第三章：市场调研的组织方式,非概率抽样（非概率选样） 概率抽样与非概率抽样 常用非概率抽样的具体方式 概率抽样 抽样设计过程 抽样组织方式 样本容量的确定 影响样本容量的因素 确定样本容量的统计方法,第一节 非概率抽样,非概率选样,一 概率抽样与非概率抽样,按照抽选样本的过程是否遵循随机原则，抽样方法有概率抽样和非概率抽样。 所谓随机原则（Principle of Randomness）就是指在抽样时，总体结构中的每一个单位成为样本单位的概率相同，完全排除主观意向影响。所以概率抽样又叫随机抽样（Random sampling）。概率抽样有科学的统计理论基础，可以用概率理论给以解释，在营销调研中大多采用概率抽样。 非概率抽样与概率抽样相反，在抽样时，总体结构中的每一个单位被选为样本单位的概率是不相同或不可知的。样本可以按照调研人员设定的标准有意识地选取。在营销调研中有时为了简单或方便也可使用非概率抽样，而且只要抽样工作适当，其准确度也会达到概率抽样的程度。,二、常用非概率抽样的具体方式,方便抽样 配额控制抽样 判断抽样 雪球抽样,一、便利抽样 含义：方便抽样就是建立在抽样过程中的“方便”或“易接近”基础上的一种抽样方法。这种选择样本单位的方法通常用于街头行人访问和柜台前的顾客访问。 作用：这种方法有时可以与探索性设计结合，用于探索性或实验性调研，这样可以以最低费用迅速地获取所需的近似估计值。另一方面，方便抽样在调研的预检测阶段也有应用价值。总之，方便抽样只适用于营销调研的某些特殊情况。 评价：样本只有在目标总体单位差异小的情况下，才有代表性，否则会有很大偶然性，准确性差。所以不能用于描述性调研或因果关系调研中的对目标总体数据的估计。,返回,含义：配额控制抽样是指按相关标志将调查总体单位分组，然后由调研人员按分配的比例在各组总体单位中主观判断抽取样本单位的方法。 分类： 按目的不同 例如，对某地区进行化妆品消费需求调查，确定样本容量为400名，确定年龄、性别、收入三个分类标准。（见下页）,独立控制配额抽样：是指按一个或以上分类标准分别分配样本单位数额的抽（选）样方法。,相互控制配额抽样：是指按两个或两个以上的分类标准交叉分配样本单位数额的抽（选）样方法。,独立控制配额抽样样本设计：,互相控制配额抽样样本设计：,分类,分类,配额,配额控制抽样的具体实施过程如下： 选择分组标志：根据营销调研目的以及总体中各单位的性质和客观条件，选定调查的分类标准，作为总体分类依据。 分组并列出配额比例表： 等比例分组：按人口统计资料 不等比例分组：根据人口统计资料，再综合考虑以下四方面因素调整样本分配比例：A各类单位占总体单位总量的比例；B各类单位内部差异程度；C在实现调查目的过程中各类单位所处的地位和作用；D在各类中抽选样本和实现调查的难易程度。,分类,分类,比例,配额（等）比例表,确定各分类标准下的样本单位配额（见上上表）。表中的配额是由样本配额比例表中的比率乘样本单位总数求得的，如：4001%=4即为月收入500元以下，18-34 岁的男性人数。 配额指派，抽选样本单位（调查单位）。即由调查员根据派到的配额范围，判断抽选出单位。,评价 优点：如果现场访问人员进行实际选择工作时，诚实而准确地按分配好的比例完成配额，则样本将与选定的总体参数相符，样本代表性较强；而且操作起来也较容易。因此市场营销调研中经常采用配额控制抽样方法。 缺点： 有时会遇到总体单位的情况不清楚，或难于确定总体的有关特征，这时分组及确定样本配额比例难度就大。 由于现场访问人员必须承担完成规定特征的人数配额的任务，有时他们是有压力的。不负责的调研员容易敷衍了事。,注释,这种配额控制抽样方法在美国的市场营销调研中应用非常广泛，一些营销学家说，“该方法甚至比随机抽样法应用要广泛”。在美国有许多大型的全国性的“调查对象网络”(National Panels) 。 这种调查对象网络是一种半永久性的样本(Semipermanent Sample）， 样本中的成员都事先已同意提供资料或意见，网络组织与样本成员界时用信函联系即可，费用很少，因此这一组织又叫作（Consumer Mail Panels-MP）。 这些调查对象网络组织就经常使用配额控制抽样法完成调研任务，效果非常好。在这方面做得最好的是美国市场调研公司（Market Research Corporation of America）和全国家庭意见研究公司（The National Family Opinion, INC.）,返回,含义： 判断抽样是一种经思考或主观判断来选取样本进行调查的方法。判断抽样的样本代表性如何，完全取决于调研人员本身的知识、经验和判断能力，因为具体样本单位的抽选完全是由主观判断而定。 分类： 见解抽样（Sampling by Opinion）：是指由熟知总体情况的人 （如专家或调研人员）来判断并决定（样本单位）。 统计判断法（Statistical Judgment）：是指以事先明确选择标准，详细研究有关选择标准的资料为基础，寻找出合乎标准规格的样本成员，进行调查的方法。,评价 优点： 操作简单、方便；在多层或多阶段抽样过程中有应用价值。 缺点： 主观性随意性强，不容易保障样本代表性，抽样误差难以控制。 总结： 因此，判断抽样法要求调研人员必须熟悉总体的特征，尽量选择多数型或平均型的单位为样本，以控制调查结果误差,返回,含义： 雪球抽样是指先利用随机方法或社会调查选出原始受访者；抽样后，再根据原始受访者提供的信息去联系其他受访者。 用途： 当总体很难寻找或十分稀少时，可采用此法。例如对单亲家庭的抽样最好使用此法，因为单亲家庭是稀少的，难寻找的现象。,第二节 概率抽样,一 抽样设计过程,确定 从中 抽取 样本 的总 体,建立 总体 的构 架,选取 抽取 样本 单位 的具 体方式,确定 所需 样本 的容 量,写出判断和抽取实际样本单位的说明书,步骤一： 确定总体。根据调研目标确定研究总体（母体）。 步骤二： 建立总体的“抽样框”。抽样框又叫抽样构架或抽样结构，实际上它就是指可以备选作为样本的全部总体单位的顺序或编排形式。 三种形态 A、具体的抽样框。即抽样单位可列成表册的型态。包括目录结 构、 区域结构和目录区域复合结构）。 B、抽象的抽样框。即抽样单位没有表册而是开放的型态。只要符合调查条件就是抽样结构中的元素。 C、阶段式抽样框。在采用分段抽样设计时，按照抽样阶段不同，可产生不同的抽样结构。,步骤三： 决定抽取样本单位的具体方式。有四种具体方式可供选择。 步骤四： 抽样方式一旦确定，就应决定所需样本的大小（样本容量）。样本容量的确定是一个较复杂的问题，后面将具体分析。 步骤五： 作出抽样计划的决策。这是从最终样本中收集基本资料的准备工作。这里包括要有一个非常准确而又具体的指导实地选取样本工作的说明书。只有备妥说明书后，抽样设计和计划工作才算完成。,二 抽样的组织方式,简单随机抽样 分层抽样（Stratified Sampling） 系统抽样（Systematic Sampling） 整群抽样（Cluster Sampling） 多阶段抽样 两阶段抽样（Two-stage Cluster Sampling） 多阶段整群抽样 （Multistage Cluster Sampling）,简单随机抽样,含义： 简单随机抽样又称纯随机抽样，它是指对总体不进行任何分组，归类或排序等，而完全按随机原则抽取样本的方法。其特点是总体结构内的每个单位被抽中的概率完全相等，各单位之间相互独立，没有任何关联性和排斥性。 做法： 抽签法 首先给总体中的每个单位编上号，然后将序号写到标签或卡片上，建立一总体构架（Frame）。然后将标签搅拌均匀，再从中抽选；被抽到的号码所代表的单位即为样本的一员，直到抽足预先规定的样本容量为止。这种方法比较麻烦，工作量大。如这章前面我们所举例子，从20,000名学生中抽取500名，那么调查者要分别建立20,000张卡片，才能混匀抽样。费时费力，因此他们宁可使用下述方法。,随机数表法 这种方法实际上是用随机数表代替了抽签法的标签或卡片，可以省去制作卡片的环节。随机数表是用特别编码机或电子计算机编制成的数字群，完全符合随机原则。一般为查用方便编成五位一组。 使用随机数字表抽样过程是，首先把总体单位随意编号，建立总体构架；然后从数字表的任何行列的数字开始，向任何方向顺序抽选号码；遇到属于总体构架范围内的随机数即中选，遇上重复的数或构架范围外的随机数即跳过，直到抽够规定的样本容量为止。例如，上例中要求从20,000学生总体中选500个人，调研人员先将00,000至19,999的号数分给每个学生，那么任何大于19,999的五位数就不考虑了。假如选定从表的一行一列五位数开始，1,009，小于19,999，于是将其作为200个样本单位之一；然后由此向下（也可能向右），第二个数是37,542，太大，就跳过去；再下一个数是08,422，可以选中。这样连续选择，直到选中500个五位数码为止，这些数码代表的学生就是我们选取的样本。,评价 简单随机抽样是最基本的概率抽样方法，是其它概率抽样设计的基础。其优点是在抽样中完全排除主观因素的干扰，数理上最符合随机原则，简便易行。 但这种抽样设计也有其局限性，它只适用于总体单位明确，总体单位总量不太大，单位分布较集中和总体单位之间差异较小等情况的总体。,返回,分层抽样,含义： 分层抽样又称类型抽样，它是根据市场调查的目的和要求将总体单位按其属性特征分为若干组（或类型），使组内差异小，组间差异大，然后从每组（或类型）中成比例或不成比例地随机抽取样本单位的组织方式。 例如，我们要抽样调查家庭成员平均消费支出的情况，我们可将家庭总体按家庭人数分层（类），如下表。我们可以分别在各层中抽取一定量家庭组成样本进行调查， 用所得数值推断总体水平。,操作： 成比例的分层样本 从各层抽取多少样本单位，可以按各层总体单位数与总体单位总量之比例确定，也可以不按此比例确定，而前者似乎要简单一些。成比例的分层样本也就是按照上述比例确定的样本，它的量的确定等于样本容量乘以各层所占比例的积之和。如前述的家庭总体例子中，如果要抽出家庭的样本，那么第一层要抽选40个家庭（40010%）；第二层60个；第三层272个，第四、五层分别为16个和12个，合计共400个家庭。,不成比例的分层样本（Disproportionate Stratified Samples） 成比例的分层样本的设计和抽取虽然简单易行，但有时其效果可能是不好的。这时就应使用非比例分层抽样法更好一些。 例如，表7-8是某地区食品零售企业的分类资料。在这个例子中，如果是成比例分层样本就是按每层食品店数目的百分比分摊样本。于是在400家的样本中，确定联锁店将达32家（4008%），而小型零售店将有160家(40040%)。仔细分析，这种设计显然是不合逻辑的。因为小型零售店所占店数比例虽大，但销售额却只占总销售额的一部分；相对来说，其对所调研的问题来说并非那么重要。可见按商店数目的百分比分摊样本是不恰当的。,表7-8 非比例分层举例,对本例最好采用不成比例样本抽样，即综合考虑比例以外的其它因素来确定各层样本单位数的多少。这些因素主要有：（1）反映各层在总体中重要性的因素，如上例中的各类食品店销售额百分比因素就属这种情况，于是联锁店应抽取104个（40026%），而小型零售店只抽取36家(4009%)即可。（2）各层内部单位间的差异程度大小。差异程度大的层应分配其多些样本单位；差异程度小的层应分配其少些样本单位。（3）各层实现抽样调查的平均费用多少。一般应按最低成本原则确定各层样本单位。此外，样本容量的确定还有一最重要的技术因素，这将在后面介绍。,从以上的