Формирование  выборки может осуществляться следующими этапами: 1) определение соответствующей  совокупности; 2) получение «списка» совокупности; 3) определение структуры выборки; 4) определение методов доступа к совокупности; 5) определение и подготовка организационного обеспечения нужной численности выборки; 6) проверка выборки на соответствие требованиям проводимого исследования.

      Определение объема выборки. На практике используется множество методов определения объема выборки. Обоснованными являются только вероятностный метод и метод экспертной оценки.

      С помощью методов математической статистики может быть определен  вероятностно обоснованный объем выборки, позволяющий получить данные с определенной точностью и достоверностью.

      В статистике изменчивость признака, как известно, характеризуется его вариацией. Вариация — это степень несхожести измерений признака, например ответов респондентов на определенный вопрос.

      В качестве меры вариации обычно принимается  среднеквадратичное отклонение, которое  характеризует отличие отдельных величин признака от средней величины. Эту меру вариации называют в разных случаях также стандартной ошибкой, стандартным отклонением.

      Напомним, кроме того, необходимое в оценках  понятие «доверительный интервал», который представляет собой диапазон величин признака, куда попадает определенный процент измерений или ответов на вопрос. Доверительный интервал прямо пропорционален стандартному отклонению и тем шире, чем выше доверительная вероятность, к которой по мере роста объема выборки приближается доля попадающих в интервал ответов, величин измерений.

      Значительная  часть данных имеет нормальный закон  распределения. Свойства нормального  распределения определяют диапазон отклонений доверительного интервала  в единицах величины стандартного отклонения, то есть квантиль распределения, в зависимости от величины доверительной вероятности (табл. 3.1).

      Таблица 3.1

      Значение  отклонения доверительного интервала  ±z от среднего значения в зависимости  от доверительной вероятности  Р результатов

      Часто, располагая некоторой информацией  о характере вариации изучаемого признака, минимальный размер выборки  определяют на основе классического  метода определения параметра случайной  функции с заданной точностью следующим образом:

       ,      (3.1)

      где – объем выборки, необходимый и достаточный для оценки среднего значения признака, – квантиль нормального распределения, – стандартное отклонение признака, – задаваемая требованиями исследования ошибка определения признака.

      Пример. Средняя контрактная цена товара составляет 1000 руб. Известно, что стандартное отклонение цены в контрактах 100 руб. Определим число сделок, за которыми необходимо проследить для оценки средней контрактной цены с точностью до 3%.

      Допустимая  абсолютная ошибка руб. В табл. 3.1 находим значение квантили распределения, соответствующей доверительному интервалу 97%, то есть ошибке в 3%. Оно составит 2,58. По формуле (3.1) подсчитываем объем выборки:

      Таким образом, необходимо проследить за 74 случайным  образом выбранными сделками, чтобы среднюю контрактную цену товара можно было с погрешностью до 3% считать равной средней цене в этих 74 сделках.

      Часто бывает необходимо оценивать выбор  потребителей, избирателей с определенной точностью по данным выборочного  опроса. В таких случаях размер выборки оценивается следующим образом:

       ,     (3.2)

      где – объем выборки, необходимый и достаточный для оценки вероятности выбора с относительной погрешностью не выше установленной, – квантиль нормального распределения, соответствующая заданной погрешности, – частость выбора, – задаваемая относительная погрешность.

      Пример. Предварительное разведочное исследование показало, что за кандидата на пост президента собираются проголосовать 10% избирателей, то есть вероятность их выбора, которая оценивается частостью, составляет 0,10. Определить размер выборки избирателей, которых надо опросить, чтобы оценить вероятность выбора этого кандидата с относительной погрешностью не более 5%.

      В табл. 3.1 находим значение квантили распределения, соответствующей доверительному интервалу 95%, то есть ошибке в 5%, или 0,05. Оно составит 1,96. По формуле (3.2) подсчитываем объем выборки:

       .

      Таким образом, необходимо опросить около 14 тыс. человек, для того чтобы оценить  вероятность выбора с погрешностью не более 5 %.

      Если  допустить погрешность 10%, то размер выборки можно сократить до 3025 избирателей. Если 10% из них, то есть 302–303 человека, выберут рассматриваемого кандидата, то вероятность его победы на выборах можно оценить следующим образом. Минимальная вероятность может составить 10–10 * 10/100 = 9%, а максимальная – 10 + 10 * 10/100 = 11%.

      Из  примеров видно, что размеры выборок минимальны, если предполагается оценивать среднее значение какой-либо одной характеристики.

Заключение

      Планирование  представляет собой необходимое  условие эффективного управления на предприятии. Планирование в свою очередь  строится на основе прогнозирования и оба этих этапа основываются на информации, которая может быть получена с использованием первичных и вторичных данных. Большой объем вторичных данных можно получить, используя электронные базы данных, регулярно размещаемые международными и российскими организациями в сети Интернет, что делает доступ к этой информации легким и дешевым. Особо хотелось бы отметить сервер Госкомстата России содержащий информацию столь необходимую в практике прогнозирования и планирования. Для сбора первичной информации наиболее целесообразно использовать методы опроса, так как эти методы наиболее стандартизированы, просты для выполнения, позволяют производить глубокий анализ при наличии необходимого числа уточняющих вопросов и самое главное позволяют проводить статистический анализ с использованием методов математической статистики и соответствующих статистических пакетов для персональных компьютеров, что в купе с повсеместной компьютеризацией дает значительное преимущество по сравнению с другими методами.

Список  использованной литературы

      1. Басовский Л.Е. Прогнозирование  и планирование в условиях  рынка. Учебное пособие. – М., Инфра-М, 1999.

      2. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М., Финпресс, 2005.

      3. Котлер Ф. Основы маркетинга. Краткий курс. – М., Вильямс, 2007.