选择你的目标人群

选择你的目标人群

决定你的样本

在决定你的样本的时候，你需要决定你需要调查的是谁，以及需要调查多少人。调查者通常把这个人群称之为目标人群。在一些情况下，例如，做一个雇员态度调查时，人群是很明显的。在另外一些例子中，当考虑到潜在的顾客的时候，目标群体更加困难。正确地决定目标群体是很重要的。一个难以定义的目标群体将会导致没有代表性的结果。

假设我们试图发现在Ashomolean Museum in Oxford入口处建筑物最近发生的变化的态度。你将会怎样决定你的目标人群？如果我们想获得的是对于建筑物风格的相关的比较性的评价，我们将需要寻找的是曾经看到过博物馆入口处改变之前和改变之后的特征的人群。如果我们仅仅是想要找到参观者对于改变后的入口建筑风格的态度，那么是否曾经看到过原来的建筑就不是很重要了。很清楚地，在这个例子中，我们的调查的目标决定了目标人群。

要决定需要调查多少人，这是一个统计的和商业化的决策。调查过多的人会增加成本，但是确实会增加结果的正确性，或者称之为结果的精确性。要把一个样本从250增加到1000，就需要把人数增加到原来的四倍，但是正确率却仅仅会增加一倍。关于统计的题目将会在“对于顾客行为的量化的和非量化的调查方法”一单元中体现出来。

抽样方法

有两个基本的抽样的方法：

1.随机法——从群体中随机地抽取样本的方法；

2.非随机法——样本是被以已经提前设定的一个或多个规则设定的方法进行选择。

◆随机样本

在这个分类中，通常包含有四个在市场调研中经常使用的抽样方法：

1.简单随机抽样——样本随机地从整体中进行抽取（例如，通过从参选者中间进行抽取）。

2.系统抽样——从一个随机开始的点开始，进行间断性地抽样。例如，我们可以从第4个开始，每隔10个人抽取一个样本。在这个例子中，抽样的间隔是10。被抽取作样本的数据是4、14、24，等等。

3.分层抽样——首先根据一个或者多个规则对群体进行分组（例如，根据年龄、性别或者其他的因素），并且从这些群体中随机地进行抽样。如果这种方法可能的话，关于单个样本可获得的数据必须包含关于这个规则的信息。事实通常不是这样的。

4.分级抽样——群体首先被分成很大的群组，这种分类通常是建立在地理的基础上。对于这些大的群体进行随机地选择，然后进行进一步地划分。对于抽取出来的群体再一次进行随机抽样，这种过程可以根据调查的需求多次进行。样本将从最终的分组中进行抽取。

要在一个随机的基础上选择个体样本，就必须建造一个样本框架。这是一个包含在群体中所有已知的个体样本的名单。每一个样本被给予一个独一无二的数字，使用随机的数据列表或者使用计算机进行随机地分配，样本是在产生随机的数据的基础上产生的。

很明显地，要列出英国的所有的样本是不可能的。幸运的是，选票的过程与这个很是接近。它的首要的目的是要记录这些要去投票的人们。不幸的是，选票的登记者也有几个缺点：

·年龄小于18岁的人通常只有在接近18岁生日的情况下才会被登记下来。

·许多人选择不去参选，所以他们也不会被登记下来。

·流动性的个人——例如学生——通常不是在他们的居住地进行登记的。

·新婚者通常不能被正确地列示出来——一个妇女登记的可能是婚前的姓名，如果一对夫妇刚刚开始生活在一起，可能在登记上仅仅只会出现一个名字。

·参加登记者可能会过时一年以上。

在试图解决上面的问题的过程中，通常使用邮政地址文件（或者称之为PAF文件）。这是在英国通用的地址的列表。地址从该列表中随机地被选取，然后访问者努力对每一个家居者进行访问。最近，没有进行选民登记的人口越来越多，这也随之增加了邮政地址文件的应用的频率。不幸的是，邮政地址文件同样也有以下几个问题：

·没有办法知道谁居住在邮政地址

·没有办法知道有多少人口居住在邮政地址

这就会随之导致调查者通过一系列已经由调查组织设定的规则的基础上选择一个人去调查。而这种选择可能会导致错误。

◆非随机样本

当一个样本框架不能被建立起来的时候，或者被证明是太贵或者太消耗时间的话，下列的非随机抽样的方法可能会被使用（见表10.1）。

1.判断抽样Judgement Sampling调查者使用他们自己的判断来选择他们认为可以代表一个群体的人群，或者有一项特性或者知识使得他们比较合适。例如，商界领袖、著名科学家，等等。这个方法通常与小范围抽样一起被应用。

2.方便抽样（Convenience sampling）选择最方便的人群，其可能是调查者的朋友、同事或者是附近一所大学的同学。这种方法通常可以节约时间和资源。

3.群组抽样（Cluster Sampling）不像是分级抽样的过程，整个人群被不断地分成群组。然而群组抽样是不同的，在群组抽样中所有的剩余的小组被作为样本。

4.限额抽样(Quota sampling)调查者从不同的小组中选择一个提前定好的数据（例如，根据年龄、性别，等等）。这或许是目前应用最广的非随机抽样方法。

案例学习1

寻找美籍西班牙人

在一般的人群中进行随机抽样是很困难的，但是Doug Spaulding(Market Development Inc.，San Diego)和David Tabor(MDI Interviewing Services,Chula Vista,California)发现，从一个团结得很好的种族团体中搜集信息更为困难。

因此，调查者在来自洛杉矶的美籍西班牙人的人群中进行了20015分钟的西班牙语的电话调查。他们是杂货店的消费者并且他们购买橙汁。

第一个问题是要找到一种方法去和目标人群接触。Spaulding和Tabor指出了三个不同的来源：包括了在一个给定的市场中所有的用户的样本（全部包括），限制在一个包含有很多美籍西班牙人的样本之中（高密度的人群），限制在一个姓氏为美籍西班牙人的列出的样本群中（列出的姓）。

但是有一些美籍西班牙人只说英语！因此,仅仅简单地对于西班牙语的调查可能会使得进行电话调查复杂化。

资料来源:www.quirk.com。

设定限额

与随机的选择样本不同，你可能会希望通过在特定的小组中设定配额来在人群中达到一种平衡。例如，如果你正在对一种产品进行调查，而这种产品主要用于低于35岁的人群中，那么对于这个人群，通常需要设定一个限额。你可能会决定，90%的样本应该在这个年龄群中。

表10.1　对于不同抽样方法的比较

再举一个例子，如果你正在调查一个特殊的产品品牌，你可能希望（依赖于你的目标）基于他们现在的品牌喜好来选择你自己的样本。因此，你可能会决定仅仅对那些使用竞争对手的品牌或者根本不使用品牌的人群进行调查。

限额通常以一种表格的形式专注于一个研究群体。例如，如果我们要求调查50个购物者，我们可能会专注于：

·他们中间的25个要低于45岁

·他们中间的25个要高于45岁或者更老一些

·15个要处于AB社会阶层

·35个要处于CDE社会阶层

另外，我们可能详细指明选择多少个来自某个社会阶层的某个年龄段的人群：

样本的结构由调查者设定。

为你的调查决定样本的大小

除了需要考虑的统计因素外，还有许多需要考虑的因素影响样本的大小。

·使用的调查方法大的样本用一些方法很容易获得（例如，邮政调查和电话调查），而用另外一些方法很难获得（例如，面对面的调查和访问）。

·时间和资源可能是有限的这就需要在样本的大小和可获得的信息的数量和正确性之间做出权衡。

·要求的精确度当仅仅是要求对于人群进行粗略的调查的时候，没有必要使用大的样本。样本的大小决定于你要求的精确度，并且使用提供的方程来决定需要的样本的大小。

·群体抽样的数量如果你计划抽取几组样本的话，你可能会把各个小组的结果合并起来，从而获得一个对于整体人群的更好的整体的预测。