Dobór próby do badania

Natchnieniem do napisania poniższego artykułu była rozmowa z naszymi klientami, w której pojawiło się zagadnienie doboru próby do badania. Chcemy zatem, na tym prostym przykładzie, pokazać Wam typową pułapkę, z jaką spotykamy się rozmawiając z klientami na temat analizowania pozyskanych danych.

Jeden z naszych klientów wysyłał swoich przedstawicieli do 8 tysięcy placówek w całej Polsce. Planowano zbadać 500 placówek pod kątem implementacji specjalnych ekspozycji i planogramów. Spoglądając na to zagadnienie z perspektywy wiarygodności statystycznej i poziomu błędu, to próba 500 placówek z 8 tysięcy daje bardzo dobre parametry reprezentatywności – tylko 4% błędu przy poziomie ufności 95%. W trakcie rozmów nasz klient wskazał także, że interesuje go podział na 4 duże regiony w Polsce. Jeżeli na populację nałoży się taką kategorię i analogicznie podzieli próbę to otrzymamy populację wynoszącą średnio 2 tysiące placówek i próbę 125. Taki zabieg nie skutkuje jeszcze dramatycznymi zmianami w zakresie statystycznej jakości takiego badania. Okazuje się, że przy wybranym wcześniej poziomie ufności 95% błąd wzrośnie do, nadal sensownych 8%

Jak, dzięki weryfikacji dystrybucji produktu, pomogliśmy wiodącemu producentowi lodów zdiagnozować problem z dystrybucją produktów? Zobacz nasze Case Study z tego badania.

Jednak prawdziwa „rewolucja” pojawiła się w momencie gdy dodatkowo, w każdym z regionów, oczekiwany był podział na terytoria, których w każdym z regionów było 10. Tym samym gdyby podejść mechanicznie do zagadnienia i zastosować do 200 placówek próbę 12 osiągnęlibyśmy kuriozalny poziom błędu wynoszący 27%. Jako firma badawcza odmawiamy nawet kategoryzacji populacji placówek do badania kryterium, które spowoduje tak niski poziom wiarygodności badania na najbardziej szczegółowym poziomie analitycznym. Żeby w takim przypadku osiągnąć błąd nie większy niż 10% próba dla 200 placówek musi wynieść 65. Może to się wydawać niezbyt intuicyjne, ale im mniejsza populacja, tym większa musi być próba, która dałaby wiarygodne statystycznie wyniki.

Samodzielnie zlecaj dowolne badania tysiącom osób w całej Polsce! Przeprowadź ankietę lub skieruj ludzi w dowolne miejsca w kraju aby wykonali dla Ciebie różne zadania, a potem na bieżąco oglądaj spływające dane i podejmuj na ich podstawie najlepsze decyzje! Sprawdź innowacyjną platformę Skilltelligence Live!

   

Stąd dla badań opinii publicznej w Polsce, dla populacji 38 milionów, wystarcza zazwyczaj próba nieco ponad tysiąca wywiadów. Z kolei, jak widać na naszym przykładzie niezbędne będzie sprawdzenie blisko 1/3 populacji 200 placówek aby, dopuszczając błąd 10%, wnioskować o różnicach w realizacji promocji pomiędzy poszczególnymi terytoriami.

Wielu z naszych Klientów zaskakuje fakt, że przy zmniejszającej się populacji, którą chcemy poddać statystycznie reprezentatywnemu badaniu, próba niezbędna do zachowania pożądanego poziomu błędu i pewności nie maleje proporcjonalnie do zmniejszającej się populacji – mówi Łukasz Głowacz Co-founder & CEO firmy Skilltelligence. –Relacja ta jest mocno nieliniowa i w małych populacjach. Na przykład dla 200 specjalistycznych sklepów i dla oczekiwanego niskiego poziom błędu powinna wynieść ponad 60% wszystkich tych placówek – dodaje.

Umów się na darmowe przygotowanie scenariusza dla Twojego produktu. Zadzwoń pod numer tel. +48 517 470 748 lub napisz na biuro@skilltelligence.pl . Dołącz do Grupy Żywiec, Acer, Johnson & Johnson oraz dziesiątek innych, zadowolonych klientów.

Kontynuując przeglądanie strony, wyrażasz zgodę na używanie przez nas plików cookies. Więcej informacji

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close