चयनात्मक विधि। नमूना त्रुटि परिभाषित है

बाजार के बारे में जानकारी एकत्र करना काफी कठिन है। बाजार अर्थव्यवस्था में संक्रमण के संबंध में यह समस्या विशेष रूप से जटिल हो गई है, क्योंकि कई व्यापार और औद्योगिक उद्यम वाणिज्यिक रहस्यों का पालन करते हैं। एक राष्ट्रव्यापी बाजार डेटा बैंक अभी तक मौजूद नहीं है। इसलिए, कम या ज्यादा वस्तुनिष्ठ चित्र बनाते हुए आवश्यक जानकारी को "थोड़ा-थोड़ा करके" एकत्र किया जाना है।
ऐसी जानकारी एकत्र करने की दो विधियाँ हैं - सतत अवलोकन, जब सामान्य जनसंख्या की सभी इकाइयों की जांच की जाती है, और चयनात्मक, जिसमें इस जनसंख्या की इकाइयों के केवल एक हिस्से से जानकारी प्राप्त की जाती है। निरंतर प्रेक्षणों का उपयोग अपेक्षाकृत कम ही किया जाता है, क्योंकि वे बोझिल और महंगे होते हैं। उदाहरण के लिए, जनसंख्या की अंतिम पूर्ण जनगणना में लगभग 2 मिलियन पंजीयकों की भागीदारी की आवश्यकता थी। इसके परिणाम एक वर्ष से अधिक समय तक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों का उपयोग करके संसाधित किए गए थे। हालाँकि, हमारे देश में अभी भी कभी-कभी निरंतर अवलोकन किए जाते हैं (जनसंख्या की गणना, औद्योगिक और व्यापार उद्यमों में सूची, दुकानों का प्रमाणीकरण, आदि)। इन आंकड़ों का उपयोग बाजार के विकास के लिए राज्य और संभावनाओं का आकलन करने के लिए किया जा सकता है।
विपणन अनुसंधान में अधिक सामान्य जानकारी एकत्र करने की चयनात्मक विधि है। ठोस पर इसके कई फायदे हैं। सबसे पहले, नमूना अवलोकन से जानकारी अधिक तेज़ी से प्राप्त की जा सकती है, जो कि बाजार की जानकारी के लिए समयबद्धता की आवश्यकता को देखते हुए महत्वपूर्ण है। दूसरे, नमूनाकरण द्वारा प्राप्त डेटा आमतौर पर बहुत अधिक पूर्ण होते हैं, क्योंकि अवलोकन की प्रत्येक इकाई को बड़ी संख्या में पक्षों से चिह्नित करने का एक अच्छा अवसर होता है। तीसरा, चयनात्मक अवलोकन का डेटा अधिक सटीक हो सकता है। यह लाभ कुछ हद तक विरोधाभासी लगता है, लेकिन यह सच है। तथ्य यह है कि सबसे महत्वपूर्ण और अप्रत्याशित पंजीकरण त्रुटियां हैं, तथाकथित "मिस", जब वास्तविक और पंजीकृत डेटा परिमाण के क्रम या इससे भी अधिक भिन्न हो सकते हैं। ऐसी त्रुटियों की संभावना रजिस्ट्रारों की संख्या के अनुपात में बढ़ जाती है, जो निरंतर अवलोकन के तहत दर्जनों गुना अधिक हैं। चयनात्मक अवलोकन के साथ, अपेक्षाकृत कम रजिस्ट्रार हैं, उन्हें बेहतर ढंग से तैयार करना, उन्हें निर्देश देना और उन्हें अधिक बार नियंत्रित करना संभव है। ये उपाय पंजीकरण के दौरान "चूक" की संभावना को काफी कम कर देते हैं। चौथा, चुनकर प्राप्त डेटा

कम संख्या में श्रमिकों की भागीदारी, कम प्रसंस्करण लागत के कारण निगरानी, बहुत सस्ता। पांचवां, चयनात्मक अवलोकन उन मामलों में लागू किया जा सकता है जहां निरंतर अवलोकन सामान्य ज्ञान से रहित है। उदाहरण के लिए, कुछ वस्तुओं के गुणवत्ता स्तर का अध्ययन करते समय, उनके विनाश या पूर्ण विनाश की आवश्यकता होती है।
हालाँकि, नमूनाकरण विधि के इन लाभों को तभी महसूस किया जा सकता है जब संगठन और नमूने के संचालन में कुछ नियमों का कड़ाई से पालन किया जाए। इनमें मुख्य रूप से नमूने की मात्रात्मक और गुणात्मक प्रतिनिधित्व (प्रतिनिधित्व) सुनिश्चित करना शामिल है।
मात्रात्मक प्रतिनिधित्व को ऐसी कई इकाइयों के नमूने में प्रावधान के रूप में समझा जाता है, जिसमें अध्ययन की गई विशेषताओं के परिमाण का उचित रूप से न्याय करना संभव है। उदाहरण के लिए, किसी समुदाय के सेल्सपर्सन को यह जानना आवश्यक है कि उस शहर में कितने पुरुष इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग करते हैं। सभी पुरुषों का साक्षात्कार करना शायद ही संभव हो। इसलिए, एक यादृच्छिक सर्वेक्षण करना बेहतर है। लेकिन कितने लोगों से पूछें? यदि बहुत अधिक है, तो सर्वेक्षण की लागत अपेक्षित लाभ से अधिक हो सकती है, और यदि बहुत कम है, तो बड़ी त्रुटि वाले डेटा प्राप्त किए जा सकते हैं।
यदि सामान्य आबादी के बारे में कुछ भी नहीं पता है (उदाहरण के लिए, हम यह भी नहीं जानते कि शहर में कितने शेविंग पुरुष रहते हैं), तो आवश्यक नमूना आकार की गणना सूत्र के अनुसार की जाती है

जहां n आवश्यक (पर्याप्त, प्रतिनिधि) नमूना आकार है;
p इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग करने वाले पुरुषों का अनुपात है;
क्यू - उन पुरुषों का अनुपात जो इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग नहीं करते हैं (क्यू = 1 - पी);
एआर - एक शेयर के लिए हमारे द्वारा अनुमत नमूना त्रुटि (सटीकता दी गई);
t एक गुणांक है जो उस संभावना पर निर्भर करता है जिसके साथ दी गई नमूना सटीकता की गारंटी है।
इस स्थिति में, गुणनफल pq = 0.25, अर्थात्। इसका अधिकतम स्तर लिया जाता है। यहाँ तर्क इस प्रकार है। यदि शेव करने वाले पुरुषों को समान रूप से विभाजित किया जाता है, यानी ठीक आधा इलेक्ट्रिक शेवर (p = 0.5) का उपयोग करता है और दूसरा आधा उनका उपयोग नहीं करता है (q = 0.5), तो इस अनुपात को निर्धारित करने के लिए सबसे बड़े नमूने की आवश्यकता होती है। और अगर यह नमूना इस तरह के अनुपात के लिए पर्याप्त है, तो किसी भी अन्य अनुपात के लिए यह और भी पर्याप्त होगा।
मान लें कि हम ± 5% त्रुटि की उपेक्षा कर सकते हैं। फिर डॉ = 0.05। गुणांक 1 सारणीबद्ध। इसका मूल्य उस संभावना पर निर्भर करता है जिसके साथ यह गारंटी दी जाती है कि नमूना त्रुटि का मूल्य ± 5% से अधिक नहीं होगा। आमतौर पर विपणन अनुसंधान में, 0.954 की संभावना को काफी स्वीकार्य माना जाता है। विशेष तालिकाओं में यह संभाव्यता मान t = 2 से मेल खाती है। यदि हम एक उच्च संभावना (उदाहरण के लिए, 0.997) प्रदान करना चाहते हैं, तो यह मान t = 3, आदि के अनुरूप होगा।
इस प्रकार, हमारे उदाहरण में, आवश्यक नमूना आकार (साक्षात्कार पुरुषों की संख्या) 400 लोग हैं।

यदि सामान्य जनसंख्या के बारे में कुछ जाना जाता है, तो गणना अलग तरीके से की जाती है। उदाहरण के लिए, पिछले सर्वेक्षणों से ज्ञात होता है कि शहर में 80,000 शेविंग पुरुष हैं, जिनमें से 80% ने पहले इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग किया है, इसलिए आवश्यक नमूना आकार की गणना सूत्र द्वारा की जाती है

जहाँ N सामान्य जनसंख्या का आयतन है, और शेष पद पिछले सूत्र के समान हैं।

यदि सामान्य आबादी का औसत मूल्य निर्धारित करना आवश्यक है (उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रिक शेवर की औसत सेवा जीवन), तो नमूना आकार की गणना सूत्र द्वारा की जाती है

जहां a2 अध्ययन के तहत विशेषता की भिन्नता के स्तर को दर्शाने वाला फैलाव है;
Dx माध्य के लिए अधिकतम स्वीकार्य नमूना त्रुटि है;
शेष पदनाम ऊपर दिए गए हैं।
उदाहरण के लिए, पिछले सर्वेक्षणों से पता चलता है कि a2, जो इलेक्ट्रिक शेवर के सेवा जीवन में भिन्नता को दर्शाता है, 2.25 वर्ष है। हमारे लिए स्वीकार्य सटीकता ±0.3 वर्ष है। फिर

उपरोक्त सूत्रों के अनुसार आवश्यक नमूना आकार की गणना करने के बाद, वे मात्रात्मक प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं
नमूने, यानी, पर्याप्त रूप से सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए जनसंख्या इकाइयों की न्यूनतम संख्या की जांच की जानी चाहिए।
गुणात्मक प्रतिनिधित्व को सामान्य जनसंख्या में समूहों की अधिकतम संभव संख्या के नमूने में प्रावधान के रूप में समझा जाता है। हमारे उदाहरण में, नमूने में युवा, मध्यम आयु वर्ग और बुजुर्ग, अमीर और गरीब, शिक्षा के विभिन्न स्तरों, विभिन्न व्यवसायों आदि को शामिल किया जाना चाहिए। तथ्य यह है कि इन समूहों में से प्रत्येक की इलेक्ट्रिक शेवर के उपयोग में अपनी विशेषताएं हैं। (कुछ अधिक बार शेव करते हैं, अन्य कम बार, कुछ रोजाना इलेक्ट्रिक रेजर का उपयोग करते हैं, अन्य वैकल्पिक रूप से इलेक्ट्रिक रेजर और सेफ्टी ब्लेड से शेविंग करते हैं, आदि)।
गुणात्मक रूप से सबसे अच्छा प्रतिनिधि नमूना वह होगा जिसमें सामान्य जनसंख्या में उनके हिस्से के अनुपात में अध्ययन समूहों का प्रतिनिधित्व किया जाएगा।

चावल। 7. गुणात्मक रूप से प्रतिनिधि नमूना

चावल। 8. गुणात्मक रूप से अप्रतिनिधि नमूना

नमूने में बदलाव विशेष रूप से खतरनाक हैं, क्योंकि वे बहुत बड़ी त्रुटियां दे सकते हैं।
यदि हम गुणात्मक प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने की आवश्यकता की उपेक्षा करते हैं और पर्याप्त संख्या में पुरुषों की जांच करते हैं, लेकिन केवल युवा और मध्यम आयु वर्ग के पुरुष (चित्र 8 देखें), तो सर्वेक्षण के परिणाम बहुत गलत होंगे। उदाहरण के लिए, वास्तव में, केवल 10% युवा इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग करते हैं, 40% मध्यम आयु वर्ग के लोग और 90% बुजुर्ग। यदि नमूना प्रतिनिधि था (चित्र 7), तो इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग करने वालों का अनुमानित हिस्सा होगा

यदि नमूने में कोई बदलाव होता है (चित्र 8), तो अनुमानित हिस्सा होगा

यानी नमूना डेटा 88% की त्रुटि के साथ प्राप्त किया जाएगा। विपणन सर्वेक्षणों के अभ्यास में, नमूने में बदलाव से 5-10 गुना त्रुटि हो सकती है (लेखक ऐसे कई उदाहरणों से अवगत है)।
ऐसी त्रुटियों से बचने का सबसे अच्छा तरीका नमूना इकाइयों के उपयुक्त चयन का उपयोग करना है। पाठ्यपुस्तक की छोटी मात्रा उनमें से प्रत्येक पर विचार करना असंभव बना देती है। आइए हम बाजार अनुसंधान में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले यादृच्छिक-यांत्रिक चयन पर ध्यान दें। इसका सार इस तथ्य में निहित है कि यादृच्छिक लोगों की एक निश्चित अंतराल पर जांच की जाती है। उदाहरण के लिए, यदि एक शहर में 80,000 पुरुष हैं जो दाढ़ी बनाते हैं, और 400 लोगों की जांच की जानी है, तो प्रत्येक 200 व्यक्ति का साक्षात्कार (80,000/400) होना चाहिए। इस तरह के चयन से सामान्य आबादी के लगभग सभी समूहों के प्रतिनिधियों के नमूने में उपस्थिति सुनिश्चित होगी।
एक नमूना सर्वेक्षण करने और परिणामों की गणना करने के बाद, वास्तविक त्रुटि की गणना करके और प्राप्त परिणामों के लिए विश्वास अंतराल निर्धारित करके इस सर्वेक्षण की प्रतिनिधित्वशीलता का आकलन किया जाता है। नमूना त्रुटियों की गणना सूत्र द्वारा की जाती है

उदाहरण के लिए, शहर में पुरुषों के एक नमूना सर्वेक्षण के परिणामस्वरूप, यह पाया गया कि उनमें से 47% इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग करते हैं। कुल 250 लोगों की जांच की गई। तब सीमांत नमूनाकरण त्रुटि है

इसलिए, इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग करने वाले पुरुषों के अनुपात के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल है
0.47-0.06 से 0.47+0.06 तक, यानी 41 से 53% तक।
दूसरे शब्दों में, यह माना जा सकता है कि शहर में 41 से 53% पुरुष इलेक्ट्रिक शेवर का उपयोग करते हैं, और इन आंकड़ों के आधार पर अपनी व्यावसायिक नीति बनाते हैं।
बाजार की जानकारी एकत्र करने के कई अलग-अलग तरीके हैं। वे सर्वेक्षण के उद्देश्य, सूचना के विस्तार के स्तर, कंपनी की क्षमताओं आदि पर निर्भर करते हैं। इनमें साक्षात्कार सर्वेक्षण, प्रश्नावली सर्वेक्षण, क्रॉस-अनुभागीय अवलोकन, पैनल सर्वेक्षण, सूची शामिल हैं।

व्यापार उद्यम, माल के प्रायोगिक बैचों की बिक्री, प्रदर्शनियों-बिक्री, प्रदर्शनियों-विचारों, आदि। उनमें से कुछ पर इस ट्यूटोरियल में चर्चा की जाएगी, अन्य का उल्लेख केवल इस ट्यूटोरियल के दायरे की सीमाओं के कारण पासिंग में किया गया है।

बाजार के बारे में जानकारी एकत्र करने के तरीके। नमूना लेने की विधि और इसके फायदे

रूस में अभी तक कोई राष्ट्रव्यापी बाजार डेटा बैंक नहीं है, इसलिए आवश्यक जानकारी को थोड़ा-थोड़ा करके एकत्र किया जाना चाहिए, कम या ज्यादा उद्देश्यपूर्ण तस्वीर बनाना।

ऐसी सूचनाओं को एकत्रित करने की दो विधियाँ हैं- सतत अवलोकन, जब सामान्य जनसंख्या की सभी इकाइयों का सर्वेक्षण किया जाता है, और चुनिंदा रूप से, जिसमें इस जनसंख्या की इकाइयों के केवल एक भाग से जानकारी प्राप्त की जाती है। विपणन अनुसंधान में अधिक सामान्य जानकारी एकत्र करने की चयनात्मक विधि है, जिसके निम्नलिखित लाभ हैं:

1 - सूचना बहुत तेजी से प्राप्त की जा सकती है, जो सूचना की समयबद्धता सुनिश्चित करती है;

2 - नमूनाकरण द्वारा प्राप्त डेटा बहुत अधिक पूर्ण है, क्योंकि अवलोकन की प्रत्येक इकाई को पूरी तरह से चित्रित करना संभव है;

3 - जानकारी अधिक पूर्ण है, क्योंकि एकत्रित जानकारी की संख्या कम है, और इसलिए संभावित त्रुटियों की संख्या कम है।

हालांकि, नमूनाकरण विधि के लाभों को केवल तभी महसूस किया जा सकता है जब संगठन और नमूने के संचालन में कुछ नियमों का सख्ती से पालन किया जाए। इनमें मुख्य रूप से नमूने की मात्रात्मक और गुणात्मक प्रतिनिधित्व (प्रतिनिधित्व) सुनिश्चित करना शामिल है।

मात्रात्मक प्रतिनिधित्व को ऐसी कई इकाइयों के नमूने में प्रावधान के रूप में समझा जाता है, जिसमें अध्ययन की गई विशेषताओं के परिमाण का उचित रूप से न्याय करना संभव है।

यदि सामान्य जनसंख्या के बारे में कुछ भी ज्ञात नहीं है, तो आवश्यक नमूना आकार की गणना सूत्र के अनुसार की जाती है:

जहां n आवश्यक नमूना आकार है;

डी पी नमूना त्रुटि है जिसे हम अनुपात (दिए गए सटीकता) के लिए अनुमति देते हैं;

टी एक गुणांक है जो उस संभावना पर निर्भर करता है जिसके साथ दी गई नमूना सटीकता की गारंटी है;

p, q विपरीत घटनाओं के हिस्से हैं (p + q = 1)।

अगर आम जनता के बारे में कुछ भी नहीं पता है, तो लीजिए

p = 0.5 और q = 0.5, और इन मानों के लिए परिकलित नमूना आकार किसी भी अन्य "p" और "q" अनुपात के लिए पर्याप्त होगा।

विपणन अनुसंधान में, 0.954 के बराबर एक घटना की संभावना को आमतौर पर काफी स्वीकार्य माना जाता है, जिस पर t = 2 (तालिका से p = 0.997, t = 3, आदि)।

उदाहरण . कृषि मशीनरी बेचने वाले व्यापारियों को यह जानने की जरूरत है कि कितने खेत घास काटने की मशीन का उपयोग करते हैं। सभी घरों का सर्वेक्षण करना शायद ही संभव हो, इसलिए चयनात्मक सर्वेक्षण करना बेहतर है। लेकिन कितने खेतों का साक्षात्कार करना है?

प्रश्न में उदाहरण के लिए:

पी - घास काटने की मशीन का उपयोग करने वाले खेतों का हिस्सा;

क्यू - घास काटने वालों का उपयोग नहीं करने वाले खेतों का हिस्सा;

यदि हम ± 5% की नमूना त्रुटि की अनुमति दे सकते हैं, तो डी पी = 0.05 और इस प्रकार एक नमूना आकार है

खेत

यदि जनसंख्या के बारे में कुछ जाना जाता है (उदाहरण के लिए, पिछले अध्ययनों से यह ज्ञात है कि क्षेत्र में 800 खेतों में से 80% घास काटने की मशीन का उपयोग किया जाता है), तो नमूना आकार की गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

कहाँ पे एन - सामान्य जनसंख्या की मात्रा।

प्रश्न में उदाहरण के लिए

फार्म.

यदि सामान्य जनसंख्या का औसत मूल्य निर्धारित करना आवश्यक है (उदाहरण के लिए, एक विद्युत घास काटने की मशीन की औसत सेवा जीवन), तो नमूना आकार की गणना सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

जहां s2 – अध्ययन के तहत विशेषता की विविधताओं को दर्शाने वाला विचरण;

डीएक्स – माध्य के लिए सीमांत नमूनाकरण त्रुटि।

उदाहरण के लिए, पिछले शोध से पता चला है किएस 2 है±2.25 साल का। फिर, स्वीकार्य सटीकता के साथ, हमारे पास है± 0.3 साल का।

खेत

नमूना प्रतिनिधि होना चाहिए (चित्र 1.4), अर्थात। जनसंख्या में समूहों की अधिकतम संभव संख्या द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाना चाहिए।

चित्र 1.4 - गुणात्मक रूप से प्रतिनिधि नमूना

चित्र 1.5 - गुणात्मक रूप से अप्रतिनिधि नमूना

अप्रतिनिधित्व से बचने के लिए (चित्र 1.5, बाजार अनुसंधान में यादृच्छिक यांत्रिक चयन का उपयोग किया जाता है। इसका सार यह है कि यादृच्छिक वस्तुओं की एक निश्चित अंतराल पर जांच की जाती है।

जहां n आवश्यक नमूना आकार है;

डी पी नमूना त्रुटि है जिसे हम अनुपात (दिए गए सटीकता) के लिए अनुमति देते हैं;

p, q विपरीत घटनाओं के हिस्से हैं (p + q = 1)।

अगर आम जनता के बारे में कुछ भी नहीं पता है, तो लीजिए

प्रश्न में उदाहरण के लिए:

पी - घास काटने की मशीन का उपयोग करने वाले खेतों का हिस्सा;

क्यू - घास काटने वालों का उपयोग नहीं करने वाले खेतों का हिस्सा;

खेत

कहाँ पे एन - सामान्य जनसंख्या की मात्रा।

प्रश्न में उदाहरण के लिए

फार्म.

जहां s2 – अध्ययन के तहत विशेषता की विविधताओं को दर्शाने वाला विचरण;

डीएक्स – माध्य के लिए सीमांत नमूनाकरण त्रुटि।

खेत

चित्र 1.4 - गुणात्मक रूप से प्रतिनिधि नमूना

चित्र 1.5 - गुणात्मक रूप से अप्रतिनिधि नमूना

नमूने के परिणामों की गणना करने के बाद, वास्तविक त्रुटि की गणना करके प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जाता है

ए) औसत बी) शेयर के लिए

; .

उदाहरण। खेतों के एक नमूना सर्वेक्षण के परिणामस्वरूप, यह पाया गया कि47 % उनमें से घास काटने की मशीन का उपयोग करते हैं। कुल 194 खेतों का सर्वेक्षण किया गया।

इसलिए, घास काटने की मशीन खरीदने वाले खेतों के लिए विश्वास अंतराल 0.47-0.06 से 0.47+0.06 यानी है। 41% से 53% तक।

इन आंकड़ों के आधार पर आप अपनी व्यावसायिक नीति बना सकते हैं।

बाजार के बारे में जानकारी एकत्र करने का सबसे आम तरीका प्रश्नावली विधि है।

नमूनाकरण विधि - नमूने में लिए गए इन वस्तुओं के केवल एक हिस्से के गुणों के अध्ययन के आधार पर किसी भी वस्तु के एक सेट के सामान्य गुणों का अध्ययन करने के लिए एक सांख्यिकीय विधि।

आश्रित अवलोकनों के उपयोग का एक अच्छी तरह से अध्ययन किया गया उदाहरण एक अनुभवजन्य वितरण या इसके मापदंडों का अनुमान है "सामान्य जनसंख्या"एन वस्तुओं से व्युत्पन्न द्वारा "नमूना" n . युक्त< N объектов.

नमूनाकरण विधि के अनुप्रयोग का एक उदाहरण निम्नलिखित है। मान लीजिए कि N वस्तुओं के एक बैच में L दोषपूर्ण वस्तुएँ हैं। n बैच से बेतरतीब ढंग से चुना गया है< N изделий. Вероятность того, что число l дефектных изделий в выборке будет равно m, равна
.

नमूनाकरण विधि(नमूने की विधि) - इन वस्तुओं के केवल एक हिस्से के गुणों के अध्ययन के आधार पर किसी भी वस्तु के समूह के सामान्य गुणों का अध्ययन करने के लिए एक सांख्यिकीय पद्धति। अध्ययन की गई वस्तुओं की समग्रता जो शोधकर्ता के लिए रुचिकर होती है उसे सामान्य जनसंख्या कहा जाता है। और अध्ययन की जाने वाली वस्तुओं के भाग को प्रतिदर्श समुच्चय या प्रतिदर्श कहते हैं।

एक नमूना विधि की आवश्यकता वस्तुनिष्ठ कारणों से हो सकती है:

अनुसंधान का उद्देश्य बहुत व्यापक है, उदाहरण के लिए, उत्पाद बाजार में उपभोक्ता वरीयताओं का अध्ययन, चुनावों में मतदान के परिणामों का पूर्वानुमान आदि।

"पायलट" अध्ययनों में प्राथमिक जानकारी एकत्र करने की आवश्यकता।

नमूना सर्वेक्षण के मुख्य प्रश्न:

नमूने का मात्रात्मक लक्षण वर्णन या अध्ययन के लिए टिप्पणियों की न्यूनतम संख्या (नमूना आकार) का निर्धारण;

नमूने की गुणात्मक विशेषताएं या नमूना बनाने के तरीके और तरीके।

एक नमूना सर्वेक्षण का मुख्य कार्य न्यूनतम नमूना आकार के साथ, नमूना डेटा के आधार पर ब्याज की आबादी का सबसे सटीक विवरण प्राप्त करना है। यह केवल एक प्रतिनिधि नमूने के आधार पर प्राप्त किया जा सकता है, अर्थात। सामान्य आबादी के गुणों को निष्पक्ष रूप से दर्शाते हुए नमूनाकरण।

नमूना सर्वेक्षण के परिणामों की सटीकता जटिल नमूनाकरण विधियों (क्लस्टर नमूनाकरण, स्तरीकरण, संभाव्यता-आनुपातिक नमूनाकरण का उपयोग, सरल यादृच्छिक या यादृच्छिक नमूनाकरण, दोहराया या गैर-दोहराव नमूनाकरण) के उपयोग के माध्यम से प्राप्त की जाती है।

न्यूनतम नमूना आकार अध्ययन के कई मापदंडों पर निर्भर करता है (अनुमानित संकेतक या संकेतक की प्रणाली, नमूना लेने की विधि और तरीके, अध्ययन किए गए डेटा की भिन्नता, प्राप्त परिणामों की दी गई विश्वसनीयता, मूल्यांकन में अधिकतम स्वीकार्य त्रुटि) संकेतक) और गणितीय आँकड़ों के सूत्रों या विशेषज्ञ साधनों के आधार पर निर्धारित किया जाता है।

नमूनाकरण विधि मुख्य रूप से समाजशास्त्र, विपणन और नैदानिक अनुसंधान में उपयोग की जाती है। लेकिन वास्तव में, किसी भी क्षेत्र में डेटा के सांख्यिकीय विश्लेषण में, शोधकर्ता, एक नियम के रूप में, सामान्य आबादी के साथ नहीं, बल्कि नमूने के साथ काम करता है। कई शोधकर्ताओं की गलती यह है कि वे इसे महत्व नहीं देते हैं, वे यह नहीं सोचते हैं कि विश्लेषण की गई जानकारी किन तरीकों से प्राप्त हुई और नमूना सर्वेक्षण की कार्यप्रणाली कैसे देखी गई। इस वजह से, प्राप्त परिणाम वास्तव में वस्तुनिष्ठ रूप से मौजूदा पैटर्न के अनुरूप नहीं हैं, क्योंकि एक गैर-प्रतिनिधि नमूने का विश्लेषण किया जाता है।

नमूनाकरण विधि के सिद्धांत में, प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने के लिए चयन के विभिन्न तरीकों और नमूने के प्रकार विकसित किए गए हैं। नीचे चयन विधिसामान्य जनसंख्या से इकाइयों के चयन की प्रक्रिया को समझ सकेंगे। चयन के दो तरीके हैं: दोहराया और गैर-दोहराया। पर दोहराया गयाचयन प्रक्रिया में, यादृच्छिक रूप से चुनी गई प्रत्येक इकाई को उसकी जांच के बाद सामान्य आबादी में वापस कर दिया जाता है और बाद के चयन के दौरान, फिर से नमूने में आ सकता है।

यह चयन विधि "रिटर्न बॉल" योजना के अनुसार बनाई गई है: सामान्य आबादी की प्रत्येक इकाई के लिए नमूने में शामिल होने की संभावना चयनित इकाइयों की संख्या की परवाह किए बिना नहीं बदलती है। पर पुनरावृत्ति रहितचयन, यादृच्छिक रूप से चयनित प्रत्येक इकाई, इसकी जांच के बाद, सामान्य आबादी को वापस नहीं किया जाता है। चयन की यह विधि "अनरिटर्न बॉल" योजना के अनुसार बनाई गई है: चयन के रूप में सामान्य जनसंख्या की प्रत्येक इकाई के लिए नमूने में आने की संभावना बढ़ जाती है।

चयनात्मक अवलोकननिरंतर अवलोकन लागू करते समय लागू होता है शारीरिक रूप से असंभवबड़ी मात्रा में डेटा के कारण या आर्थिक रूप से अव्यवहारिक. भौतिक असंभवता होती है, उदाहरण के लिए, यात्री प्रवाह, बाजार मूल्य, पारिवारिक बजट का अध्ययन करते समय। आर्थिक अक्षमता तब होती है जब उनके विनाश से जुड़े सामानों की गुणवत्ता का आकलन किया जाता है, उदाहरण के लिए, चखना, ताकत के लिए ईंटों का परीक्षण करना आदि।

अवलोकन के लिए चुनी गई सांख्यिकीय इकाइयाँ एक नमूना या नमूना बनाती हैं, और उनका पूरा सरणी - सामान्य जनसंख्या (GS)। नमूने में इकाइयों की संख्या निरूपित है एन, और पूरे एच एस में - एन. रवैया एन/एननमूने का सापेक्ष आकार या अनुपात कहलाता है।

नमूने के परिणामों की गुणवत्ता इस पर निर्भर करती है: नमूना प्रतिनिधित्व, यानी जीएस में यह कितना प्रतिनिधि है। नमूने की प्रतिनिधित्वशीलता सुनिश्चित करने के लिए, यह देखना आवश्यक है इकाइयों के यादृच्छिक चयन का सिद्धांत, जो मानता है कि नमूने में HS इकाई का समावेश संयोग के अलावा किसी अन्य कारक से प्रभावित नहीं हो सकता है।

यादृच्छिक रूप से एक नमूने का चयन करने के 4 तरीके हैं:

1. वास्तव में यादृच्छिकचयन या "लोट्टो विधि", जब सीरियल नंबर सांख्यिकीय मानों को निर्दिष्ट किए जाते हैं, कुछ वस्तुओं (उदाहरण के लिए, केग्स) पर दर्ज किए जाते हैं, जो तब कुछ कंटेनर (उदाहरण के लिए, एक बैग में) में मिश्रित होते हैं और यादृच्छिक रूप से चुने जाते हैं। व्यवहार में, इस पद्धति को यादृच्छिक संख्या जनरेटर या यादृच्छिक संख्याओं के गणितीय तालिकाओं का उपयोग करके किया जाता है।

2. यांत्रिकचयन, जिसके अनुसार प्रत्येक ( एन/एन) - सामान्य जनसंख्या का मान। उदाहरण के लिए, यदि इसमें 100,000 मान हैं, और आप 1,000 का चयन करना चाहते हैं, तो प्रत्येक 100,000 / 1000 = 100वां मान नमूने में आएगा। इसके अलावा, यदि उन्हें रैंक नहीं किया जाता है, तो पहले वाले को पहले सौ में से यादृच्छिक रूप से चुना जाता है, और अन्य की संख्या एक सौ अधिक होगी। उदाहरण के लिए, यदि इकाई संख्या 19 पहले थी, तो संख्या 119 आगे होनी चाहिए, फिर संख्या 219, फिर संख्या 319, और इसी तरह। यदि जनसंख्या इकाइयों को रैंक किया जाता है, तो पहले #50 चुना जाता है, फिर #150, फिर #250, और इसी तरह।

3. विषम डेटा सरणी से मूल्यों का चयन किया जाता है विभक्त हो गया(स्तरीकृत) तरीका, जब सामान्य आबादी को पहले सजातीय समूहों में विभाजित किया जाता है, जिसमें यादृच्छिक या यांत्रिक चयन लागू होता है।

4. एक विशेष न्यादर्शन विधि है धारावाहिकचयन, जिसमें व्यक्तिगत मात्राओं को यादृच्छिक रूप से या यंत्रवत् रूप से नहीं चुना जाता है, लेकिन उनकी श्रृंखला (कुछ संख्या से कुछ क्रमागत क्रम), जिसके भीतर निरंतर अवलोकन किया जाता है।

नमूना प्रेक्षणों की गुणवत्ता इस पर भी निर्भर करती है नमूना प्रकार: दोहराया गयाया पुनरावृत्ति रहित।

पर पुन: चयननमूने में गिरने वाले सांख्यिकीय मूल्य या उनकी श्रृंखला उपयोग के बाद सामान्य आबादी को वापस कर दी जाती है, जिससे एक नए नमूने में आने का मौका मिलता है। साथ ही, सामान्य जनसंख्या के सभी मूल्यों के नमूने में शामिल होने की समान संभावना है।

गैर-दोहराव चयनइसका मतलब है कि नमूने में शामिल सांख्यिकीय मूल्य या उनकी श्रृंखला उपयोग के बाद सामान्य आबादी में वापस नहीं आती है, और इसलिए बाद के शेष मूल्यों के लिए अगले नमूने में आने की संभावना बढ़ जाती है।

गैर-दोहराव नमूनाकरण अधिक सटीक परिणाम देता है, इसलिए इसका अधिक बार उपयोग किया जाता है। लेकिन ऐसी स्थितियां हैं जब इसे लागू नहीं किया जा सकता है (यात्री प्रवाह, उपभोक्ता मांग, आदि का अध्ययन) और फिर एक पुन: चयन किया जाता है।

सांख्यिकीय अनुसंधान में सूचकांक के तरीके

अनुक्रमणिका- यह एक सामान्यीकरण सापेक्ष संकेतक है जो एक विकास कार्यक्रम, योजना, पूर्वानुमान, या अंतरिक्ष में इसके संबंध की तुलना में समय के साथ एक सामाजिक घटना के स्तर में परिवर्तन की विशेषता है।

समय में सबसे आम तुलनात्मक विशेषता। इस मामले में, सूचकांक गतिकी के सापेक्ष मूल्यों के रूप में कार्य करते हैं।

सूचकांक विधिघटनाओं के बीच संबंधों की पहचान करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण विश्लेषणात्मक उपकरण भी है। इस मामले में, व्यक्तिगत सूचकांकों का उपयोग नहीं किया जाता है, लेकिन उनके सिस्टम।

सांख्यिकीय व्यवहार में, आर्थिक कार्य के सभी चरणों में, अर्थव्यवस्था के सभी क्षेत्रों के विकास के विश्लेषण में सूचकांकों का उपयोग किया जाता है। एक बाजार अर्थव्यवस्था में, मूल्य सूचकांकों की भूमिका, जनसंख्या की आय, शेयर बाजार और क्षेत्रीय सूचकांकों में विशेष रूप से वृद्धि हुई है।

सांख्यिकी निम्नलिखित मानदंडों के अनुसार सूचकांकों को वर्गीकृत करती है:

1. अध्ययन की वस्तु के आधार पर:

मात्रा के सूचकांक (मात्रात्मक) संकेतक (भौतिक मात्रा के सूचकांक: कारोबार, उत्पादन, खपत)

गुणवत्ता संकेतकों के सूचकांक (कीमतों, लागतों, मजदूरी के सूचकांक)

मात्रा संकेतकों के सूचकांक में भौतिक मात्रा के सूचकांक शामिल हैं: वस्तु परिसंचरण, उत्पादन, भौतिक वस्तुओं और सेवाओं की खपत; साथ ही मात्रात्मक प्रकृति के अन्य संकेतक: कर्मचारियों की संख्या, रकबा, आदि। गुणात्मक संकेतकों के सूचकांक में शामिल हैं: मूल्य, उत्पादन लागत, मजदूरी, श्रम उत्पादकता, उत्पादकता, आदि;

2. जनसंख्या के तत्वों के कवरेज की डिग्री से:

व्यक्तिगत सूचकांक (घटना के अलग-अलग तत्वों का तुलनात्मक विवरण दें)

सामान्य सूचकांक (तत्वों की समग्रता या संपूर्ण घटना में परिवर्तन की विशेषता है)

3. गणना पद्धति के आधार पर, सामान्य सूचकांकों को विभाजित किया जाता है:

सकल (कुल सूचकांक सूचकांकों का मुख्य रूप है और इसके साथ जुड़े एक अन्य संकेतक के निरंतर मूल्य का उपयोग करके अनुक्रमित संकेतक को भारित करके समुच्चय के रूप में बनाया जाता है)।

औसत (कुल से प्राप्त)

4. तुलना के आधार पर, निम्न हैं:

मूल (यदि कई अवधियों के लिए सूचकांकों की गणना करते समय तुलना आधार स्थिर रहता है)

जंजीर (यदि तुलना का आधार लगातार बदल रहा है)

उपभोक्ता का दौरा। बाजार अनुसंधान फर्म को सबसे पहले ग्राहक को क्रॉस-फंक्शनल टीम के सदस्यों को भेजना चाहिए। ग्राहक के साथ आमने-सामने संचार डेटा प्राप्त करने का सबसे स्वाभाविक तरीका प्रतीत होता है, और फिर भी कुछ फर्म सबसे जटिल ग्राहक अनुसंधान में तल्लीन हो जाते हैं, बाद वाले को दूरी पर रखना पसंद करते हैं। नतीजतन, उपभोक्ता और निर्णय निर्माता के बीच मूल्य निर्णयों की एक श्रृंखला बहुत लंबी हो जाती है। ट्रेड शो व्यापारियों को उपभोक्ताओं और वितरकों को नवीनतम उत्पादों और सेवाओं को बढ़ावा देने का अवसर प्रदान करते हैं। वे आपको न केवल नए उत्पादों के बारे में महत्वपूर्ण मात्रा में जानकारी एकत्र करने की अनुमति देते हैं, बल्कि यह भी बताते हैं कि उपभोक्ता और वितरक उनमें कैसे रुचि रखते हैं। प्रतियोगियों की वार्षिक रिपोर्ट। इस तथ्य के बावजूद कि वार्षिक रिपोर्टें एक गुप्त आत्म-प्रचार की तरह हैं, बढ़ रही हैं | पिछले चार से पांच वर्षों की रिपोर्टों की तुलना करते हुए, कंपनी के मिशन के विकास, उसके लक्ष्यों और वित्तीय स्थिति के रुझानों के बारे में उनसे बहुमूल्य जानकारी प्राप्त की जा सकती है। सरकार और उद्योग रिपोर्ट। समाचार पत्र। दुनिया के सबसे बड़े बाजार अनुसंधान संगठन, अमेरिकी जनगणना ब्यूरो के पास अमेरिकी परिवार के रुझानों पर डेटा का खजाना है। लगभग हर सार्वजनिक पुस्तकालय इसके द्वारा तैयार की गई रिपोर्ट प्राप्त करता है, और हर बड़े शहर में ब्यूरो के कार्यालय हैं, जहां व्यवसायी रुचि की जानकारी के लिए उनकी ओर रुख करते हैं। कंप्यूटर डेटाबेस सभी इंटरैक्टिव डेटाबेस उपयोगकर्ता को कीवर्ड द्वारा प्रासंगिक लेख, समाचार पत्र और अन्य डेटा खोजने की अनुमति देते हैं। फोकस समूह किसी विशेष मुद्दे की आकस्मिक एक या दो घंटे की चर्चा के लिए सावधानीपूर्वक चुने गए छह से बारह लोगों से बने होते हैं। एक अनुभवी सूत्रधार कुशलता से चर्चा का मार्गदर्शन करता है, जबकि क्रॉस-फंक्शनल निर्णय लेने वाली टीम के सदस्य इसे पारभासी दर्पण या स्थानीय टेलीविजन नेटवर्क पर देखते हैं।

व्यवस्थित उपभोक्ता नमूनाकरणपूर्व-तैयार प्रश्नावली के आधार पर किया जाता है। जिन उपभोक्ताओं ने हाल ही में एक उत्पाद (सेवा) खरीदा है, उनका सर्वेक्षण उत्पाद से संतुष्टि के लिए किया जाता है; उनके साथ संपर्क एक भुगतान प्रतिक्रिया के साथ फोन कॉल या पोस्टकार्ड के माध्यम से स्थापित किया जाता है.

वी. 36 सूचना संग्रह के तरीके

विभिन्न अनुसंधान विधियों और तकनीकों की बड़ी संख्या के बावजूद, बाजार अनुसंधान के ढांचे में लागू गतिविधियों की सामान्य योजना काफी सरल और समझने योग्य है। विपणन जानकारी के मुख्य स्रोत हैं:

साक्षात्कार और सर्वेक्षण;
पंजीकरण (अवलोकन);
प्रयोग;
पैनल;
विशेषज्ञ समीक्षा।

साक्षात्कार (चुनाव)- लोगों की स्थिति का पता लगाना या किसी मुद्दे पर उनसे जानकारी हासिल करना।

एक सर्वेक्षण विपणन में डेटा संग्रह का सबसे आम और आवश्यक रूप है। लगभग 90% अध्ययन इस पद्धति का उपयोग करते हैं। सर्वेक्षण मौखिक (व्यक्तिगत) या लिखित हो सकता है।

व्यक्तिगत (आमने-सामने) और टेलीफोन सर्वेक्षणों को साक्षात्कार कहा जाता है।

फोन साक्षात्कार

आमने-सामने साक्षात्कार: औपचारिक और गैर-औपचारिक।

एक औपचारिक साक्षात्कार में, एक विशिष्ट सर्वेक्षण योजना होती है (आमतौर पर एक प्रश्नावली जिसमें प्रश्नों के पूर्व-तैयार स्पष्ट शब्द और उनके उत्तर के सुविचारित मॉडल होते हैं)

अनौपचारिक साक्षात्कार- यह जानकारी एकत्र करने की एक विशिष्ट विधि है जिसमें केवल एक विषय और एक लक्ष्य होता है।

गहन साक्षात्कार

हॉल - परीक्षण- ये एक विशेष कमरे में व्यक्तिगत अर्ध-औपचारिक साक्षात्कार हैं।

समूह अनौपचारिक साक्षात्कार (केंद्रित साक्षात्कार, फोकस - समूह) - लक्षित दर्शकों के प्रतिनिधियों के लिए रुचि के मुद्दों की एक समूह चर्चा है।

अवलोकन (पंजीकरण)विपणन अनुसंधान का एक रूप है, जिसकी सहायता से किसी वस्तु या विषय के व्यवहार का व्यवस्थित, व्यवस्थित अध्ययन किया जाता है।

प्रयोग- यह बाहरी कारकों को नियंत्रित करते हुए एक कारक के दूसरे पर प्रभाव का अध्ययन है।

पैनल- यह नियमित अंतराल पर उत्तरदाताओं के एक समूह से डेटा का बार-बार संग्रह है।

विशेषज्ञ समीक्षा- यह योग्य विशेषज्ञों - विशेषज्ञों द्वारा अध्ययन के तहत प्रक्रियाओं का आकलन है।

डेल्फी विधि- विशेषज्ञों के सर्वेक्षण का एक रूप, जिसमें उनके गुमनाम उत्तर कई दौरों में एकत्र किए जाते हैं और, मध्यवर्ती परिणामों से परिचित होने के माध्यम से, वे अध्ययन के तहत प्रक्रिया का एक समूह मूल्यांकन प्राप्त करते हैं।

विचार-मंथन विधिएक समस्या के समूह चर्चा में प्रतिभागियों द्वारा अनियंत्रित पीढ़ी और विचारों की सहज अंतःक्रिया शामिल है।

सिंथेटिक्सएक अत्यधिक रचनात्मक तरीका माना जाता है। विधि का विचार ज्ञान के अन्य क्षेत्रों के साथ समानता का निर्माण करके मूल समस्या के क्रमिक अलगाव में निहित है। बहुस्तरीय उपमाओं के बाद, मूल समस्या पर त्वरित वापसी की जाती है।

37 प्रतिस्पर्धियों की परिभाषा और प्रतियोगिता संरचना.

पोर्टर ने प्रतिस्पर्धा को निर्धारित करने वाले पांच कारकों की पहचान की: वर्तमान प्रतियोगी; नए प्रतियोगियों का खतरा; उत्पाद के विकल्प की उपस्थिति का खतरा; उपभोक्ता की सौदे करने की क्षमता; आपूर्तिकर्ता की सौदे करने की क्षमता। इस संरचना को सरल बनाया जा सकता है वर्तमानप्रतियोगियों संभावितप्रतिस्पर्धी और उत्पाद विकल्प। जैसा कि हम बाद में देखेंगे, ऐसा इसलिए है क्योंकि उपभोक्ताओं की सौदे करने की क्षमता काफी हद तक इस बात पर निर्भर करती है कि इन उपभोक्ताओं को आपूर्ति के लिए प्रतिस्पर्धियों के बीच प्रतिस्पर्धा कितनी मजबूत है। . बाजार को वैश्विक, निर्यात-विशिष्ट, यूएस, क्षेत्रीय, शहरी, या उपयोगकर्ता या उपभोग खंड के रूप में परिभाषित किया गया है या नहीं, इस पर निर्भर करते हुए एक कंपनी का बाजार हिस्सा नाटकीय रूप से बदल सकता है। बाजार का पैमाना आमतौर पर कंपनी के संसाधनों और उसके विकास लक्ष्यों के यथार्थवादी मूल्यांकन से निर्धारित होता है।

38 "उत्पाद वितरण चैनल" की अवधारणा की परिभाषा। वितरण प्रबंधन
चीज़ें।

वितरण माध्यम

अंतरराष्ट्रीय बाजार में काम करने वाली एक फर्म को अपने माल को अंतिम उपभोक्ताओं तक लाने की समस्याओं पर व्यापक तरीके से विचार करना चाहिए। अंजीर पर। 94 विक्रेता और अंतिम खरीदार के बीच तीन मुख्य लिंक दिखाता है। पहला लिंक विक्रेता के संगठन का मुख्यालय है, जो वितरण चैनलों के संचालन को नियंत्रित करता है और साथ ही इन चैनलों का हिस्सा है। दूसरी कड़ी अंतरराज्यीय चैनल विदेशी देशों की सीमाओं तक माल की डिलीवरी सुनिश्चित करता है। तीसरी कड़ी घरेलू चैनल उपभोक्ताओं को समाप्त करने के लिए एक विदेशी राज्य के सीमा पार बिंदुओं से माल की डिलीवरी सुनिश्चित करता है। उत्पाद के हाथ से निकल जाने के बाद बहुत से अमेरिकी निर्माता अपने मिशन को पूरा मानते हैं। और उन्हें अधिक बारीकी से निगरानी करनी चाहिए कि एक विदेशी राज्य के भीतर इसके आंदोलन की प्रक्रिया में इस उत्पाद का क्या होता है।

चावल। 94. वितरण चैनल की सामान्य संरचना

अंतरराष्ट्रीय विपणन

विभिन्न देशों के अंतरराज्यीय वितरण चैनल एक दूसरे से कई मायनों में भिन्न हैं। प्रत्येक व्यक्तिगत विदेशी बाजार की सेवा करने वाले बिचौलियों की संख्या और प्रकारों में बड़े अंतर हैं।

छात्र के लिए पोर्टल। आत्म प्रशिक्षण

बाजार के बारे में जानकारी एकत्र करने के तरीके। नमूना लेने की विधि और इसके फायदे

सांख्यिकीय अनुसंधान में सूचकांक के तरीके

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