Ứng dụng kỹ thuật lấy mẫu trong nghiên cứu marketing
Ứng dụng các kỹ thuật lấy mẫu trong nghiên cứu tiếp thị!
1. Lấy mẫu trong nghiên cứu tiếp thị:
Lấy mẫu dựa trên luật về tính đều đặn thống kê và quy luật quán tính của số lượng lớn.
Theo luật về tính đều đặn thống kê nếu một số lượng nhỏ vật phẩm (được gọi là mẫu) được lấy từ một số lượng lớn vật phẩm (vũ trụ dân số), mẫu sẽ có xu hướng sở hữu hầu hết các đặc điểm giống như các nhóm lớn ổn định hơn các nhóm nhỏ vì chúng ta có hiệu ứng bù của độ lệch theo các hướng đối nghịch. Một mẫu là một lựa chọn các đơn vị từ toàn bộ nhóm được gọi là dân số. Trong tiếp thị, một mẫu là một phân khúc cụ thể hoặc một phần của thị trường.
(a) Kế hoạch lấy mẫu là yếu tố quan trọng của thiết kế nghiên cứu:
Nó chỉ ra những điều sau đây:
(i) Đơn vị lấy mẫu trực tiếp, tức là ai sẽ được khảo sát?
(ii) Kích thước mẫu Ví dụ, có bao nhiêu người trả lời được liên hệ theo khảo sát.
(iii) Quy trình lấy mẫu, tức là chọn chúng như thế nào?
(iv) Lấy mẫu Media Media tức là cách tiếp cận chúng để có được thông tin mong muốn.
(b) Nhà nghiên cứu tiếp thị phải có hiểu biết rõ ràng về những điều sau đây:
(i) Dân số
(ii) Đơn vị lấy mẫu
(iii) Danh sách nguồn
(iv) Cỡ mẫu
(v) Phương pháp lấy mẫu
(vi) Lỗi lấy mẫu.
2. Phương pháp hoặc các kiểu lấy mẫu:
3. Lấy mẫu xác suất:
(i) Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản:
Mọi thành viên của dân số đều có cơ hội lựa chọn như nhau.
(ii) Mẫu ngẫu nhiên phân tầng:
Dân số được chia thành các nhóm loại trừ lẫn nhau, mẫu ngẫu nhiên được rút ra từ mỗi nhóm.
(iii) Mẫu cụm:
Dân số được chia thành các nhóm loại trừ lẫn nhau và nhà nghiên cứu rút ra một mẫu của nhóm để phỏng vấn.
(iv) Lấy mẫu có hệ thống:
Đơn vị đầu tiên được chọn ngẫu nhiên từ khung lấy mẫu. Các đơn vị khác sau đó được chọn theo khoảng thời gian thông thường tùy thuộc vào kích thước của khung lấy mẫu, do đó, mỗi đơn vị thứ năm hoặc mỗi đơn vị thứ trăm có thể được chọn.
(v) Lấy mẫu khu vực:
Khu vực địa lý tổng thể được bao phủ trong một cuộc khảo sát được chia thành nhiều khu vực nhỏ hơn trong đó một mẫu ngẫu nhiên được chọn.
(vi) Lấy mẫu nhiều tầng:
Liên quan đến việc lựa chọn các đơn vị trong nhiều đơn vị lấy mẫu chính giai đoạn từ các đơn vị giai đoạn đầu tiên, đơn vị giai đoạn thứ hai từ các đơn vị lấy mẫu chính và giai đoạn thứ ba từ các đơn vị giai đoạn thứ hai, v.v.
4. Lấy mẫu không xác suất:
(i) Mẫu thuận tiện:
Các nhà nghiên cứu chọn các thành viên dân số dễ tiếp cận nhất để lấy thông tin.
(ii) Mẫu phán quyết:
Các nhà nghiên cứu sử dụng phán đoán để lựa chọn các thành viên dân số có triển vọng tốt cho thông tin chính xác.
(iii) Mẫu hạn ngạch:
Các nhà nghiên cứu tìm và phỏng vấn một số người theo quy định trong mỗi một số loại.
(iv) Mẫu có mục đích:
Đơn vị mẫu (thành viên) được chọn để đáp ứng các tiêu chí định trước đã được coi là quan trọng.
(v) Mẫu haphazard:
Các đơn vị mẫu được chọn mà không có bất kỳ sự thiên vị hoặc lý do đặc biệt.
5. Ưu điểm, giá trị và lỗi trong lấy mẫu
(a) Ưu điểm của Lấy mẫu:
(i) Kết quả đáng tin cậy hơn:
Việc lấy mẫu để thay đổi đảm bảo kết quả đáng tin cậy hơn.
(ii) Thông tin chi tiết hơn:
Kỹ thuật lấy mẫu đảm bảo thu thập thông tin chi tiết và đáng tin cậy hơn.
(iii) Tiết kiệm thời gian và lao động:
Phương pháp này là một phần của dân số, một thời gian và lao động đáng kể được tiết kiệm.
(iv) Tiết kiệm chi phí:
Số lượng nỗ lực và chi phí liên quan đến việc thu thập thông tin luôn ít hơn cho đơn vị mẫu so với điều tra dân số hoàn chỉnh, nghĩa là tổng gánh nặng tài chính của khảo sát mẫu nói chung ít hơn so với phương pháp điều tra dân số.
(b) Yêu cầu lấy mẫu:
(i) Một kế hoạch cẩn thận và phải thực hiện. Nếu không, kết quả thu được có thể dẫn đến không chính xác và sai lệch.
(ii) Dịch vụ chuyên gia được yêu cầu trong phương pháp lấy mẫu. Trong trường hợp không có các dịch vụ như vậy, thông tin thu được từ các khảo sát mẫu không thể dựa vào.
(iii) Nếu thông tin được yêu cầu cho mỗi và mọi đơn vị trong nghiên cứu, một cuộc khảo sát liệt kê đầy đủ là cần thiết.
(c) Lỗi lấy mẫu:
Lỗi phát sinh do một trong hai:
(i) Quá trình chọn mẫu bị lỗi, hoặc
(ii) Công việc bị lỗi trong quá trình thu thập dữ liệu hoặc
(iii) Phương pháp phân tích bị lỗi được gọi là lỗi lấy mẫu. Những lỗi này có thể được giảm nếu người ta có kiến thức và ước tính lỗi lấy mẫu.
Độ tin cậy của lấy mẫu được xác định bởi sự đối ứng của sai số chuẩn của ước tính được gọi là độ chính xác của ước tính. Sai số chuẩn của ước tính tỷ lệ nghịch với căn bậc hai của cỡ mẫu. Nói cách khác, độ tin cậy và hiệu quả của thiết kế lấy mẫu tỷ lệ với căn bậc hai của cỡ mẫu có thể được tăng lên bằng cách lấy các mẫu lớn.
