Три доказательства того, что репрезентативной выборки не существует

Автор: Irakli Beselidze Опубликовано: 22.09.2013

Социологические исследования потребителейРазобраться в тонкостях прогнозирования тех или иных показателей поведения потребителей сподвиг конфуз, который приключился с ведущими социологическими службами — ВЦИОМ, ФОМ и «Левада-центром» — на выборах мэра Москвы: они дружно ошиблись с предсказаниями результатов голосования.

Тема социологических исследований волнует рекламный рынок давно: Первый канал уже который год не признает данных TNS — официального измерителя рейтингов телесмотрения, подрывая таким образом все основы продажи телевизионной рекламы. Проблема очевидно существует и требует тщательного изучения, ведь если многомиллионные стратегические решения принимаются на основе ошибочных данных, то стоит ли удивляться тому, что маркетинг и реклама пользуются все меньшим доверием топ-менеджеров и владельцев бизнеса?

Фишка социологических исследований — это отсутствие необходимости опрашивать всю генеральную совокупность (этот термин используется для обозначения объекта исследования в целом). Например, для того чтобы получить данные, отражающие популярность того или иного продукта (политика) в Москве, вам не обязательно узнавать мнение всех жителей города. Достаточно опросить меньше одной десятой доли процента москвичей. Главное — правильно выбрать респондентов.

Что такое репрезентативная выборка?

Выборка — это группа из нескольких тысяч человек, которая является микромоделью структуры вашей ЦА. Например, если ваша целевая аудитория — абоненты мобильных операторов — насчитывает миллион, из которого 30% — абоненты МТС, 29% — «Билайна», 27% — «МегаФона» и 14% — всех остальных операторов, то в группе для исследования у вас должно быть 300 абонентов МТС, 290 — «Билайна», 270 — «МегаФона» и 140 — остальных. В этом случае можно утверждать, что выборка репрезентативна, а данные опроса — экстраполировать на всю генеральную совокупность.

Казалось бы, очень просто, но в реальной жизни, как это обычно бывает, всё получается по-другому… Для показательного примера вернемся к конфузу социологии на выборах. Итак почему же ФОМ, ВЦИОМ и «Левада-центр» дружно ошиблись? И что это — системная проблема методики, попытка ввести людей в заблуждение или низкая квалификация социологов?

Думается, что имеет место комбинация всех трех факторов, но мы остановимся только на методике.

1. Как уже говорилось выше, репрезентативная выборка — это микромодель генеральной совокупности, а поскольку «большая тройка» социологических служб считала, что генеральная совокупность — это все избиратели Москвы, то априори не могла точно спрогнозировать данные по результатам голосования, так как на самом деле генеральной совокупностью для выявления результатов выборов являются только ПРОГОЛОСОВАВШИЕ избиратели. Именно поэтому экзит-полы практически всегда показывают реальную картину. 

2. Само по себе разделение людей по социально-демографическим признакам не имеет смысла, ибо не отражает отношения людей к тому или иному продукту (в данном случае — к политику). Понятно, что если разделить людей по привычным соцдемгруппам, то при определённых усилиях вы сможете найти какие-то закономерности в их отношении к исследуемым объектам, но намного разумнее понять причины, по которым люди делают свой выбор, и разделить их именно по этому критерию. Это требует более глубокого изучения контекста принятия решения о выборе — а значит, больших ресурсов, и поэтому, чтобы избежать лишних расходов, социологи разделяют людей по «стереотипному» контексту принятия решения — по возрасту, доходу, полу и т. д.

Например, если человеку 66 лет, то можно предположить, что он — пенсионер, зависим от власти и, вероятнее всего, примет именно такое решение. Это не всегда работает из-за слишком большого количества предположений и допущений. Исходя из вышесказанного, можно смело утверждать, что микромодель общества, основанная на его разделении по соцдемпризнакам, нерелевантна для конкретного исследования, потому что не отражает пропорции различных точек зрения генеральной совокупности на объект исследования.

3. Набор спонтанных ответов на вопросы анкеты далеко не всегда отражает реальное мнение людей. Во-первых, важен контекст, который задаётся интервьюером. Он может серьёзно повлиять на ответы респондентов. Во-вторых, часто люди отвечают на задаваемые вопросы, исходя из каких-то своих интересов, а не с целью предоставить вам объективную информацию. Проводя качественные исследования покупателей своих клиентов, всегда сталкиваюсь с ситуацией, когда люди, отвечая на вопросы, не всегда говорят то, что думают.

Приведу пример: проводя исследование покупателей одного автомобильного бренда, мы хотели узнать, что стало мотивирующим моментом для принятия решения купить новый автомобиль. Поверхностный ответ был одинаковым у всех: машина уже не новая, пора менять. Можно было бы удовлетвориться этим ответом, но, осознавая, что покупка авто — процесс сложный и требующий временных, материальных, а иногда и административных затрат, мы понимали, что должна быть более важная причина. И действительно, используя специальную методику, нам удалось докопаться до истины: оказалось, что коллеги, друзья, знакомые респондентов смотрели на них сверху вниз из-за того, что они ездят на столь непрестижном автомобиле.

Поэтому при быстром ответе на вопросы определить степень честности и откровенности респондента не представляется возможным, что уж говорить о том, чтобы экстраполировать эти результаты на всю генеральную совокупность…

Есть ли выход из ситуации? Как быть маркетологам, которым приходится принимать сложные бизнес-решения, если социологические данные не отражают реальной картины?

С появлением «больших данных» социология перестает быть единственным источником информации об окружающей среде, и её влияние на принятие стратегических решений снижается. Уже сегодня «большие данные» предлагают совершенно иной взгляд на те же самые объекты исследования. С развитием технологии обработки различной информации мы будем получать всё более точные прогнозы, а до этого момента остается лишь повторить крылатую фразу: «Прогнозы — дело неблагодарное».



Понравилась запись?
Подпишись на обновления блога

Подписка на блог