Калькулятор стоимости услуг

1. Выберите метод опроса  ? Зависит от задач исследования, географии и размера выборки



2. Предполагаемая длительность анкеты ? Грубо оценить "полевую" длительность интервью можно заполнив анкету самостоятельно и умножив полученное время на 1,3

3. Доля целевой
аудитории ? Доля людей, обладающих необходимыми характеристиками, среди населения региона

4. Количество респондентов ? Подробнее о размере и ошибках выборки можно посмотреть здесь http://www.fdfgroup.ru/?id=189

5. Дополнительные виды работ 

Дополнительно в услугу входит:

Стоимость (руб):

Разработка анкеты

0

Программирование и хостинг

0

Сбор информации

0

Подготовка кросс-таблиц

0

Подготовка отчета

0

Менеджмент проекта

0

Итого:

0
(без учета НДС)


Сохранить расчёт

Дополнительно в услугу входит:

Стоимость (руб):

Сбор информации

0

Стоимость подготовки отчета

0

Менеджмент проекта

0

Итого:

0
(без учета НДС)


Для получения информации свяжитесь с нами с помощью формы заявки или позвоните по телефону +7 (495) 755 22 24


Осторожно! Ненадежные данные!

С Вами случалось подобное?

Допустим, Вы на каком-то этапе исследования рассматриваете результаты первых 50 респондентов, и вырисовывается вполне четкая картина. Вы отмечаете, что ответы респондентов на некоторые вопросы различны, и в этих различиях явно прослеживается определенная логика. Вас это радует, и на основе проанализированных данных Вы выстраиваете теорию, которая, как Вам кажется, разумна и имеет смысл.

Нам всем нравится процесс поиска и выявления тенденций, ибо именно для этого предназначен наш мозг – отмечать различия и так или иначе их интерпретировать. Это слишком удобно – сразу дать готовый ответ – почему, например, мужчины в возрасте более 35 лет предпочитают именно данную марку шампуня , или почему высокодоходные группы потребителей любят сыр больше, чем низкодоходные…

Вы берете паузу и ждете, когда будут готовы результаты по всем респондентам. Но при анализе всей выборки оказывается, что все выявленные Вами взаимосвязи куда-то испарились! Зависимости и различия, которые Вы выявили, оказались всего лишь «шумом», а данные превратились в однородный массив, в котором невозможно выявить ни одной закономерности (или выявить крайне малое их количество).


Добро пожаловать в мир Переобучения!

Существует такой термин - переобучение (англ. overfitting - "слишком подогнанный"). Он описывает явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении (на примерах из тестовой выборки).

… А это крайне опасно. В особенности в ситуациях, когда респонденты представляют нишевые потребительские группы, зачастую труднодосягаемые, и дело заканчивается завершением опроса при недостаточной выборке. Эта проблема особенно ярко выражена в области медицинских товаров и В2В – там, где до непосредственных потребителей добраться довольно сложно.

Нам сложно осмыслить, насколько случайным фактором является вероятность, даже на больших числах.


Что означает «Случайность»?

Подбросьте монетку 50 раз – крайне редко Вам выпадет поровну, по 25 «орлов» и «решек». Такое происходит, приблизительно, в одном случае из 10.

На самом деле, при 50 подбрасываниях монетки с вероятностью 60% мы получим более чем 20-процентную разницу в количестве выпавших «орлов» и «решек». Поэтому соотношение «орлов» и «решек» такое, как на графике ниже, будет ожидаемой нормой.



v21.png


Если в анкете 20 вопросов, по крайней мере один из них по теории вероятности даст разницу в 50% и более, что будет выглядеть так:



v21.png


Ниже в таблице приведены данные для анкеты из 20 вопросов и выборке из 50 респондентов.

Объем выборки - 50

Разница в данных    Вероятность того, что данная
разница будет наблюдаться
в каждом опросе
Сколько раз разница
будет наблюдаться в опросе
(20 вопросов)
Вероятность появления
данной разницы в опросе
(20 вопросов)
8% 90% 18 100%+
16% 67% 13 100%+
24% 47% 9 100%+
32% 32% 6 100%+
40% 20% 4 100%+
48% 12% 2 100%+
56% 7% 1 100%+
64% 4% 1 70%
72% 2% 0 32%
80% 1% 0 15%
88% 0,3% 0 7%
96% 0,2% 0 3%


Ниже приводятся аналогичные данные для выборки из 100 респондентов (прошу прощения у читателей за отсутствие данных по большей выборке – довольно трудоемкая работа!)

Объем выборки - 100

Разница в данных    Вероятность того, что данная
разница будет наблюдаться
в каждом опросе
Сколько раз разница
будет наблюдаться в опросе
(20 вопросов)
Вероятность появления
данной разницы в опросе
(20 вопросов)
4% 90% 18 100%+
8% 75% 15 100%+
12% 60% 12 100%+
16% 47% 9 100%+
20% 36% 7 100%+
24% 26% 5 100%+
28% 19% 4 100%+
32% 13% 3 100%+
36% 9% 2 100%+
40% 6% 1 100%+
44% 4% 1 76%
48% 2% 0,4 41%
52% 1% 0,3 25%
56% 1% 0,2 15%
60% 0% 0,1 8%
64% 0% 0,03 3%
72% 0% 0,02 2%
76% 0% 0,01 1%
77%+ 0% 0,01 0%


Как убедиться, что данные надежны?

Простой фокус – разделите все исходные данные на 2 массива и проверьте, дают ли они один и тот же результат. Затем проделайте то же самое 20 раз и проследите, сколько раз результат сохранится. Если он останется тем же 19 раз из 20 – Ваши данные надежны на 95%. Число раз, которое результат сохранялся тем же, умноженное на 5, и даст степень надежности Ваших данных. Можно пойти еще на шаг дальше и разделить данные на 4 части, если все они дают один и тот же результат – в Вашем распоряжении вполне точная и надежная информация.


Оригинал статьи question-science.blogspot.ru
Перевод статьи Агентство маркетинговых исследований FDFgroup

Есть что сказать или обсудить по затронутой теме? Заходите в наши группы в в Facebook и Вконтакте!








Будьте в курсе, а также
получайте полезные материалы