Thiết kế nghiên cứu khảo sát tốt bắt đầu với chiến lược lấy mẫu mạnh mẽ
Nghiên cứu thị trường truyền thống dựa trên ý tưởng rằng một mẫu - một nhóm người đại diện của người trả lời - có thể được xác định và truy cập.
Mẫu đại diện trong nghiên cứu khảo sát
Trong nghiên cứu thị trường, thuật ngữ mẫu đại diện đề cập đến:
- Việc lựa chọn một vài người tiêu dùng phù hợp với các thành viên của một vũ trụ mục tiêu của người tiêu dùng. Một ví dụ về một vũ trụ mục tiêu có thể là chủ sở hữu và người dùng của SmartPhones, tuổi từ 20 đến 30.
- Sự phù hợp giữa mẫu và vũ trụ phải mạnh mẽ cho tất cả các thuộc tính được dự đoán là có ảnh hưởng đến kết quả khảo sát.
- Một ví dụ về một trận đấu mẫu-vũ trụ có thể là lựa chọn của người tiêu dùng cho một loại nước hoa được thiết kế bởi một người nổi tiếng trẻ, nữ. Trong trường hợp này, các thuộc tính được dự đoán là có ảnh hưởng trong kết quả khảo sát sẽ là Nữ, 18-28 tuổi, hiểu biết về giải trí.
- Một tập hợp các thuộc tính thứ hai có thể là: Đô thị ở, đăng ký học đại học, cư trú trên bờ biển phía đông hoặc bờ biển phía tây, thu nhập tùy ý (mức thu nhập).
- Tỷ lệ thành viên mà những đặc điểm liên quan có thể được quy cho một mẫu phải gần đúng tỷ lệ thành viên trong vũ trụ mục tiêu của người tiêu dùng.
- Ví dụ, nếu vũ trụ người tiêu dùng chứa những người kinh doanh, sinh viên đại học và công dân cao niên, một mẫu đại diện không thể được xây dựng từ những sinh viên dễ chịu trong hiệu sách trường đại học vào các buổi chiều thứ Tư.
- Truy cập vào những người tham gia khảo sát có thể khó khăn. Đây là một trong những lý do chính tại sao các bảng chuyên nghiệp của người tiêu dùng thường được sử dụng trong các sáng kiến khảo sát.
- Một chiến lược hiệu quả khác là sử dụng một quy trình lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng để giúp một nhà nghiên cứu trêu chọc dữ liệu về các nhóm nhỏ.
Lựa chọn mẫu trong nghiên cứu khảo sát
Các thành viên của một mẫu được lựa chọn theo một số cách nhằm giảm sự thiên vị. Nó có nghĩa là xác suất tạo ra các kết luận nghiên cứu hợp lệ được tăng lên , và các kết luận có thể được khái quát hóa cho vũ trụ mục tiêu.
Các mẫu khảo sát được lựa chọn tốt hơn thông qua một quá trình ngẫu nhiên. Ví dụ, nếu các thành viên mẫu được chọn từ một cơ sở dữ liệu, mỗi thành viên thứ ba trong danh sách cơ sở dữ liệu có thể được chọn. Thỉnh thoảng, các thành viên của một mẫu có thể cần được chỉ định thay vì được chọn ngẫu nhiên. Nó không phải là một cách tiếp cận ưa thích như, ngay cả trong điều kiện tốt nhất, các cuộc điều tra phải dựa trên các điểm không chính xác dựa trên mẫu có mọi thứ để làm với cơ hội và không có gì để làm với thiết kế nghiên cứu. Hãy xem danh sách các nguồn lỗi, được sửa đổi từ các vấn đề bỏ phiếu qua điện thoại của cử tri được xác định bởi Tài nguyên thử nghiệm . Danh sách này bao gồm các nguồn không chính xác có thể có trong thiết kế khảo sát, triển khai khảo sát và phân tích dữ liệu khảo sát:
- Thông tin không đầy đủ về các thành viên của một kết quả cơ sở dữ liệu trong các biến quan trọng bị bỏ ra khỏi mẫu
- Các thành viên mẫu được chọn không muốn tham gia khảo sát.
- Các thành viên mẫu từ chối tham gia nghiên cứu khác nhau đối với một biến quan trọng trong nghiên cứu so với những thành viên mẫu đồng ý tham gia.
- Người trả lời khảo sát cung cấp câu trả lời sai hoặc không đầy đủ cho câu hỏi khảo sát.
Các mục trong danh sách này, một lần nữa được sửa đổi từ danh sách bỏ phiếu qua điện thoại của Experimental Resources , có liên quan đến thiết kế khảo sát.
- Một quá trình ngẫu nhiên đã được sử dụng nhưng - tình cờ - nó nhặt quá nhiều ngoại lệ. *
- Các câu hỏi về khảo sát được diễn đạt kém và gây nhầm lẫn cho người trả lời.
- Thứ tự của các câu hỏi trên bản khảo sát ảnh hưởng không tốt đến các câu trả lời của các câu hỏi tiếp theo.
- Các câu trả lời khảo sát phải chịu trọng số hoặc nhóm làm sai lệch dữ liệu.
Khi một nhà nghiên cứu thị trường thoải mái một cách hợp lý rằng một mẫu đại diện cho đối tượng mục tiêu trong nghiên cứu khảo sát của mình, sự chú ý có thể chuyển sang xem xét kích thước mẫu và khoảng tin cậy .
Tài nguyên thử nghiệm là một trang web thú vị được tạo ra bởi các nhà nghiên cứu tâm lý học, những người đã cố gắng tìm ra cách để tính toán và loại bỏ các ngoại lệ.