第五章市场调查的抽样设计技术

第五章市场调查的抽样设计技术市场调查按其调查范围可划分为以下类型：全面市场调查（普查）市场调查典型市场调查非全面市场调查重点市场调查抽样市场调查市场是由千差万别的个体所组成的总体，对市场总体情况进行调查，若能够做到全面的、普遍的调查，其所得到的资料当然是最能反映市场总体特征的，但在许多情况下对市场实施全面市场调查是非常困难甚至是不可能的，例如总体非常大，或者商品质量测试会对商品产生破坏性等，都不可能进行全面市场调查，只能采取抽样调查方式。随着市场调查工作的深入发展，抽样市场调查已经成为一种最重要的调查方式，得到了极其广泛的应用。一、抽样调查的基本概念及类型（一）基本概念1、总体（全及总体）：就是人们所想认识的对象的全体。如某批产品、某类病人、某个生产过程等。用N表示。总体可能是无限的，但每次抽样调查时是有限的，因此要根据研究目的和方位对总体加以限定。例如，“我校在校大学生上网情况调查”2、样本：（抽样总体、样本总体）是从全及总体中抽选出来的所要调查的全部对象。用n表示。总体是大群体，样本是小群体。样本单位超过30个的称为大样本，在30个以下的称为小样本。3、抽样单位：样本抽取过程中的单位形式。抽样单位与总体单位在形式上有时并非一致。例如，要调查某市出售空调的商店的分布情况，构成总体单位的是销售空调的商店。抽样时可以按商业街道来抽，这时抽样单位是商业街道；4、抽样框：即抽样范畴，是指供抽样所用的总体清单。由于抽样有一次抽样，还有多阶段抽样，所以抽样框也就有一次性抽样框和多段抽样框两类。抽样框的数目应与抽样单位的层次相对应。例如，要调查某大学学生上网情况，这时抽样框就是该校全体大学生的花名册。这个花名册为一次性抽样框；如抽样是分层多阶段的，则抽样框也应是多个的，例如调查某县的家庭收入和消费状况，抽样采取的是多阶段式的，先从全县中抽取样本乡，再从样本乡中抽取样本村，最后从样本村中抽取样本家庭，则第一阶段的样本框为全县中所有乡的名单，第二阶段样本框为乡样本中所有村的名单，第三阶段的样本框为村样本中所用家庭的名单。对于抽样调查来说，样本代表性如何，首先取决于抽样框的质量。准确的抽样框包括两个涵义：完整性和不重复性。要做到这两点并不容易。例如以门牌号作为抽样框时，当遇到一家有两套或以上住房时，或遇到多家同属一个门牌号时（在上海会有10多个家庭居住在一个门牌号里的情况），就不能满足完整性和不重复性；又如以电话号码作为抽样框同样也不能使样本具有完整性。当抽样框不具备完整性和不重复性时，调查所得到的结果很可能是不准确的。抽样框误差的例子：1936年《民意摘要》以电话簿和汽车登记表作民意调查，根据调查结果它预言阿而弗·伦敦会在竞选中击败富兰克林·罗斯福。不幸的是这份抽样框选择的选民并不能代表1936年整个美国的所用选民。因为当时大多数人没有电话也没有汽车。所以在竞选后不久，《文学摘要》因其失误的预言使其可信度急剧下降，最后导致了破产的结局。常用的抽样框有：企业名单、电话簿、人员名册等。（三）类型简单随机抽样分层随机抽样随机抽样分（整）群随机抽样等距随机抽样抽样调查多阶段随机抽样任意非随机抽样非随机抽样判断非随机抽样配额非随机抽样二、抽样调查的程序及应用范围（一）抽样程序1、确定调查总体（界定调查总体）就是要清楚地说明研究对象的范围（时间、地点、人物），如2007年6月，A市B区C街道18－35岁青年对互联网的看法。抽样调查的最终目的是通过对部分样本的调查来推断总体特征，如果不确定总体，就无法明确样本是谁的部分单位，也无法说明用样本特征所要推断的是谁？如对某地区居民购买力进行抽样市场调查，那么首先要明确居民购买力是居民具有货币支付能力的需求量，其次要明确是城市居民还是城乡居民，最后要明确总体的数量是多少，若以户为单位进行调查，就要掌握该地区居民总户数。2、选择资料收集方式资料收集方式对抽样过程有重要影响。例如采用入户面访、电话调查、街上拦截还是网上调查、邮寄调查对抽样结果都会有不同的影响。3、选择抽样框和抽取样本4、评估样本正误——检验样本的代表性把样本从总体中选取出来以后，不要急于作调查，要初步检查一下这个样本对总体的代表性如何，资料有无代表性，需要按确定的标准加以评估。例如对《中国青年的生育意愿》进行调查，选取抽样调查方式，抽取样本3921个青年人。为了评估样本的正误，拟定两条评估标准。1、性别。在3921个样本中，男青年2081人，占总数的53％，女青年1340人，占总数的47％。根据我国1978年人口统计资料，男女性别比为51.28％和48.72，因此男女抽样比例符合现实情况；2、年龄均值。在3921个样本中，15－24岁的青年2537人，其年龄均值为20.6岁，根据我国1975年部分地区人口年龄分组统计资料推算，15－24岁青年的均值为19.53岁，因此所抽样本误差不大。5、收集样本资料6、计算样本指标，推断总体指标。常用的样本指标和总体指标有平均数、成数、方差和标准差等。（二）应用范围P117三、随机抽样随机抽样是指按照一定程序，遵循随机原则，从总体中抽出一部分个体组成样本，通过对样本的研究达到从数量上认识总体的目的。随机原则：指在样本抽取过程排除主观上有意识的挑选中，保证总体中的所有个体都有同等被抽中的机会。在大多数情况下，如没有特别说明，抽样市场调查或抽样法指的就是随机抽样，它是整个数理统计应用的始点和基础，在市场调查中已经广泛使用。（一）简单随机抽样（单纯随机抽样）——最基本的随机抽样方式是按照随机原则，从总体中不加任何分组、划类、排序等先行工作，直接地抽取样本。其特点是每个样本被抽取的概率相等。在市场调查中，简单随机抽样主要采取以下三种方式：1、抽签法。——适合于规模较小且个体之间差异性较小的总体应用首先给调查总体中每个单位编上序号，然后将序号写到签上，将签搅拌均匀，从中抽选，被抽到的号码所代表的单位就作为样本的一员，直到抽足预先规定的样本量为止。2、掷骰子法。3、随机乱数表法。注意：所读随机乱数表的位数由总体的单位数来确定，若总体为千位数规模，则一次在随机乱数表上读4位数，若总体为百位数，则一次读3位数。总体中一个单位的编号与所读出的随机数一致，则该单位入样，即被抽中；若读出的随机数大于总体规模数，则跳过往下，直到抽足为止。随机乱数表的读法可是任一起点，采用任一顺序进行，但阅读顺序一旦确定，便不能改变。适用对象：规模不大且总体中各个体之间特征差异程度较小等情况的调查对象。在抽样实践中很少单独运用，常常和其他方式结合使用。（二）等距随机抽样（机械抽样、系统随机抽样）就是将总体中所有的个体按某一顺序编号，然后从总体中等间距地抽取一部分样本进行调查的方式。具体步骤：1、将总体中的个体按某种标志排列并且连续编号；对总体的排序根据排序的依据不同可分为两种：（1）随机排序：即对总体各单位的排序是随机的、无选择的，排序的依据与调查目标无关。例对某个区域居民购买意向调查，按居民家庭的地址或地理位置排序，对某群体的人调查对某商品的态度却用姓氏笔画多少排序等。能较好体现随机性。适合于没有总体的与调查变量相关信息时。（2）选择排序：即选择一个与调查变量相关的辅助变量将总体各单位排序。如要调查居民购买力，选择居民收入作为排序的依据，要调查居民的购买意向，选择居民现有住房面积作为排序的依据等。适合于事先有了总体的相关信息时的调查方式。2、根据总体数和确定的样本数，计算抽样间距R，若得到的数字是小数则四舍五入化成整数。抽样间距=总体数量（N）/样本数量（n）3、在第一段距离内，随机抽取一个号码，作为第一个样本单位；4、将第一个样本单位的号码加上抽样距离，得到第二个样本单位，以此类推，直到满足样本容量。例如，某城市有私人企业5989个，拟定样本数量为100个，进行企业营业状况调查。用等距随机抽样的具体做法是：（1）按照5989个私人企业的年利润额（或年销售额、职工人数、营业面积等）多少进行排队；（2）计算抽样距离：R=5989/100=59.89≈60；（3）采用简单随机抽样在1-60号内抽选一个单位作为第一个样本单位。假定随机抽选到的序号是8；（4）以序号8为起点，依照抽样距离为60确定样本单位的编号为68、128、188、248┅┅地等等，直到抽足100个样本。在等距随机抽样中，如果采取随机排序抽取样本，则将产生与简单随机抽样非常相似的结果；如果采取选择排序，则抽取的样本更具有代表性。但是当个体的顺序呈现出一个循环的形式，而抽样间距又与循环周期相同时，等距抽样会降低样本的代表性，因此要注意抽样间距与现象本身规律之间的关系。例如，如果某行业中的公司按照年销售额的排列，那么一个等距抽样的样本中将包括一些大公司和一些小公司，而一个简单随机样本可能会全部都为大公司或小公司，不具有代表性。又如，对商场成交量的调查，如果以7天为抽样间距，抽到的调查日期将是每一个星期的同一天，实际上就是对一星期中的某一天进行调查。事实上，每周7天中，成交量是不同的，一般规律是周末和假日成交量较高，平日较低（周一、二最低），这样若抽中的是周末为等距样本的起点，则估计结果会偏高，若抽中平日为起点，估计结果会偏低。若遇到周期性的现象，应调整抽样间距，使处于周期中各个位置的单位都有相同的机会入选，或者用其他的抽样方法。应用范围：P123(三)分层随机抽样（分类随机抽样、类型随机抽样）就是先将总体按一定的标志分层（类），然后在各层（类）中采取单纯随机抽样或等距抽样抽取样本的一种抽样方式。1、分层抽样的注意事项做好分层随机抽样的关键是分类或分层的标准要科学，要符合调查总体的实际情况，对分层标准要注意以下几点：（1）要选择好分层的依据或标准。分层依据的选择应根据调查的目的而定。例如若要了解消费者的购买能力，则应依据居民的收入水平来分层；若要了解消费者行为，则可根据职业情况，或者受教育状况来分层等。做好这一步工作的关键是要对调查目的的把握和对总体一定程度的了解。（2）分层应使层内差异缩小，使层间差异增大。层内差异是指分层后，各层或各类型内部各个个体之间的差异，通常用层内方差来测定；层内差异索性就是指差异程度较小的个体即特征比较接近的个体分在同一层，使该层的方差尽可能小。（3）分层不宜太多，以免失去层的特性，不便于从每层中抽取样本。在市场调查中，将总体划分5层左右比较合适，最好不超过7层。2、分层抽样样本数量的决定方式（1）分层比例抽样法——适合于各层之间的标准差大致相近的总体就是按照每个层次中单位的数量占总体单位数量的多少，等比例地分配各层的样本单位数量。nNNniiin——第i层抽出样本单位数目；iN——第i层的总单位数；N——总体单位数；n——样本数例如，某电机厂要对120万用户进行调查，按照用户的企业规模，可分为大、中、小三层，其中大用户36万户，中用户60万户，小用户24万户，若确定抽取1000户进行调查，则各层应抽取的样本数量为：大用户抽取样本数=（360000/1200000）×1000=300（户）中用户抽取样本数=（600000/1200000）×1000=500（户）小用户抽取样本数=（240000/1200000）×1000=200（户）（2）分层最佳抽样法——适合于各层之间标准差相差较大的总体根据各层次的样本标准差的大小，调整各层次的样本数目的抽样方法。该方法既考虑到各层在总体中所占的比重大小，又考虑了各层标准差的差异程度，有利于降低各层之间的差异，以提高样本的可信程度。其计算公式为：nSNSNniiiiiiS——第i层的标准差例如，设上例中大用户的标准差为5%，中用户的标准差为2%，小用户的标准差为3%，则各层应分摊的调查样本数目为：大用户抽取样本数4841000%3240000%2600000%5360000%5360000（户）中用户抽取样本数3231000%3240000%2600000%5360000%2600000（户）小用户抽取样本数1931000%3240000%2600000%5360000%3