Я нерепрезентативен что значит
Репрезентативные и нерепрезентативные (тенденциозные) выборки
Мы хотим, чтобы выборка была репрезентативной для нашего контингента. Чтобы выборка была репрезентативной, входящие в нее наркоманы должны быть мужчинами и женщинами из всех социально-экономических слоев общества, иметь различные уровни интеллекта, проживать в городских и сельских районах и т.д. Репрезентативная выборка необходима для того, чтобы можно было обобщить полученные результаты и решить, какая из программ в целом успешнее. Обобщением называется распространение результатов, полученных на выборке, на весь контингент, т.е. мы подразумеваем, что при обследовании всего контингента получили бы аналогичные результаты.
Что происходит, если выборка не репрезентативна для контингента? Предположим, что одна из программ стоит очень дорого, а другая программа предназначена для бедных и субсидируется государством. Это примеры нерепрезентативных (тенденциозных) выборок. Поскольку они не репрезентативны, вы не можете пользоваться ими для того, чтобы делать выводы обо всем контингенте наркоманов, употребляющих героин
Самое большое фиаско во всей истории выборок произошло, по-видимому, в 1936 г., когда журнал «Литературный дайджест» разослал по домашним адресам более 10 миллионов бюллетеней, чтобы предсказать результаты выборов президента, которые должны были состояться в том же году (Kimble, 1978). На этой большой выборке были получены совершенно ясные результаты: следующим президентом будет Альф Лэндон. Что, вы не знаете такого президента? Я уверена, что не знаете, потому что президентом США в 1936 г был избран Франклин Делано Рузвельт. В чем же было дело? Проблема состояла в том, как были отобраны избиратели, вошедшие в выборку. Бюллетени рассылались подписчикам этого литературного журнала, людям, чьи адреса были в телефонной книге, и владельцам автомобилей. Напоминаю, что дело было в 1936 г., когда только состоятельные люди подписывались на журналы и имели телефоны или автомобили. В выборку не было включено большое число менее богатых избирателей, многие из которых голосовали за Руз-
вельта, а не за Лэндона. Поскольку выборка была нерепрезентативной, нельзя было обобщать результаты на весь контингент. Несмотря на то, что в выборку было включено большое количество избирателей, результаты оказались неправильными, поскольку она была нерепрезентативной.
Часто бывает нелегко заметить, какое глубокое влияние оказывают нерепрезентативные выборки на получаемую нами информацию. Например, пользуются большой популярностью (возможно, потому, что кто-то зарабатывает деньги на оплате телефонных разговоров) телефонные опросы, в которых респонденты сами звонят, чтобы ответить на заданный вопрос. Предположим, телефонный опрос показал, что 75% респондентов, позвонивших, чтобы выразить свое мнение о смертной казни, были против нее. Какие выводы можно сделать из этого? Абсолютно никаких! Опросы такого типа называются slops (selected listeners opinion polls), что означает «опрос мнений избранных слушателей», а также отражает их ценность (slops по-английски также означает «помои»). Только люди с крайними взглядами по какому-либо вопросу не пожалеют времени и денег на то, чтобы позвонить и выразить свое мнение. Хотя обычно перед этими опросами предупреждают, что «это не научные данные», комментатор затем переходит к изложению бессмысленных результатов, как будто они отражают общественное мнение.
Еще одной ловушкой при составлении выборки является возможность смешанного влияния факторов (confounding). Поскольку пациенты этих двух гипотетических программ лечения от героиновой наркомании отличаются между собой по нескольким признакам, — т. е. по первой программе консультации проводят ровесники, а наркоманы очень состоятельны, а по второй программе предлагается лечение другого типа, и пациенты очень бедны, — мы не можем определить, зависят ли различия в показателях выздоровления от типа лечения или от уровня доходов пациентов. Поскольку мы не можем разделить влияние типа лечения и уровня доходов пациентов, то по этим результатам нельзя судить о том, какой тип лечения успешнее.
Обычно ученые пользуются удобными (convenience) выборками. Они исследуют группу людей, которые легко доступны. Чаще всего участниками психологических экспериментов бывают студенты колледжей и крысы. Насколько широко можно обобщать результаты, полученные на этих выборках, зависит от того, какой вопрос вы исследуете. Если вы хотите понять, как работает человеческое зрение, студенты колледжа будут подходящими участниками, особенно если вас интересуют молодые и здоровые глаза. С другой стороны, если вы хотите разобраться в вопросе о стереотипизации половых ролей у взрослых, студенты колледжа не будут репрезентативной выборкой, поскольку по сравнению с другими взрослыми они менее склонны к стереотипизации. В этом случае вы можете обобщать результаты только на студентов колледжа.
Во время недавних выборов в Калифорнии велось много споров по вопросу о введении ваучерной системы для оплаты среднего образования. Как вам, возможно, известно, некоторые люди считают, что образование выиграло бы, если бы родители получали ваучеры на сумму, которую государство тратит на обучение ребенка в средней школе. Затем родители могли бы воспользоваться этим ваучером и выбрать любую школу, которую они считают наиболее подходящей для своего ребенка. Это сложная проблема, поскольку сторонники ваучеризации утверждают, (272:) что конкуренция приведет к повышению уровня всех школ, а противники доказывают, что богатые родители будут доплачивать и посылать своих детей в частные школы, в то время как бедные родители будут вынуждены отдавать ваучеры в более дешевые и слабые школы. Я не хочу обсуждать здесь вопрос о ваучерах, но приведу объявление, которое часто появлялось в печати в предвыборный период. Оно звучало примерно так:
Государственные школы Калифорнии плохо справляются с обучением наших детей. Знаете ли вы, что результаты старшеклассников из Калифорнии на вступительных экзаменах в колледж значительно ниже, чем результаты старшеклассников из штата Миссисипи?
Мышление авторов этого объявления можно подвергнуть критике по многим пунктам (включая и явную инсинуацию в адрес штата Миссисипи), но целью нашего обсуждения является только рассмотрение характера сравниваемых выборок. Вступительные экзамены в колледж сдают только те школьники, которые собираются учиться в колледже. В Калифорнии эти экзамены сдает гораздо большая часть старшеклассников, чем в Миссисипи. Хотя я не знаю точных фактических цифр, предположим, что в Калифорнии эти экзамены сдают 40% лучших выпускников средней школы, а в Миссисипи — только 10%. Теперь вы видите, почему можно ожидать, что выпускники из Миссисипи покажут лучшие результаты — из-за нерепрезентативности выборки. Существуют и другие причины, по которым можно ожидать, что эти результаты не связаны с качеством образования. В Калифорнии много недавно приехавших иммигрантов, потому многие учащиеся говорят по-английски не так хорошо, как те, для кого английский язык является родным. Из-за этого средний балл учащихся штата тоже может понизиться. Таким образом, опять дело в выборке, поскольку не проводится сравнение групп, которые отличаются лишь одной интересующей нас переменной (штат, в котором получено образование). Конечно, не исключено, что в Миссисипи школьники получают лучшее образование, чем в Калифорнии, но это не следует из приведенных данных.
Размер выборки
Получив наперсток фактов, мы делаем поспешные обобщения размером с целую лохань.
Гордон Олпорт (Allport, 1954, р. 8)
Количество испытуемых, включенных в выборку, называется размером выборки. Допустим, что по первой программе лечились 6 пациентов/испытуемых, а по второй программе — 10 пациентов/испытуемых. (Испытуемый — это человек, животное или организм, который участвует в эксперименте.) Обе эти выборки слишком малы, чтобы определить степень успешности лечения. При проведении экспериментов ученые часто используют большое количество испытуемых. Если по какой-то причине у них не окажется большого количества испытуемых, то, возможно, им придется осторожнее и консервативнее относиться к выводам, полученным с помощью своих исследований. Несмотря на то что обсуждение числа испытуемых, (273:) необходимых для проведения эксперимента, выходит за рамки этой книги, важно помнить, что для большинства повседневных целей мы не можем обобщать на весь контингент результаты наблюдений за реакциями небольшой группы людей.
Предположим, что с вами произошла следующая история. После нескольких месяцев колебаний вы, наконец, решили купить машину марки «Шевроле Камаро». Вы обнаружили, что эта машина имеет высокий рейтинг в двух журналах — в Consumer Reports («Отзывы потребителей») и Road and Track («Пути — дороги»). Цена «Камаро» укладывается в ваш бюджет, и вам нравится его обтекаемая форма и спортивный стиль. Выходя из дома, чтобы оформить сделку, вы встречаетесь с близкой подругой и сообщаете о своей предполагаемой покупке. «»Камаро?» — кричит она. — Брат моего мужа купил эту машину — это просто консервная банка. Она постоянно ломается на дороге. Ее так часто таскали на буксире, что пора заменять бампер». Что вы будете делать?
Большинству людей было бы трудно все-таки решиться на покупку, потому что они не обращают достаточного внимания на размеры выборки. Общенациональные журналы, вероятно, проверили много машин перед тем, как определили свой рейтинг. Брат мужа вашей подруги — это один испытуемый. Вам следует больше доверять результатам, полученным на больших выборках, по сравнению с результатами, полученными на маленьких (при условии, что «эксперименты» были одинаково корректными). Тем не менее, многие считают рекомендации единственного человека, особенно если это их знакомый, убедительнее информации, полученной на большой выборке.
Мы склонны игнорировать важность достаточно большого размера выборки, когда действуем как «интуитивные ученые». Именно поэтому рекомендации являются таким мощным средством убеждения людей, внушая им, что делать и во что верить. Но рекомендации основываются на опыте только одного человека, и часто этому человеку платят за то, чтобы он хвалил определенный товар. В моей коллекции есть реклама телефонных консультаций экстрасенса, где в качестве доказательства того, что советы экстрасенсов эффективно помогают решить целый ряд проблем, приводятся «реальные случаи». «Жительница города Лансинга в штате Мичиган вновь обрела интерес к жизни после одной беседы с экстрасенсом. А женщина из Питтсбурга (штат Пенсильвания) чувствует, что экстрасенс как будто заглянул прямо ей в душу» («Космополитен», январь, 1994). Чтобы эти комментарии звучали более правдоподобно и носили личный характер, авторы ссылаются на определенных людей, не называя их имен, но указывая название города и штата. Чем определеннее получаемая нами информация, тем больше вероятность, что мы поверим в ее истинность. Но дайте мне передохнуть!
шуюся лично меня, потому что надеюсь, что она заставит вас задуматься о том, какие необходимы доказательства, чтобы заплатить сотни долларов за совет незнакомого и заинтересованного в ваших деньгах человека, у которого нет документов, подтверждающих его компетенцию в области психологии или науки.
Вариативность
Термин вариативность указывает на то, что не все люди одинаковы. Предположим, что вы знаете человека, который «дымил, как паровоз» и прожил до ста лет. Означает ли это, что гипотеза об отрицательном влиянии курения на здоровье неверна? Отнюдь нет. Влияние курения на здоровье определялось многими независимыми исследователями, которые работали с большим количеством испытуемых. Люди демонстрируют различные реакции, придерживаются разных мнений и имеют разные способности. При осмыслении результатов важно помнить о роли вариативности.
Несколько лет назад поднялось много шума вокруг применения лаэтрила (laetrile), т.е. экстракта абрикосовых косточек, для лечения рака. Несмотря на то, что официальная медицина Соединенных Штатов признала его бесполезность в борьбе против рака, многие люди продолжали верить, что с помощью лаэтрила можно излечиться. Предположим, что вы прочитали о человеке с диагнозом «рак», который затем принимал лаэтрил. Впоследствии этот счастливчик излечился от рака. Какие выводы вы сделаете? Захочется ли вам заключить, что, по крайней мере, в некоторых случаях лаэтрил может вылечить или помочь вылечить рак? Такое заключение необоснованно. Некоторые люди вылечиваются от рака, а другие — нет. Так же как люди различны по своим убеждениям и установкам, они по-разному реагируют на болезнь. Если размер выборки равен единице, мы не можем заключить, что лаэтрил внес свой вклад в выздоровление больного. Чтобы решить, полезен ли лаэтрил при лечении рака, необходимы широкомасштабные сравнительные исследования уровней выживания групп больных раком, которые лечились лаэтрилом, и групп больных, которые лечились другими способами. Когда государственные организации провели такие тесты, оказалось, что лаэтрил бесполезен. Легко понять, что отчаявшиеся больные раком поддаются заблуждению и верят в результаты, полученные на очень маленьком количестве людей.
Готовность людей поверить, что результаты, полученные всего на нескольких испытуемых, можно обобщать на весь контингент, называется законом малых чисел (Tversky & Kahneman, 1971). На самом деле мы можем быть более уверены, когда работаем с большими выборками, а не с маленькими (Kunda & Nisbett, 1986). При экспериментальном исследовании этого явления (Quattrone & Jones, 1980) студенты колледжа продемонстрировали веру в то, что если один из членов группы принимает определенное решение, то другие члены этой группы примут такое же решение. Этот результат был особенно стойким, когда студенты одного колледжа наблюдали за решениями студентов других колледжей. Таким образом, мы видим, что вера в закон малых чисел способствует сохранению предрассудков и стереотипов. Мы склонны верить, что действия одного члена группы являются показателем действий всей группы. Слышали ли вы, как кто-нибудь говорит: «Все ____ (вставьте (275:) сюда название группы, к которой принадлежите) похожи друг на друга»? Одна знакомая как-то сказала мне, что все ямайцы — жулики и воры. Она пришла к такому заключению после одного неприятного инцидента, который произошел у нее с жителем Ямайки. Такого рода утверждения являются проявлением закона малых чисел. Теперь вы можете понять, как закон малых чисел может объяснить происхождение многих предрассудков, таких, например, как расизм? Единственное запомнившееся событие с участием члена группы, с которой мы редко вступаем в контакт, может повлиять на наши представления о всех остальных членах этой группы. Как правило, перед тем как прийти к какому-либо заключению, необходимо накопить большое количество наблюдений о людях и событиях.
Существует одно исключение из общего принципа, которое состоит в том, что для достоверных обобщений результатов на весь контингент необходимы большие выборки. Это исключение имеет место тогда, когда контингент совершенно однороден. Если, например, каждый человек из интересующего нас контингента совершенно одинаково отвечает на любой вопрос (например, «Одобряете ли вы смертную казнь?») или одинаково реагирует на любое лечение (например, не имеет «сердечных приступов» при лечении простым аспирином), то размер выборки больше не играет роли. Конечно, люди не бывают одинаковыми. Вы, вероятно, считаете, что об этом можно было бы и не говорить, поскольку все и так знают, что все люди разные. К сожалению, исследования показали, что большинство из нас склонно к недооценке изменчивости групп, которые нам не знакомы.
Члены всех групп меньшинств часто рассказывают, что лидеры или члены других групп обращаются к ним и спрашивают: «Что афроамериканцы (или женщины, или латиноамериканцы, или азиаты, или члены любой из групп меньшинств) думают по этому вопросу?» При этом как будто подразумевается, что несколько членов группы меньшинства могут говорить от имени всей группы. Это проявление нашей веры в то, что группы, к которым мы не принадлежим, гораздо более гомогенны (однородны), чем наша.
Способность к точному прогнозированию частично зависит от умения точно оценивать степень вариативности. Важно иметь это в виду всякий раз, когда вы проверяете гипотезу — в строго научной обстановке или при неформальных попытках определить причинные связи в своем повседневном окружении.
Определение причины
Верите ли вы, что дети, которыми пренебрегают родители, становятся малолетними преступниками? Помогает ли бег трусцой от депрессии?
Способствует ли диета с низким содержанием жиров увеличению продолжительности жизни? Правда ли, что одежда делает человека?
Дают ли глубокие духовные убеждения душевное спокойствие?
Способствуют ли занятия по критическому мышлению совершенствованию мышления студентов вне занятий?
Все эти вопросы касаются причинной связи, при которой считается, что одна переменная (например, пренебрежение родительскими обязанностями) является (276:) причиной другой переменной (например, правонарушений). Какая информация необходима для того, чтобы правильно установить причинные связи?
Морфологический разбор слова «нерепрезентативен»
Морфологический разбор «нерепрезентативен»:
«Нерепрезентативен»
Грамматический разбор
Смотрите также:
Синтаксический разбор «Я не люблю, когда математики, знающие намного больше меня, не могут ясно выражать свои мысли.»
Морфологический разбор слова «нерепрезентативен»
Фонетический разбор слова «нерепрезентативен»
Карточка «нерепрезентативен»
Разбор частей речи
Далее давайте разберем морфологические признаки каждой из частей речи русского языка на примерах. Согласно лингвистике русского языка, выделяют три группы из 10 частей речи, по общим признакам:
1. Самостоятельные части речи:
2. Служебные части речи:
3. Междометия.
Ни в одну из классификаций (по морфологической системе) русского языка не попадают:
Морфологический разбор существительного
План морфологического разбора существительного
Малыш (отвечает на вопрос кто?) – имя существительное;
Морфологический разбор слова «молоко» (отвечает на вопрос кого? Что?).
Приводим ещё один образец, как сделать морфологический разбор существительного, на основе литературного источника:
«Две дамы подбежали к Лужину и помогли ему встать. Он ладонью стал сбивать пыль с пальто. (пример из: «Защита Лужина», Владимир Набоков).»
Дамы (кто?) — имя существительное;
Лужину (кому?) — имя существительное;
Ладонью (чем?) — имя существительное;
Пыль (что?) — имя существительное;
(с) Пальто (С чего?) — существительное;
Морфологический разбор прилагательного
Имя прилагательное — это знаменательная часть речи. Отвечает на вопросы Какой? Какое? Какая? Какие? и характеризует признаки или качества предмета. Таблица морфологических признаков имени прилагательного:
План морфологического разбора прилагательного
Полная луна взошла над городом.
Полная (какая?) – имя прилагательное;
Вот еще целый литературный отрывок и морфологический разбор имени прилагательного, на примерах:
Девушка была прекрасна: стройная, тоненькая, глаза голубые, как два изумительных сапфира, так и заглядывали к вам в душу.
Прекрасна (какова?) — имя прилагательное;
Стройная (какая?) — имя прилагательное;
Тоненькая (какая?) — имя прилагательное;
Голубые (какие?) — имя прилагательное;
Изумительных (каких?) — имя прилагательное;
Морфологические признаки глагола
Согласно морфологии русского языка, глагол — это самостоятельная часть речи. Он может обозначать действие (гулять), свойство (хромать), отношение (равняться), состояние (радоваться), признак (белеться, красоваться) предмета. Глаголы отвечают на вопрос что делать? что сделать? что делает? что делал? или что будет делать? Разным группам глагольных словоформ присущи неоднородные морфологические характеристики и грамматические признаки.
Морфологические формы глаголов:
Морфологический разбор глагола
Морфологический разбор глагола пример
Чтобы понять схему, проведем письменный разбор морфологии глагола на примере предложения:
Вороне как-то Бог послал кусочек сыру. (басня, И. Крылов)
Послал (что сделал?) — часть речи глагол;
Следующий онлайн образец морфологического разбора глагола в предложении:
Какая тишина, прислушайтесь.
Прислушайтесь (что сделайте?) — глагол;
План морфологического разбора глагола онлайн бесплатно, на основе примера из целого абзаца:
— Его нужно предостеречь.
— Не надо, пусть знает в другой раз, как нарушать правила.
— Подождите, потом скажу. Вошел! («Золотой телёнок», И. Ильф)
Предостеречь (что сделать?) — глагол;
Пусть знает (что делает?) — часть речи глагол;
Нарушать (что делать?) — слово глагол;
Подождите (что сделайте?) — часть речи глагол;
Вошел (что сделал?) — глагол;
РЕПРЕЗЕНТАТИВНЫЙ
Смотреть что такое «РЕПРЕЗЕНТАТИВНЫЙ» в других словарях:
репрезентативный — представляющий, представительный; характерный, показательный Словарь русских синонимов. репрезентативный прил., кол во синонимов: 6 • дающий возможность судить … Словарь синонимов
репрезентативный — ая, ое. representatif adj. Представительный, характерный. БАС 1. Вы пишите о какой то проектируемой конституции по репрезентативной системе. 3. 1. 1819. Митр. Евгений Анастасевичу. // РА 1889 2 165. Узнали в России о таком решении восточных… … Исторический словарь галлицизмов русского языка
репрезентативный — Статистически представительный [http://www.lexikon.ru/sexology.html] Тематики сексология … Справочник технического переводчика
Репрезентативный — статистически представительный (Источник: Сексологический словарь) статистически представительный (Источник: Краткий словарь сексопатологических терминов) … Сексологическая энциклопедия
репрезентативный — прил. Характеризующийся репрезентативностью, являющийся представителем кого либо или чего либо. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
репрезентативный — репрезентативный, репрезентативная, репрезентативное, репрезентативные, репрезентативного, репрезентативной, репрезентативного, репрезентативных, репрезентативному, репрезентативной, репрезентативному, репрезентативным, репрезентативный,… … Формы слов
репрезентативный — репрезентат ивный; кратк. форма вен, вна … Русский орфографический словарь
репрезентативный — кр.ф. репрезентати/вен, репрезентати/вна, вно, вны; репрезентати/внее … Орфографический словарь русского языка
репрезентативный — Syn: представляющий, представительный … Тезаурус русской деловой лексики
репрезентативный — ая, ое; вен, вна, вно. [франц. représentatif показательный, типичный] Дающий объективное представление о чём л.; являющийся типичным представителем большого количества, совокупности чего л. Р ые цифры анализов. Р. ответ. ◁ Репрезентативность, и;… … Энциклопедический словарь
Простыми словами о выборке
Привет. Я UX-исследователь в СКБ Контур. Чаще всего в работе я использую качественные методы исследований — глубинные интервью и модерируемые юзабилити-тестирования. Количественные исследования без подготовленной инфраструктуры со стороны разработки более ресурсозатратные, поэтому самостоятельно их провести сложнее.
Но самое сложное для меня в проведении количественного исследования — это выборка. Мне ближе гуманитарная сторона исследовательской работы, поэтому разобраться в выборке сложнее, чем в техниках ведения интервью. Если у тебя такая же проблема, эта статья будет полезна.
Ниже я попробовала просто рассказать о выборке, репрезентативности и методах отбора при проведении количественного исследования.
Выборка и репрезентативность
Опрос — это количественный метод, направленный на получение точной, объективной и статистически значимой информации. Если качественные методы помогают в формулировке гипотез, то количественные — масштабируют и проверяют эти гипотезы на всей целевой аудитории.
Поэтому важно проводить отбор респондентов таким образом, чтобы выборочная совокупность отражала состав всей генеральной совокупности.
В социологии есть термин — единица наблюдения. Это может быть один человек, группа или сообщество в зависимости от целей исследования.
Генеральная совокупность — это вся совокупность единиц наблюдения, имеющих отношение к теме исследования.
Например, если ты проводишь продуктовое исследование, то скорее всего твоя генеральная совокупность — это все пользователи сервиса или определенный сегмент.
Выборочная совокупность — часть генеральной совокупности, которую вы изучаете в ходе исследования с помощью разработанных вами инструментов (анкета, гайд и прочее).
Например, в ходе исследования было опрошено 400 респондентов среди всех пользователей сервиса. Это твоя выборочная совокупность.
Выборка должна быть репрезентативной, иначе результаты количественного исследования будут сомнительными.
Репрезентативность — обеспечение в выборочной совокупности наличия всех видов единиц генеральной совокупности в достаточном количестве.
Репрезентативность имеет качественное и количественное выражение. Качественная репрезентация обязывает включить в выборку все возможные варианты респондентов, особенно, если какой-то признак влияет на опыт использования сервиса.
Например, выборка не будет репрезентативной если ты опросишь только новых пользователей (если это не оправдано целями исследования). Особенно это исказит результаты исследования, если длительность использования напрямую влияет на проверку гипотезы.
На практике, особенно в онлайн-опросах, качественная репрезентативность может страдать. Ею можно пренебречь, если вы уверены, что на проверку гипотезы не повлияет принадлежность респондента к той или иной группе. Онлайн-опросы предполагают стихийную выборку и поэтому предусмотреть присутствие всех типов респондентов сложно. Про стихийную выборку подробнее я расскажу ниже.
Чтобы соблюсти количественную репрезентацию нужно обеспечить достаточное число респондентов, в том числе по каждой группе внутри выборки.
Например, если ты пригласишь на опрос 80% новых пользователей и лишь 20% пользователей с опытом — это тоже исказит результаты (опять же если это не предусмотрено дизайном исследования).
И, конечно, для того, чтобы масштабировать результаты опроса на всю генеральную совокупность (в нашем примере — на всех пользователей), нужно в целом рассчитать количество человек, которое ты планируешь пригласить для прохождения опроса.
Что значит «достаточное» количество человек для выборки.
К примеру, если проводить исследование на выборке в 50–100 человек, то погрешность в репрезентативности полученной информации будет выше, чем при опросе 800–1000 человек.
Но увеличивать до бесконечности число опрашиваемых нет смысла. После определенного количества респондентов ошибка выборки остановится на одном уровне.
Ошибка выборки — разность между характеристиками выборочной и генеральной совокупности. Это отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.
Где-то после 400 респондентов ошибка выборки не меняется. Поэтому обычно в опросах выборочная совокупность составляет 300–400 человек. При таком значении ты можешь уверенно переносить результаты исследования на всю аудиторию при соблюдении качественной репрезентации и корректно составленной анкеты.
Если генеральная совокупность небольшая, то и выборочная совокупность будет меньше стандартных 300–400 респондентов.
Если хочешь разобраться с формулой расчета выборки подробнее про нее можно узнать здесь.
Также ты можешь провести сплошной опрос. При сплошном опросе ты опрашиваешь всю генеральную совокупность.
Например, если есть интересный и немногочисленный сегмент пользователей (30–100 человек), ты можешь опросить их всех. Или это стартап и уже есть первые пользователи. В таком случае тоже можно провести опрос по всей генеральной совокупности.
На практике требованиями количественной репрезентации иногда пренебрегают в силу нехватки ресурсов на обзвон (если это телефонный опрос) или времени на сбор ответов. Или если опрос проводят для сбора гипотез, а не для принятия конечного решения.
Здесь важно понимать, какое решение должно быть принято на основе исследования. Если это важный продуктовый или бизнес-вопрос, то лучше потратить время и деньги на проверку гипотезы с репрезентативной выборкой, чтобы не получить неверные выводы. А если, это, к примеру, опрос для сбора отклика по новой фиче, то можно остановиться на 30–60 респондентах. Основные выводы ты сделаешь, а пользователи по мере работы в сервисе расскажут о том, что ты мог пропустить.
Методы отбора
В количественном исследовании по сравнению с качественным не важно кто перед тобой, потому что все выводы строятся по совокупности ответов респондентов и материал собирается в обезличенном виде. Поэтому в идеале в выборку респонденты должны попадать случайным образом, чтобы сделать результаты максимально свободными от искажений.
Чтобы этого достичь можно использовать один из методов формирования выборки.
Случайные выборки
Они предполагают, что в выборке каждый элемент генеральной совокупности имеет заранее заданную вероятность быть отобранным в исследование.
Простая случайная выборка. Сначала нужно присвоить каждому потенциальному респонденту идентификационный номер. Дальше с помощью генератора случайных чисел определить номера, которые будут включены в выборку для опроса.
Механическая выборка. Как и в простой выборке пользователям присваивается порядковый номер. Только отбор происходит не с помощью генератора случайных чисел, а с шагом равным n. Например, каждый сотый.
Стратифицированная выборка. Для такой выборки нужно поделить генеральную совокупность на сегменты или страты. После чего респонденты внутри каждой группы отбираются случайным образом. Из каждого сегмента выделяют пользователей пропорционально их доле в генеральной совокупности.
Кластерный отбор или гнездовая выборка. Группа потенциальных респондентов отбирается случайным образом из всей генеральной совокупности. Далее внутри этой группы опрашиваются все пользователи. Например, можно опросить всех пользователей, которые зарегистрировались в сервисе в прошлом квартале.
При таком отборе риск искажений выше и важно учитывать внешние и внутренние факторы. Может быть в прошлом квартале в жизни пользователей произошло что-то важное, что повлияло на их желание воспользоваться сервисом. Тогда эта группа будет сильно отличаться от генеральной совокупности.
Неслучайные выборки
Обычно такие методы отбора применяют, если нет возможности или ресурсов для формирования случайной выборки. Например, у тебя мало времени на опрос или нет данных о генеральной совокупности или респонденты труднодоступны.
Квотная выборка. Такой метод можно применять, если у вас есть знания о составе генеральной совокупности. Например, вы знаете, как ваши пользователи распределяются в разрезе по должности, отрасли компании, возрасту и так далее. Тогда можно пропорционально этим долям сформировать выборку: в каждом разрезе выбрать такое число респондентов, которое будет отображать статистику по всей аудитории.
Стихийная выборка. Это метод без особых правил. В опрос попадают все, кто захочет пройти опрос. Такая выборка типична для онлайн-опросов, размещенных в свободном доступе.
«Снежный ком». Тоже достаточно популярная и простая методика. Каждого респондента просят порекомендовать нового среди его друзей, коллег и знакомых, которые подходили бы под параметры исследования. Такая выборка часто применяется когда самостоятельно найти интересующих респондентов затруднительно. Например, пользователи, занимающие высокую должность или с высоким доходом.
«Типичный представитель». Из генеральной совокупности отбираются респонденты с типичными признаками целевой аудитории. Только определить, что взять за такой признак, обычно сложно.
Отдельно стоит сказать про многоступенчатые выборки. На практике чаще всего (иногда интуитивно) исследователи используют как раз многоступенчатый метод. Такой отбор предполагает наличие двух или более этапов формирования выборки. Проще говоря, это микс нескольких методов отбора.
Например, ты собрал статистику по своей аудитории и знаешь, что большинство пользователей находятся в Москве. Это будет первая ступень отбора по «типичному представителю». Далее среди пользователей-москвичей ты приглашаешь на опрос каждого сотого (механическая выборка).
Проводя количественное исследование, не забывай о репрезентативности и продумывай подходящий метод отбора респондентов. Хорошая подготовка — половина успеха.