Анализ  протокола заключается в помещении  респондента в определенную ситуацию по принятию решения, при этом он должен словесно описать все факторы и аргументы, которыми он руководствовался при принятии решения.

      Метод анализа протокола используется при анализе решений, принятие которых  распределено во времени, например решения  о покупке дома. В этом случае исследователь собирает в единое целое отдельные решения, принимаемые на его отдельных этапах.

      Кроме того, данный метод используется при  анализе решений, процесс принятия которых очень короток. В этом случае метод анализа протокола как бы замедляет скорость принятия решения. Например, покупая жевательную резинку, обычно люди не задумываются относительно этой покупки. Анализ протокола дает возможность разобраться в некоторых внутренних аспектах подобных покупок.

      При использовании проекционных методов респонденты помещаются в определенные имитируемые ситуации в надежде на то, что респонденты выскажут такую информацию о себе, которую невозможно получить при проведении прямого опроса, например, относительно потребления наркотиков, алкоголя, получения чаевых и т.п. Можно выделить следующие конкретные методы, входящие в состав проекционных методов: ассоциативные методы, испытание при помощи завершения предложений, тестирование иллюстраций, тестирование рисунков, разыгрывание ролей, ретроспективные беседы и беседы с опорой на творческое воображение.

      Почему  часто используются качественные методы? Качественные методы нередко являются источниками идей. Опыт показывает, что крупномасштабные дорогостоящие  количественные исследования далеко не всегда, особенно если в их основе нет перспективных идей, дают необходимые результаты.

      Методы  опроса. Опрос — это сбор первичной информации в форме ответов на прямые вопросы. Опрос может носить структурированный и неструктурированный характер; в первом случае все опрашиваемые отвечают на одни и те же вопросы, во втором — интервьюер задает вопросы в зависимости от полученных ответов.

      При проведении опроса группа опрашиваемых людей может подвергаться однократному или многократному обследованиям. В первом случае получается срез данной группы по многим параметрам для фиксированного момента. Например, редакции журналов и газет проводят разовые выборочные исследования своих читателей по таким параметрам, как возраст, пол, уровень образования, род занятий.

      Во  втором случае одна и та же группа опрашиваемых людей, называемая панелью, неоднократно изучается в течение определенного  периода. В этом случае часто говорят, что используется панельный метод  опроса.

      Достоинства методов опроса: 1) стандартизация, обусловленная тем, что всем респондентам задаются одни и те же вопросы с одинаковыми вариантами ответов на них; 2) простота, так как респондентов посещать не обязательно, можно передавать им вопросники по почте или опрашивать их по телефону, не нужно использовать технические средства и привлекать высококвалифицированных профессионалов; 3) возможность глубокого анализа, обусловленная применением последовательных уточняющих вопросов; 4) возможность табулирования и проведения статистического анализа с использованием методов математической статистики и соответствующих статистических пакетов для персональных компьютеров.

      Информация  от респондентов при проведении опросов  собирается тремя способами: 1) интервьюеры  задают вопросы респондентам, ответы на которые интервьюер фиксирует; 2) вопросы задаются с помощью компьютера; 3) путем самостоятельного заполнения анкет респондентами.

      Панельный метод обследования. Панель — выборочная совокупность опрашиваемых единиц, подвергаемых повторяющимся исследованиям, причем предмет исследования остается постоянным. Членами панели могут быть семьи, организации, эксперты, которые с определенными оговорками остаются постоянными. Панельный метод опроса имеет преимущества по сравнению с обычными одноразовыми опросами, так как он дает возможность сравнивать результаты последующих опросов с итогами предыдущих и устанавливать тенденции и закономерности развития изучаемых явлений.

      Все виды панелей подразделяются по: времени  существования; характеру изучаемых  единиц, характеру изучаемых проблем; методам получения информации.

      По  времени существования панели делятся  на краткосрочные — существующие до года, и долгосрочные — обычно не более пяти лет.

      Долгосрочные  панели могут давать непрерывную  либо периодическую информацию. Непрерывная  информация фиксируется в Дневниках ежедневно, а сами дневники высылаются организаторам исследования через определенные промежутки времени. Периодическая информация поступает по мере проведения опросов в виде заполненных анкет.

      По  характеру изучаемых проблем  панели могут быть специализированными. Специализированные панели создаются для изучения узких проблем. Например, с их помощью осуществляются: тестирование товаров и концепций новых товаров; отслеживание рыночных тенденций (изучается динамика показателя рыночной доли); определение источников, из которых потребители получают информацию о новых товарах.

      По  методу получения информации возможны четыре вида панелей, когда члены панели: 1) высылают требуемую информацию (заполненные дневники, опросные листы) почтой; 2) интервьюируются; 3) заполняют дневники или опросные листы, но собирают информацию специальные работники; 4) дают интервью через определенный промежуток времени, а внутри временного интервала высылают информацию по почте.

      Целесообразность  использования тех или иных панелей определяется характером решаемых задач и выделяемым объемом средств. Поэтому перед проведением опросов, исходя из целей исследования, нужно выбрать вид панели.

      Типичным  примером использования панельного метода опроса может служить изучение медицинского обслуживания и рынка лекарств во Франции. В панель входило 1600 врачей — каждый двадцатый врач, работающий с частной клиентурой. Члены панели выписывали в течение одной недели раз в три месяца рецепты в специальной отрывной книжке с корешками. Это позволяло одновременно получать дубликат рецепта и определенную информацию, записанную на корешке: особенности больного, диагноз, терапевтическое воздействие, ожидаемое от выписанного лекарства.

      Процесс формирования панели в данном примере  включал: 1) разделение территории на регионы и категории городов; 2) разделение медицинского персонала на категории по специальности и возрасту; 3) жеребьевку в каждой категории для отбора нужного числа врачей; 4) проверку выборки по многим параметрам.

2. Планирование выборочных исследований

      Формирование  выборки основывается на знании контура выборки, под которым понимается список всех единиц совокупности, из которых выбираются единицы выборки. Например, если в качестве совокупности рассматривать все автозаправочные станции города, то надо иметь список этих станций. Он и будет рассматриваться как контур, в пределах которого формируется выборка.

      Контур  выборки неизбежно содержит ошибку, называемую ошибкой контура выборки  и характеризующую степень отклонения от истинных размеров совокупности. Очевидно, что может не быть полного официального списка всех автозаправочных станций большого города, включая и нелегальный бизнес в данной области.

      Существуют  три главные проблемы формирования выборки.

      Исходя  из сути рассматриваемой задачи необходимо определить, кто или что является единицей выборки. Например, производитель автомобилей решил изучить потенциальный рынок для своей продукции. Было принято решение изучить мнение по данному вопросу лиц, принимающих решения по выбору автомобилей в различных организациях, и глав семейств, определяющих данную политику в семье. В указанном примере единицы выборки — это руководители соответствующих служб организаций и главы семейств.

      Важно определить контур выборки. Например, список всех предприятий определенного региона. В целях выполнения правила репрезентативности, то есть представительности проводимого исследования, необходимо тщательно подобрать метод, с помощью которого выбираются единицы выборки из контура выборки, и. спланировать структуру выборки.

      Кроме того, необходимо определить объем  выборки, то есть число изучаемых  единиц. Обоснованный объем выборки  не зависит от размера совокупности. Например, для отдельного региона он может быть не больше, чем для государства в целом, хотя сами единицы выборки должны отбираться по разным планам.

      При формировании выборки предпочтительно  использовать вероятностные, то есть случайные  методы. Если все единицы выборки  имеют определенную вероятность  быть включенными в выборку, то выборка  называется случайной. Нередко из-за невозможности точного определения размера совокупности нельзя точно рассчитать вероятности. Поэтому применение термина «известная вероятность» далеко не всегда обосновано.

      Вероятностные методы включают: простой случайный  отбор, систематический отбор, кластерный отбор и стратифицированный отбор.

      Простой случайный отбор предполагает, что  вероятность быть избранным в  выборку известна и одинакова  для всех единиц совокупности. Вероятность  быть включенным в выборку определяется отношением объема выборки к размеру совокупности. Простой случайный отбор может осуществляться с помощью таблиц или генераторов случайных чисел.

      Могут использоваться генераторы случайных  чисел, имеющиеся в средствах  электронных офисов. Единицам совокупности присваивают порядковые номера, после чего генерируются случайные числа в диапазоне всей генеральной совокупности. Количество чисел должно быть равно объему выборки.

      Особенно  широко метод систематического отбора используется, когда для различных  видов совокупностей имеются  различные справочники, списки, спецификации, например справочники телефонных номеров.

      Кластерный  отбор основан на делении совокупности на подгруппы. К сожалению, методологические ошибки в применении кластерного отбора чрезвычайно широко распространены, они проникли даже в популярные учебники. При кластерном отборе необходимо основываться на большой совокупности статистических данных и методах прикладной статистики — кластерном и дискриминантном анализе.

      Предположим, что исследуется мнение населения  страны относительно какой-либо проблемы. Страна разбивается на четко определяемые части — 89 регионов. По каждому региону подбираются данные статистики о показателях, которые могут влиять на мнение населения по проблеме.

      С помощью кластерного и дискриминантного анализа регионы группируются в группы — кластеры по близости характеристик. Далее в простейшем случае можно ограничиться выбором в каждом кластере одного из регионов случайным образом. Затем необходимо определить совокупность для отобранных регионов и проводить в них соответствующее исследование, а выводы обобщить для всей страны.

      Формирование  выборки можно осуществить на основе двухступенчатого подхода, использующего  двухступенчатую кластеризацию. При  этом, например, каждый кластер может  быть разбит на более мелкие и более однородные кластеры.

      В основе всех описанных методов лежит  предположение, что любая совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых характеристик, то есть каждая выборка достаточно полно характеризует  всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Такая ситуация встречается не часто. Например, рыночный потенциал определенного региона для какого-то товара неоднороден. Население больших, средних и малых городов, сельской местности региона может отличаться по уровню образования, дохода, образу жизни.

      В случае несимметричного распределения  совокупности последняя разделяется  на различные подгруппы — страты, например по уровню доходов, и выборки  формируются из этих подгрупп, по сути дела являющихся сегментами рынка. Такой метод носит название стратифицированного отбора. Для него следует выбрать признаки, характеризующие каждую единицу совокупности, например уровень дохода. Далее для каждой страты с помощью случайного отбора формируется выборка.

      Если  размер выборки для определенной страты пропорционален размеру страты по отношению ко всей совокупности, то выборка называется пропорционально стратифицированной. В случае непропорционально стратифицированной выборки необходимо использовать весовые коэффициенты, уравновешивающие размеры страт. Вероятностно обоснованная стратификация строится на основе кластерного и дискриминантного анализа.

      Систематический отбор имеет место при последовательном формировании нескольких выборок с  целью постепенного уточнения получаемых данных.