. чел., в том числе 7 тыс. мужчин и 5 тыс. женщин.

На основании предыдущих обследований известно, что средняя из внутригрупповых дисперсий составляет 1600. Определите необходимый объем выборки при вероятности 0,997 и ошибке 5%.

Решение. Рассчитаем общую численность типической выборки:

---

Вычислим теперь объем отдельных типических групп:

Вывод: Таким образом, необходимый объем выборочной совокупности сотрудников банков составляет 550 чел., в т.ч. 319 мужчин и 231 женщина.

---

Пример.

В акционерном обществе 200 бригад рабочих. Планируется проведение выборочного обследования с целью определения удельного ве­са рабочих, имеющих профессиональные заболевания. Известно, что межсерийная дисперсия доли равна 225. С вероятностью 0,954 рассчитайте необходимое количество бригад для обследования рабочих, если ошибка вы­борки не должна превышать 5%.

Решение. Необходимое количество бригад рассчитаем на основе формулы объема серийной бесповторной выборки:

---

---

---

Содержание курса лекций “Статистика”

---

Контрольные задания

Самостоятельно проведите выборочное наблюдение и произведите соответствующие расчеты.