좋은 표본 조사 디자인은 강한 표본 추출 전략으로 시작됩니다.
전통적인 시장 조사는 응답자의 대표 그룹 인 표본을 식별하고 액세스 할 수 있다는 아이디어를 기반으로합니다.
조사 연구의 대표 샘플
시장 조사에서 대표 샘플 이라는 용어 는 다음을 참조합니다.
- 목표 소비자 집단과 일치하는 소수의 소비자 선택 . 대상 우주의 예는 20 세에서 30 세 사이의 스마트 폰 소유자 및 사용자가 될 수 있습니다.
- 조사 결과에 영향을 줄 것으로 예상되는 모든 속성에 대해 견본과 우주 간의 일치 가 강해야합니다.
- 샘플 대 우주의 일치의 한 예가 젊은 여성 유명 인사가 고안 한 향수의 소비자 선택 일 수 있습니다. 이 경우 설문 조사 결과에 영향을 미칠 것으로 예상되는 속성은 18-28 세 여성으로 엔터테인먼트에 정통합니다.
- 두 번째 속성 집합은 도시 거주, 대학 등록, 동부 해안 또는 서해안 거주, 임의 소득 (소득 수준) 일 수 있습니다.
- 관련 특성이 표본에 포함될 수있는 구성원의 비율은 대상 소비자 집단의 구성원 비율과 매우 비슷해야합니다.
- 예를 들어, 소비자 우주, 사업가, 대학생 및 노인이 포함 된 경우, 수요일 오후 대학 서점의 유쾌한 학생으로부터 대표 샘플을 만들 수 없습니다.
- 설문 참여자에게 접근하기가 어려울 수 있습니다. 소비자의 전문 패널이 설문 조사에 자주 사용되는 주된 이유 중 하나입니다.
- 또 다른 효과적인 전략은 연구원이 하위 그룹에 대한 데이터를 추출 하는 데 도움이되는 층화 무작위 샘플링 절차를 사용하는 것입니다.
조사 연구에서 표본 선정
표본의 구성원은 편향을 줄이기위한 여러 가지 방법으로 선택됩니다. 이는 유효한 연구 결론을 도출 할 확률이 증가 한다는 것을 의미하며 결론은 목표 우주에 일반화 될 수 있습니다.
설문 조사 샘플은 무작위 추출 과정을 통해 선택하는 것이 바람직합니다. 예를 들어, 데이터베이스에서 샘플 구성원을 선택하면 데이터베이스 목록의 세 x 째 구성원을 모두 선택할 수 있습니다. 경우에 따라 샘플의 구성원을 무작위로 선택하지 않고 할당해야 할 수도 있습니다. 최상의 조건에서도 설문 조사는 기회와 관련이 있고 연구 설계와 관련이없는 표본 기반의 부정확 한 대상이되기 때문에 바람직한 접근 방식은 아닙니다. Experimental Resources에서 확인한 유권자 전화 투표 문제에서 수정 된 오류의 출처 목록을 살펴 보겠습니다. 이 목록에는 설문 조사 설계, 설문 조사 구현 및 설문 조사 데이터 분석에 대한 부정확 한 원인이 포함됩니다.
- 데이터베이스 구성원에 대한 불완전한 정보로 인해 중요한 변수가 샘플에서 제외됩니다.
- 선정 된 샘플 회원은 설문 조사 참여를 꺼린다.
- 연구 에 참여하는 것을 거부 하는 샘플 회원은 참여에 동의하는 샘플 회원보다 연구의 중요한 변수와 다르다.
- 설문 조사 응답자는 설문 조사 질문에 대해 거짓 또는 불완전한 응답을 제공합니다.
Experimental Resources 의 전화 폴링 목록에서 다시 수정 된이 목록의 항목은 설문 조사 디자인과 관련이 있습니다.
- 랜덤 화 프로세스가 사용되었지만 우연히 너무 많은 아웃 라이어를 선택합니다. *
- 설문 조사에 대한 질문은 잘못 표현되어 응답자를 혼란스럽게합니다.
- 설문 조사의 질문 순서는 후속 질문의 응답에 과도하게 영향을 미칩니다.
- 조사 응답은 데이터를 왜곡하는 가중치 또는 그룹화를받습니다.
일단 시장 조사원이 자신의 조사 연구에서 표본 집단이 표본이라는 사실을 합리적으로 느끼면 표본 크기 와 신뢰 구간 을 고려해야 합니다 .
Experiment Resources는 이상 치를 계산하고 제거하는 방법을 찾는 심리학 연구자가 만든 재미있는 웹 사이트입니다.