7) Přednáška: TEORIE VÝBĚRU VZORKU

MARKETINGOVÝ VÝZKUM

TEORIE VÝBĚRU VZORKU

Metody výběru
• Aselektivní (plošný výběr, stratifikovaný výběr, vzorek jako shluk)
• Selektivní (podílový výběr)

Stanovení velikosti vzorku
f = p x q
n
kde p pravděpodobnost (procento), že sledovaný jev nastane
q pravděpodobnost, že sledovaný jev nenastane (q = 100)
n rozsah souboru (počet pozorování)

Příklad:
= znalost značky Sony 37% lidí
• 95,4% +/- 2
• +/- 3%

1,5 = 37 x 63
n
n = 1036 respondentů
Obrázek:
Maximální chyba výsledku při alternativních odpovědích a různém počtu respondentů
(95%-tní pravděpodobnost)

- maximální chyba známe-li kolik respondentů zná respektive nezná výrobek (5:95, 35:65, 50:50) při různém počtu respondentů (25, 50, …… 800)

! nemá cenu dělat větší vzorky než je 1200 !

Vyvážení vzorku
Při kvótním výběru můžeme (po stratifikaci - vytvoření určitých oblastí) udělat jednotlivé marketingové výzkumy dle oblastí, získáme tak
Oblast Počet respondentů koeficient
region I. (50) 1,0
region II. (50) 0,5
region III. (50) 1,0

Ve skutečnosti např. vzorek v regionu I. byl poloviční, proto jej upravujeme pomocí koeficientu.

- vyvažování jednotlivých oblastí podle velikostí pomocí dopočtu vah jednotlivých oblastí
• existují tabulky, které řeknou při jaké standardní chybě musíme zvolit velikost vzorku

Analýza dat
viz. Doc. Vaníček (přednáška 24.4.2001)

kvantilový předpis, explorační a konfirmační analýza, individuální a agregované údaje, průměry, rozložení četnosti, testování statistických hypotéz, komparační tabulky, regresní a korelační analýza, klastrová analýza, faktorová analýza


VYPRACOVÁNÍ ZÁVĚREČNĚ ZPRÁVY A JEJÍ PREZENTACE

Jak by měla závěrečná zpráva vypadat?
• prověření počáteční definice problému, hypotézy a cílů marketingového výzkumu
(zhodnocení toho co jsme si na počátku stanovili)
• logická struktura
• celistvost, přehlednost
• rozdělení informací základních a detailních
• co přinesla nového, co vyvrátila, …….
• formální požadavky
- srozumitelnost
- odborné výrazy (definice)
- grafy a tabulky
- uvedení pramenů dat


PREZENTACE
- ústní prezentace zprávy

CÍL

REALIZACE OPATŘENÍ, KTERÉ VYPLÝVAJÍ ZE ZPRÁVY

INTERNALIZACE

EMOCE

IDENTIFIKACE S DŮVODY, KTERÉ VYPLÝVAJÍ ZE ZPRÁVY PRO POCHOPENÍ SITUACE

„Teorie změn“: 1) fáze rozmrazovací, 2) fáze pozměňovací, 3) fáze zmrazovací

Věcný obsah zprávy
1. definice marketingového problému
2. rámcový přehled metod (metodika)
3. přehled získaných údajů
4. hlavní souhrnné poznatky
5. vliv výsledku na rozhodování v marketingu a prodeji a činnosti celého podniku
6. závěr – jasně formulovaný deklarovaný přínos marketingového výzkumu

Přípravná fáze mluveného projevu
a) příprava vlastního projevu
- úvod
- hlavní část
- závěr

b) znalost publika
- volba slov
- z čeho budeme vycházet
- jaké budou reakce posluchačů
- technické vybavení

Rétorika
1. pravidlo – vstaň
2. pravidlo – zaujmout
3. pravidlo – nečíst
4. pravidlo – znalost projevu a publika
5. pravidlo – mluvit osobně (adresně)
6. pravidlo – komunikace je naslouchání
7. pravidlo – serióznost a stručnost
8. pravidlo – otázka humoru
9. pravidlo – omluva
10. pravidlo – nesmí se útočit slovně a osobně
11. pravidlo – věcné řešení problémů
12. pravidlo – každé jednání je originální
13. pravidlo – navození atmosféry

6) Přednáška: VÝBĚR VZORKU

MARKETINGOVÝ VÝZKUM

VÝBĚR VZORKU

Celý proces výběru vzorku je výrazně ovlivněn tím, kolik na něj podnik má peněz, kolik času mu věnuje a jak jej umí zorganizovat.

NÁKLADY
ČAS hlediska při výběru vzorku
ORGANIZACE

Velikost vzorku velmi výrazně ovlivní vlastnosti dat, které získáváme při následném výzkumu vzniká tím určitý význam informací.

Výběr vzorku navazuje a vychází ze statistiky:
určité jevy v sociálním prostředí mají určitou podobu výskytu četností.

1) Normální rozdělení
2) Jednotlivé typy výběrů /Teorie vzorků/
3) Práce s daty

(1) Normální rozdělení
Vlastnosti normálního rozdělení:
• křivka normálního rozdělení je symetrická podle určité osy (křivky)
• křivka má tvar zvonu – Gaussova křivka
• modus a medián se shodují (slučují)
• to jak je zvon úzký (široký) tak to udává směrodatnou odchylku (+/-)

Je-li směrodatná odchylka: +/- 1 tak do tohoto rozsahu spadá cca 68,3% pozorování /měření/
+/- 2 tak do tohoto rozsahu spadá cca 95,4% pozorování
+/- 3 tak do tohoto rozsahu spadá cca 99,7% měření


Příklad:
Průměrná výška mužů v České republice je 180 cm. Směrodatná odchylka  je 10 cm.

+/- 1 : 68,3% mužů má výšku 170 – 190 cm
+/- 2 : 95,4% mužů má výšku 160 – 200 cm (+/- 2 * 10 cm)


(2) Teorie vzorku

[ Nejlepší by byl průzkum u všech obyvatel: např. 1x za 10 let se uskutečňuje sčítání lidí, ale cca 10% obyvatel záměrně zkresluje uvedené informace. ]
A/ Požadavky na vzorek (výběr):
1. Reprezentativnost - vzorek by měl být vybírán aselektivním způsobem, všechny statistické jednotky by se měly dostat do výběru
- jestliže zvolíme základní soubor: lidé, kteří chodí nakupovat do supermarketů, tak víme, že tam chodí 2/3 žen - proto volíme vzorek v tomto poměru (tj. 2/3 žen a 1/3 mužů)

2. Spolehlivost - rozumíme jí, že výrok je správný, tj. tento výrok je možné učinit i na základě výzkumu jiného vzorku (porovnávat s obdobnými zveřejněnými výzkumy)

3. Přesnost - je vyjádřena pomocí standardní chyby, což je odchylka od toho co říkáme, že bude (interval od-do)
- chceme-li zvětšit přesnost musíme zvětšit zkoumaný vzorek

4. Platnost (validita) - to co jsme zjistili, že odpovídá skutečnosti, že to vyjadřuje skutečný stav (měříme to, co chceme měřit)

B/ Základní typy výběru vzorků (odhadů):
1. slepý odhad - kde velikost vzorku, jeho výběr je svěřen pouze intuici řešitele

2. nákladový přístup - vychází se z toho, kolik můžeme použít peněz na výzkum (primární výzkum je nutno podpořit silnými sekundárními daty)

3. statistický přístup
• základní soubor - úplná množina sociálních objektů, které jsou předmětem zkoumání

• vyčerpávající šetření - oslovujeme každý objekt zkoumání (zaměřené objekty)

• výběrový soubor - soubor objektů, který jsme si vybrali, ten by měl odrážet
požadované vlastnosti

• representativní soubor - má schopnosti reprodukovat vlastnosti základního souboru
(určení %-tní shody se základním souborem)
I. aselektivní výběr vzorku:
- náhodný výběr - náhodným výběrem si zvolíme 100 zákazníků např. z 5.000

- systematický výběr - náhodně vybereme jednoho respondenta a poté podle určitého klíče např. každého dalšího 5-tého respondenta

- vícestupňový pravděpodobnostní výběr - někdy též stratifikovaný vzorek – mluvíme zde o sociálních skupinách (nákup knih – vybíráme skupiny v určitých fázích sociálního vývoje)

- plošný výběr - např. rozdělení Jihočeského kraje na určité logické celky, tj. k šetření vybereme jen určité oblasti kraje a z nich si vybereme aselektivní celky

• náhodnost a) přímá (přímá náhodnost výběru jednotlivců)
b) nepřímá (nepřímá náhodnost výběru jednotlivců z vybraných skupin)

4. kvótní výběr - vytvořil jej George Galup
• výběr typu lidí (výběr typických spotřebitelů)
• samovýběr (internet – lidé se sami přihlásí do různých diskusních skupin)

KVALITATIVNÍ VÝBĚR – je opakem výše uvedeného kvantitativního výběru – vylučuje statistiku!