Vrste uzoraka

Jednostavni slučajni uzorak je uzorak u kom svaki entitet iz populacije ima jednaku verovatnoću da bude izabran u uzorak. On je istovremeno  reprezantativan i proporcionalan u odnosu na populaciju. Da bi se odabrao slučajni izbor uzorka kod ljudi, najčešće se upotrebljavaju sledeći postupci: izvlačenje brojeva napisanih na ceduljicama iz neke posude ili kuglica iz kutija, upotreba tablica slučajnih uzoraka brojeva, upotreba ruleta, odabiranje jedinica u pravilnim intervalima s jedne liste, izbor prema redovima u popisu (adresar stanara i sl).

Prednost je što nije potrebno poznavati obeležja populacije. Lako je izračunati preciznost procena parametara populacije, jer se standardne greške uzoraka usklađuju sa zakonom verovatnoće. Slučajni uzorak nam bolje prikazuje varijabilnost populacije.

Nedostaci su što je potrebno posedovati potpuno kategorizovanu masu iz koje ga izvlačimo, prebrojavanje svake jedinice pre nego što ćemo izabrati uzorak skupa i zahteva  mnogo vremena, zatim postoji mogućnost da dobijemo slab i pogrešan uzorak. Veličina takvog uzorka je potrebna za statističko utvrđivanje pouzdanosti. S tačke reprezentativnosti ispitanici su suviše  prostorno razbacani pa prikupljanje podataka traži više novca i vremena.

Stratificirani slučajni uzorak je uzorak koji se dobija tako što populaciju podelimo na određene stratume prema nekim bitnim obeležjima populacije i onda iz tih stratuma određujemo slučajne uzorke. Kad obavljamo neko projektno istraživanje veoma su nam važna neka obeležja pa se može dogoditi da jednostavnim slučajnim uzorkom dobijemo grupe s jako velikom razlikom u zastupljenosti.

Stratificirani slučajni uzorak koristimo da se to ne bi dogodilo, jer stratifikacijom dobijamo određenu proporciju slučajeva. Ako smo za sve razrede ili podgrupe zadržali iste proporcije koje imamo i u populaciji, to se zove proporcionalni stratificirani slučajni uzorak, a ako smo proporcije izmenili tako da zastupimo neku inače slabije zastupljenu grupu, to se zove neproporcionalni stratificirani slučajni uzorak.

Glavna prednost je u tome što je kompanija koja sprovodi dato marketinško istraživanje sigurna da nijedna njoj zanimljiva grupa u populaciji neće biti ispuštena ili nedovoljno zastupljena, pa doslednost i reprezentativnost neće biti osetno poremećena.
Glavni nedostatak je što stratifikacija traži dobro prethodno poznavanje raspodele određenih obeležja u populaciji.

Prikladan uzorak predstavlja niz slučajeva do kojih smo u datom trenutku jedino mogli doći ili koji su nam se slučajno prigodno našli pri ruci. Oni su lako dostupni ili nekad jedino dostupni. Prikladni uzorak ne odgovara strogim kriterijumima reprezentativnosti, ali to ne znači da ne može biti reprezantativan i da se iz njega ne može ništa zaključiti. Može se smatrati reprezentativnim kad vršimo istraživanja koja se odnose na funkcionalne i dinamičke osobine pojedinaca ili grupa.
Priikladni uzorci se često koriste u panel istraživanjima gđe se ispituju promene stavova konačnih potrošača kroz vremenski niz.
 
Kvotni uzorak se najčešće koristi u ispitivanju javnog mnjenja. Ovaj metod odabira uzorka sadrži sledeće postupke:

  1.  izbor utvrđenih obeležja populacije koja će poslužiti kao osnova za odabiranje uzorka, a koja će istovremeno  poslužiti kao kontrola reprezentativnosti uzorka;
  2. određivanje proporcija populacije koja procenjuje ova obeležja odabrana u cilju kontrole;
  3. određivanje kvota za anketare koji će odabrati određen broj lica s datim obeležjima, tako da odgovaraju proporcijama svake klase ili grupe u čitavoj populaciji.


Namerni uzorak je takav uzorak kod koga se iz populacije uzimaju tipični slučajevi za populaciju koja nas zanima. Važno je dobro poznavati populaciju i dobro prosuđivati koji su slučajevi najtipičniji te je često potrebno znanje eksperata. Kod odabiranja najtipičnijih slučajeva treba da postoji neki objektivni kriterijum. Često se upotrebaljavaju u istraživanju javnog mnjenja i tržišta.

Zonski uzorak može biti slučajan i nameran. On označava koji pojedinci ulaze u uzorak. Zonski uzorak pretpostavlja da imamo dobre demografske karte koje nam daju gustinu i obeležja stanovnika za čitavu zemlju, za pojedine krajeve i pojedine gradove. Zonski uzorak se izvlači na osnovu podataka dobijenih opštim popisom stanovništva. Sama metoda izbora jedinica u etapama može biti slučajna, sistematska ili namerna. Tendencija je zonskog uzorka da izbor bude po mogućnosti slučajan. Rezultati koji se dobijaju pomoću njega veoma su pouzdani i zadovoljavajući.

  

Uzorkovanje posredstvom reprezentativnog uzorka

Uzorak kojim merimo stavove ili mišljenja određene skupine ljudi, mora predstavljati ili reprezentovati čitavu populaciju iz koje je izvučen. Očekujemo da će se rezultati iz uzorka sasvim „usko“ poklapati s rezultatima koje bismo dobili iz čitave populacije kad bismo je podvrgli popisu ili izborima. Da bi zadovoljio načelo reprezentativnosti, uzorak mora predstavljati neku minijaturu populacije ili mase. Neki autori smatraju da je samo onaj uzorak reprezentativan koji počiva na doslednoj primeni verovatnoće kod izbora ili planiranja samog uzorka.

Iako slučajni uzorci predstavljaju „idealni tip“ reprezentativnih uzoraka, ipak se sam pojam reprezentativnosti upotrebljava danas, s mnogo opravdanih razloga, u nešto širem smislu. Nije lako strogo podeliti reprezentativne uzorke od nereprezentativnih. Potrebno je imati u vidu osobine konkretne populacije koju ispitujemo, kao i same uslove pod kojima se vrši ispitivanje.

Relativna priroda uzorka naročito dolazi do izražaja kad se radi o ispitivanju stavova, verovanja ili potrošačkih želja. Kod izbora uzorka u ovim istraživanjima obično određujemo reprezentativnost s obzirom na jednu varijablu ili više njih, ali se ne zna da li ovako određen uzorak odgovara reprezentativnosti s obzirom na raspodelu stavova ili želja. Najčešće pretpostavljamo  kauzalne ili uzročne veze između nekih vidljivih obeležja i nekih manje vidljivih ili traženih obeležja.

Reprezentativni uzorak je takav uzorak koji za određeni niz varijabli liči na osnovni skup, iz koga je izvučen, do te mere da izvesne specifične analize izvršene na njemu daju rezultate koji će pasti unutar prihvatljivih granica, postavljenih za odgovarajuće vrednosti osnovnog skupa, a jedino će u maloj proporciji rezultati takvih analiza uzorka pasti izvan tih granica. Vrednost uzorka raste ako možemo istog trenutka povećati njegovu preciznost i tačnost.

Budući da nam uzorak služi da bismo na osnovu dobijenih vrednosti zaključili o pravoj vrednosti populacije ili osnovnog skupa, kompanija nastoji da ocena tih pravih vrednosti budu što preciznija. Ovu preciznost možemo izmeriti na osnovu računa verovatnoće. Pod merenjem preciznosti jedne ocene misli se na to koliko će se usko jedan niz mogućih ocena, ,na osnovu uzorka poklapati s pravim vrednostima osnovnog skupa.

Preciznost naše ocene zavisi, dakle, u prvom redu od planiranja samog uzorka. Preciznost je  veća, što su manje statističke ili slučajne greške. Za razliku od preciznosti, tačnost će ovde značiti odsutnost ili smanjenje pristrasnih, nestatističkih ili „sistematskih grešaka“ do kojih možemo doći u prikupljanju i izračunavanju prikupljenih podataka.

Date greške se mogu izbeći pažljivim planiranjem, savesnim sprovođenjem i konstantnim kontrolisanjem anketnih postupaka. Postoji jedno pravilo koje kaže da  je uzorak precizniji, što je veći, to jest što se više približava veličini osnovnog skupa. Međutim sama veličina ne odlučuje o preciznosti uzorka, jer ona u konkretnim istraživanjima zavisi od niza međuzavisnih varijabli.

  

Prikupljanje, obrada i analiza informacija

Prikupljanje informacija

Prikupljanje informacija nakon obavljenih ispitivanja tržišta čini marketing istraživanje u njegovom najjužem smislu. Suštinski cilj ove etape istraživanja jeste detektovanje problema koji se želi istražiti na tržištu. Ova faza istraživanja je najsenzibilniji deo procesa istraživanja jer pretpostavlja obučena lica koja sprovode istraživanja na terenu i način transmisije onoga što kompanija želi da postigne datim istraživanjem.

 

Obrada i analiza informacija

Obrada i analiza informacija s terena se obavlja po tačno utvrđenim sistemskim programima koji uključuju obeležavanje podataka, razvrstavanje istih do predstavljanja upravljačkom menadžmentu.

Analiza informacija može biti kvantitativna i kvalitativna. Kvantitativnu analizu predstavljaju razni parametri dok se kvalitativna analiza iskazuje putem određenih iskaza ispoljenih u tržišnoj stvarnosti.

 

Prezentacija rezultata i izrada izveštaja

Prezentacija urađenih istraživanja marketing informacionih sistema je veoma bitan deo istraživanja jer je, pored tumačenja rezultata statističke analize, na terenu neophodno dati i konstruktivne predloge poslovnih akcija i objasniti upravljačkom menadžmentu svrsishodnost korektivnih aktivnosti. Veoma je bitno da izveštaj bude koncizan i razumljiv kako bi problemi bili adekvatno shvaćeni i kako bi se najadekvatnije mogla primeniti strateška odluka kompanije.

Od velike je važnosti da se svi završeni istraživački procesi usmere ka upravljačkom menadžmentu. U tom pogledu treba obratiti pažnju na:

  •  vreme dostave informacije (uskladiti sa potrebama upravljačkog kadra)
  •  njihovo oblikovanje (u skladu sa potrebama određene poslovne jedinice)
  •  njihovo objedinjenje (sinteza informacija je neophodna za top menadžment)


Osnovne vrste MIS-a koje su usmerene ka upravljačkom kadru su:

  1. Sistemi prikupljanja obrade podataka
    • sistemi izveštavanja
    • sistemi identifikacije i klasifikacije
  2. Kontrolni sistemi
    • sistemi izveštavanja o izuzecima
    • sistemi ranog obaveštavanja
  3. Inteligentni sistemi
    • sistemi predviđanja
    • sistemi odlučivanja


Prva i druga vrsta sistema obrade podataka spada u izveštajno orijentisane sisteme koji objedinjuju prikupljanje podataka i prevashodno su usmereni ka detekciji određenog problema. Treća vrsta su inteligentni sistemi koji kompaniji omogućavaju različita rešenja za problematiku tržišta.

Dodaj komentar Sviđa mi se - (1) Ne sviđa mi se - (0)    

  • Uzorkovanje i prikupljanje informacija 1
  • Uzorkovanje i prikupljanje informacija 2
  • Uzorkovanje i prikupljanje informacija 3