调查的成功与否,往往依赖于收集资料所选的样本,必须要确信调查的对象能够代表全体目标对象,因此,界定总体是十分重要的。
1.确定调查总体需要考虑的因素
(1)地域因素。抽查的地域是指顾客活动的范围,可能是一个城镇、一个城市、整个国家或者许多国家。
(2)人口统计因素。考虑到调查目标和产品目标市场,不同群体的观点与反应是至关重要的,18岁以上的顾客,18~34岁以上的顾客,还是家庭年收入超过2万元的职业女性,得到的调查结果是不一样的。
(3)产品或服务使用情况。产品或服务使用情况一般通过一定时间内消费者是否使用和使用频率来描述。例如,在一个星期内,你是否会在网上订购物品?近一月内,你是否打算购买空调?等等。
(4)认知度。在界定的总体中,大多数人不了解、不关注调查的问题,或与调查的问题没有任何关系,将会影响调查的结果。所以,对于调查问题的了解程度是必须关注的。
另外,为了确定总体,通常情况下,还需要确定那些应排除在外的被访者的特征。例如,大部分商业市场调查就因为一些所谓的安全性问题而排除某些个体。通常,调查问卷上的第一个问题就是询问采访对象或其家庭成员是否从事市场调查、广告或生产与调查内容有关产品的工作,如果采访对象指出他们从事其中某项工作,那么就不必要去采访他们了,这就是所说的安全性问题,因为这样的采访对象不保险。他们也许是竞争对手或为竞争对手服务的。
2.确定样本量需要考虑的因素
样本量是不是越大越好呢?当然不是,调查是要消耗大量人力、财力和时间的,并且,从统计学上讲,当样本量达到一定程度以后,再增加样本,对于提高调查效果的作用就不大了,反而会增加经费和时间。
那么是不是随便确定一个样本量就可以呢?当然也不行。样本量的大小受许多因素制约,如调查的性质、总体指标的变异程度、调查精度、样本设计、回答率、项目经费和时间等。一般来说,需要针对不同的情况考虑样本量的问题。
(1)市场潜力等设计量比较严格的调查所需样本量较大,而产品测试、产品定价、广告效果等,人们彼此之间差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。
(2)探索性研究样本量一般较小,而描述性研究就需要较大的样本。
(3)收集有关许多变量的数据,样本量就要大一些;如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析,样本量就应当更大;如果需要特别详细的分析,如做许多分类等,也需要大样本。
(4)针对子样本分析比只限于对总样本分析,所需样本量要大得多。
(5)总体指标的差异化越大,需要的样本量就越高。
(6)调查的精度越高,样本量越大。
(7)随机抽样比非随机抽样数目少一些。
在实际中,在确定样本量时,不考虑时间和费用这两个极为重要的因素是不可思议的,最终确定的样本量必须与可获得的经费预算和允许的时限保持一致。最终样本量的确定需要在精度、费用、时限和操作的可行性等相互冲突的限制条件之间进行协调。它还可能需要重新审查初始样本量、数据需求、精度水平、调查计划的要素和现场操作因素,并做必要的调整。
通常,统计调查机构和客户寻求在最有效使用费用的基础上(如缩短访问时间),使用户能对所需的样本量提供经费支持。另外,某一项调查为满足调查要求必须有一个最低的预算指标,如果低于这个指标的预算,不能满足调查最低精度的话,建议要放弃这项调查任务。例如,一些客户会经常要求调查公司完成200、300、400等特定的样本量。这种样本量确定的方法一方面可能考虑了调查误差,另一方面也可能是凭着以前的调查经验。在这种情况下,如果调查人员认为样本量的设计不能满足精度要求的时候,项目经理应建议按所需数量增加样本量,否则调查的结果会出现偏差。
实际中,调查决策更多地集中于成本与收益的比较分析,样本规模的确定可以考虑表中给出的数据,参照经验数据确定。
(1)如果是大型城市、省市一级的地区性研究,样本数在500~1 000个之间可能比较适合;而对于中小城市,样本量在200~300个之间可能比较适合;如果是多省市或者全国性的研究,则样本量在1 000~3 000个之间可能比较适合。
(2)对于分组研究的问题,每组样本量应该不少于50个。
(3)通过试验设计所做的研究,可以采用较小的样本量。例如,产品试用(留置)调查,在经费有限的情况下,可以将每组的样本量降低至30个左右,最好每组在50个以上,每组超过100个可能是一种资源浪费。
(4)在较小范围的地区或区域,进行有代表性的抽样调查,样本量约为200个。
(5)专业的询问,大概只需要几个人就可以。