MARKETING RESEARCH
Gilbert A. CHURCHILL, jr. MARKETING RESEARCH Methodological foundations izpiski študijske literature za I.semester predmeta Tržno raziskovanje, FDV 2000/2001 1. 1.poglavje: MARKETINŠKO RAZISKOVANJE – področje v razcvetu Bistvo marketinškega raziskovanja (MR): osnovni namen uporabe je pomoč vodilnim pri odločanju. Uporabljene metode pa so odvisne od zaznanega problema. Vloga MR: Učinkovite odločitve lahko sprejemamo takrat, ko imamo na voljo dovolj kakovostne informacije, katere pridobimo v glavnem z MR. Marketing ustvarja vrednost izdelkov/storitev v očeh potrošnikov, marketing menedžerji pa morajo najti takšno strategijo, ki vsebuje najboljšo kombinacijo med 4P in odnosi med 4P za čim bolj učinkovit vpliv na zaznavanje in vedenje potrošnika. Problem pri tem pa je spremenljivost in nepredvidljivost obnašanja potrošnikov. Zato menedžer potrebuje veliko informacij, največ jih lahko dobi z MR. MR je torej formalna komunikacijska povezava organizacije z okoljem. Je sredstvo, s katerim organizacija proizvaja, prenaša in interpretira informacije iz okolja o uspehu/neuspehu marketinških načrtov. V globalnem gospodarstvu pa prihaja do razlik med okolji in hkrati med uspešnostjo marketinških akcij v različnih državah. Definicija MR: »Naloga MR je vzpostaviti povezavo med potrošnikom/kupcem/javnostjo in tržnikom s pomočjo informacij. Informacije uporabljamo za: - prepoznavanje in definiranje marketinških priložnosti in nevarnosti, - proizvajanje, izboljševanje in ocenjevanje marketinških akcij, nadzor nad izvedbo marketinga, - za izboljšanje našega razumevanja marketinškega procesa.«!!! Informacije so torej uporabne na štirih področjih: pridobivanje idej za mark. delovanje, ocena m. kampanj, primerjava delovanja z zastavljenimi cilji in boljše razumevanje marketinga. MR je torej vpleten v vse faze odločevalskega procesa: natančna opredelitev informacij, ki jih potrebujemo, zbiranje in analiza informacij ter interpretacija teh informacij glede na cilj raziskave. Menedžment uporablja MR za: načrtovanje (tržne priložnosti, rast/upad trga, učinkovitost distribucije, kdo so potrošniki, možnost novih trgov…), reševanje problemov (dolgoročne/kratkoročne odločitve o elementih 4P in njihovem prilagajanju), 2. nadzor (prepoznavanje problemov, spremljanje tržnih deležev, zadovoljstvo potrošnikov, zaznavanje naše organizacije…). Kdo dela v MR? Razvoj MR se začne po 2. svetovni vojni, ko postavijo v središče potrošnika in se mu prilagajajo s proizvodnjo. Danes ima večina podjetij vsaj nekoga zaposlenega v MR, obstajajo pa tudi velika svetovna podjetja, ki se ukvarjajo z MR (npr. AC Nielsen z 1400 miljardami $ dohodka). Nekatera podjetja opravljajo vse raziskovalne storitve, druge samo npr. zbiranje podatkov ipd. Tudi državne institucije uporabljajo MR, npr. statistika prebivalstva… Organiziranost dela MR podjetij: Struktura oddelka za MR je odvisna od velikosti in org. sheme posameznega podjetja. Poznamo tri načine organiziranja: - glede na geografsko področje, blagovno znamko, segment potrošnika…., - glede na funkcijo v MR (analiza prodaje, analiza oglaševanja...), - glede na raziskovalno tehniko oz. metodo (statistična analiza, osebno intervjuvanje, oblikovanje vprašalnika…). Podjetje se lahko odloči za centralizacijo MR (večja koordinacija in boljši nadzor, dostopnost do večjega števila informacij, bližje vodstvu za našrtovanje) ali decentralizacijo (boljše znanje o lokalnih trgih, izdelkih, dogodkih in problemih). Tretja možnost pa je mešanica med zgornjima možnostima (primer Kodak). V prihodnosti lahko za MR napovemo le spremenljivost in dinamičnost, saj se mora MR prilagajati organizacijskim potrebam po informacijah. Nedavna sprememba v MR je prehod iz perspektive specifičnega problema k perspektivi totalnega razumevanja marketinga, imenujemo jo tudi MIS (marketinški informacijski sistem) ali DSS (decision support system). Zaposlitve v MR: Tukaj so zaposleni ljudje z različnimi sposobnostmi, zaželjene pa so naslednje lastnosti: vzdrževanje dobrih medosebnih odnosov, komunikacijske, konceptualne in analitične sposobnosti. Poznati morajo tudi delovanje marketinga in same osnove poslovanja. Domače jim morajo biti statistične in matematične metode. Nekateri nazivi so: analitik, statistik, direktor raziskav, arhivar, interviewer… Zmeraj pa moramo težiti k proaktivnosti in ne k reaktivnosti. 3. 2.poglavje: ALTERNATIVNI PRISTOPI K RAZUMEVANJU MARKETINGA Menedžerji nenehno potrebujejo informacije oz. marketing intelligence. Ta knjiga preučuje MR s projektnega stališča: preučili bomo zaporedne korake, ki jih moramo izvesti za rešitev marketinškega problema. Alternativi projektnemu raziskovanju sta MIS (marketinški informacijski sistem) in DSS (podporni sistem odločanja). Bistveno razliko med njimi lahko ponazorimo z analogijo s svečo in baterijo, ki zasveti ob določenih trenutkih. Projektni vidik (=baterija) nam zelo dobro razloži specifičen problem, vendar samo ob določenih trenutkih, potem ko je raziskava narejena. MIS in DSS (=sveča) pa nam nenehno osvetljujeta obrise, premike, dogajanje v okolju, vendar manj specifično, bolj splošno. MIS: je zelo uporaben, saj menedžerji nenehno potrebujejo dotok informacij za svoje delo. Definicija: »Mis je zbirka postopkov in metod za redno, načrtovano zbiranje, analizo in predstavitev informacij za uporabo pri marketinškem odločanju.« Oblikovanje Misa je potekalo tako: najprej je bila izvedena analiza vseh odločevalcev, ki so možni uporabniki tega sistema, njihov način dela in njihove naloge; vrste odločitev in vrste potrebnih informacij za odločanje so analizirali v naslednjem koraku; nato so analizirali katere informacije so uporabljene redno in katere samo občasno; kakšne izboljšave si želijo odločevalci; nato so ustvarili vrsto poročil za različne odločevalce; opredelili so inpute, zagotovili njihovo varnost in dosegljivost; zadnja naloga pa je bila programska za konstrukcijo in oblikovanje sistema MIS. DSS: Ta sistem nastane zaradi problematičnosti Misa, saj nekateri odločevalci nočejo razkriti svojega načina odločanja, prihaja tudi do razlik pri pripisovanju pomembnosti s strani različnih odločevalcev. Potrebe odločevalcev so zelo raznolike. Sistemi Mis so zelo dragi in njihovo oblikovanje traja dolgo, zato zelo hitro zastarijo. Težko tudi programiramo odločanje menedžerjev, saj je veliko odločanja enkratnega in ad hoc. Mis sistemi niso fleksibilni, odločanje zmeraj vsebuje drugačne kvalitativne aspekte. Zaradi vsega naštetega oblikujejo DSS. Definicija DSS: » dss je usklajena 4. zbirka podatkov, sistemov, metod in tehnik s podporo programske in strojne opreme, s katerim organizacija zbira in interpretira pomembne informacije iz okolja in organizacije ter jih spreminja v osnove za marketinško odločanje.« Dss se osredotoča na tri sklope: 1. Podatkovni sistem Dss vsebuje podatke o: merilih, standardnih merah za pridobivanje informacij o potrošnikih (kdo kupuje, kdo uporablja naše izdelke, kdo se odloča o nakupu …), splošnih gospodarskih in demografskih informacijah (stopnja nezaposlenosti, obrestne mere, BDP, populacijske spremenljivke…), tekmecih (kdo so, njihovi tržni deleži, tržne niše, njihova distribucija, cilji…), industriji oz. panogi in trgu (dagajanje v panogi in na trgu za lažjo napoved za prihodnost). Trendi razvoja: vedno več je podatkovnih baz, težnja h globalni povezanosti in svetovni konkurenci (primer: sistem CIS=competitive information system, ki zbira tržne analize, strategije in politike podjetij, uporabljamo ga za strateško odločanje in načrtovanje), ljudi skrbi za njihovo zasebnost, varnost podatkov, saj podjetja prodajajo in kupujejo te dragocene baze podatkov. 2. Modelni sistem (model system) Vsebuje vse postopke, ki omogočajo uporabniku takšno uporabo podatkov, ki so ustrezni za želeno analizo. Menedžerji nato iz podatkov izluščijo kaj je pomembno in zanimivo. Modeli so ideje o tem, kaj je pomembno in zanimivo. Uporaba podatkov za boljše razumevanje marketinškega problema se imenuje procedures=postopki. Podatkov je vedno več, zato je vedno težje iz podatkov napovedati preproste trende. Programirati pa želijo t. i. strokovni sistem, kjer so poudarjene stvari, na osnovi katerih se menedžerji odločajo. 5. 3. Sistem dialoga ali jezikovni sistem (dialog system) Ta omogoča menedžerjem, da sami uporabljajo DSS za zadovoljitev določenih informacijskih potreb. Sami lahko najdejo relevantne podatke iz svojih računalnikov. Dva načina iskanja informacij: pasivni (iskanje po menujih) in aktivni (sam napišeš točno kaj želiš). DSS proti MIS DSS rešuje splošne probleme, DSS združuje uporabljanje modelov in analitičnih tehnik z bolj tradicionalnimi dostopi do podatkov, DSS so lahki za uporabo, delujejo v »real time« – informacije dobiš tako hitro kot jih potrebuješ za reševanje problemov, DSS so fleksibilni in prilagodljivi. Prihodnost DSS in tradicionalnega MR Zaradi vse bolj razdelanih informacij nastane v org. novo delovno mesto CIS = chief information officer, DSS in tradicionalni MR se dopolnjujeta, ne izključujeta, MR projekti so nujni ob enkratnih, novih dogodkih. 3. poglavje: RAZISKOVALNI PROCES IN DEFINIRANJE PROBLEMA Programska strategija umešča MR v marketinški načrt in določa vrsto študij oz. projektov (kaj bomo delali?), projektna strategija pa določa vsebino in obliko projektov (kako bomo delali?). 6. Raziskovalni proces v MR je sestavljen iz sosledja določenih korakov oziroma faz. Sledijo si tako: 1. DEFINIRANJE PROBLEMA Natančno definiranje problema in določitev ciljev raziskave 2. DOLOČITEV DESIGNA RAZISKOVANJA Izberemo vrsto MR: eksplorativne, deskriptivne, vzročne raziskave… 3. IZBIRA METODE IN OBLIKE ZBIRANJA PODATKOV Primarni ali sekundarni podatki 4. DOLOČANJE VZORCA IN ZBIRANJE PODATKOV Določimo: vzorčni okvir, obliko vzorca in velikost vzorca. 5. ANALIZA IN INTERPRETACIJA PODATKOV Sem spada : urejanje podatkov, kodiranje odgovorov, izdelava preglednic in tabel 6. PRIPRAVA RAZISKOVALNEGA POROČILA Zapis rezultatov in zaključkov Vse faze so močno medsebojno povezane, med samim procesom prihaja med njimi do veliko povratnih zank, katere je treba upoštevati. 1. FAZA: Definiranje problema Definiranje problema v najširšem pomenu: raziskujemo probleme, težavice, nove priložnosti… Glavni viri priložnosti in problemov (in povodi za MR projekte) so: Pričakovana sprememba (največ jih prihaja iz eksternega okolja, ugotoviti moramo kaj se dogaja in zakaj), Načrtovana sprememba (načrtovana rast in začetek nove marketinške akcije; kako pripeljati do želene spremembe in katero alternativo moramo izbrati), Naključne nove ideje (ideje lahko dobijo od potrošnikov, tržnikov; nujna je dobra komunikacija med vodilnimi in raziskovalci, prvi morajo dobro razložiti svoje informacijske potrebe.). 7. Odločevalec in okolje: Raziskovalec mora ob definiranju problema razumeti tudi decision makerja = odločevalca in okolje, v katerem on deluje. Razumeti mora okoliščine nastalega problema ali priložnosti, vedeti zakaj se je menedžer odločil za raziskavo in kaj bo menedžer naredil z rezultati raziskave. Včasih vodilni ne sprejmejo rezultatov, saj so le-ti proti njihovemu prepričanju ali pričakovanju, zato po raziskavi ne naredijo ničesar. Raziskovalec mora poznati alternative, ki so na voljo odločevalcu po opravljeni raziskavi. Poznati mora okolje, v katerem odločevalec deluje, kakšne so njegove omejitve, časovne in denarne…Spoznati pa morajo tudi organizacijsko kulturo podjetja in kako lahko ta vpliva na odločanje in kakšen vpliv ima raziskovanje pri odločanju. Alternativne poti delovanja: Raziskava je lahko dobro zastavljena samo kadar raziskovalec in odločevalec prepoznata vse alternative delovanja in sestavita seznam možnosti. Raziskovalci potrebujejo detektivsko žilico, da najdejo nekatere možnosti. Cilji odločevalca: Odločevalci se razlikujejo med sabo po tem, koliko so pripravljeni tvegati, kar vpliva na njihovo odločanje. Nekateri zelo veliko tvegajo, drugi se temu izogibajo. Raziskovalec lahko to izve iz hipotetičnih vprašanj oblike kaj če. S tem je povezana tudi prepoznava odločevalčevih natančnih ciljev, ki pa jih ti le redko eksplicitno povejo. Zato jih mora raziskovalec izluščiti iz komunikacije. Ko pa so ti končno določeni, jih moramo spraviti v pisno obliko (jasnost in natančnost), nato jih morata obe strani podpisati, da ne bi prišlo do kasnejših nesporazumov. Posledice alternativ: Največji delež marketinških raziskav se naredi na temo kakšne bodo poledice izbranih alternativnih delovanj. Marketing menedžer v glavnem raziskuje, kako naj oblikuje marketinški splet, da bo ta najbolj učinkovit. Raziskovalci morajo določiti vse možne izide preden oblikujejo raziskavo. Pretehtati morajo možne akcije in posledično možne izide akcij. ODLOČITVENI PROBLEM : RAZISKOVALNI PROBLEM Raziskovalni problem je v bistvu reinterpretacija odločitvenega problema v raziskovalnem kontekstu. 8. Nekaj primerov odnosa med odločitvenim in raziskovalnim problemom: Odločitveni problem razviti embalažo za nov izdelek zvišati stopnjo ponovnega nakupa povečati promet v trgovini uvesti nov izdelek Raziskovalni problem oceniti učinkovitost alternativnih oblikovanj embalaže oceniti sedanjo stopnjo ponovnega nakupa izmeriti trenutni ugled/imidž trgovine opraviti analizo trga, ki lahko pokaže verjetnost sprejetja novega izdelka Problema sta sicer povezana, nista pa isto. Odločitveni problem določa, kar naj bi naredili. Z raziskavo dobimo potrebne podatke, da se lahko pravilno odločimo, z opredelitvijo raziskovalnega problema pa določimo katere podatke sploh želimo in kako do njih najbolje pridemo. Raziskovalec mora biti vedno ob opredelitvi odločitvenega problema prepričan, da se loteva pravega jedra problema in ne zgolj simptomov, saj ima napačno zastavljena raziskava lahko usodne posledice. Primer: Faks je izumljen v ZDA; ameriški je tudi po tehnologiji, dizajnu in razvoju, toda niti ena sama naprava ni izdelana v ZDA. Prvotni razlog za to je, da so marketinške raziskave pokazale, da za tovrstno napravo ni potrebe. Poleg tega je bila takrat navadna pošta precej cenejša od faksa, kar je dodatno prispevalo k nenaklonjenosti do te novosti. Priložnost, ki so jo Američani zamudili, pa so izkoristili Japonci. Ti so opredelili raziskovalni problem nekoliko drugače, razumeli prihodnost in potenciale novega aparata in jih tudi izkoristili. Kako se izogniti raziskovanju napačnega odločitvenega problema? Glavna stvar je, da ne ugodimo vsaki prošnji po informacijah, ne da bi predhodno natančno ocenili odločitveni problem. Namesto priprave raziskovalnega načrta in metod raziskave, takoj ko se pojavi zahteva po tem, kar je standarden postopek, pa raziskovalcem svetujejo, naj najprej situacijo dobro preizkusijo, dokler ne dobijo ustreznih ovrednotenj za 9. 1- tistega, ki sprejema odločitve (decision maker) in za okolje, 2- alternativne poti izvedbe, 3- cilje, ki jih je postavil decision maker, 4- posledice alternativnih poti. Enen izmed načinov, da se ugotovi, ali se je v raziskavi postavil pravi odločitveni problem, je t.i. »research request step«. Zadeva zgleda tako, da se raziskovalec in decision maker srečata, kjer decision maker raziskovalcu opiše problem in podatke, ki jih potrebuje. Raziskovalec nato napiše osnutek, kjer izpostavi svoje videnje problema. Osnutek naj bi vključeval naslednje: 1 - proces delovanja (action) – postopki, ki so predvideni na podlagi raziskave 2 - izvor – dogodki, ki so pripeljali do potrebe po delovanju 3 - podatki – vprašanja, na katera mora decision maker odgovoriti, da bi se lahko izvedel eden izmed predvidenih postopkov delovanja 4 - uporaba – obrazložitev, kako bo vsak posamezen podatek uporabljen, da bo pripomogel k odločitvi delovanja 5 - ciljne skupine – del osnutka, ki razlaga, od koga naj bi informacije dobili (opredelitev ciljnih skupin) 6 - logistics - približna ocena časa in denarja, ki naj bi ga porabili za raziskavo Osnutek, ki ga mora potrditi decision maker, mora vsebovati tudi točno določen čas izvedbe vsakega posameznega dela dokumenta, saj je to za realizatorje raziskave veliko bolj obvezujoče kot pa samo ustno navodilo. Druga pot, ki zagotavlja, da je v raziskavi postavljen pravi odločitveni problem, je uporaba t.i. scenarijev oz. načrtov, ki poskušajo predvideti vsebino zadnjega poročila. Raziskovalec na podlagi svojega razumevanja celotne odločitvene situacije pripravi načrt vsebine zadnjega poročila. Uporaba formalnega predloga za raziskavo ali pa hipotetičnih scenarijev lahko pripomore k zagotovilu, da je namen raziskave vsem jasen in enoten, še preden je oblikovan potek oz. raziskava sama. 10. PREDLOG RAZISKAVE (RESEARCH PROPOSAL) Ko je namen raziskave opredeljen in jasen, lahko raziskovalci pričnejo z izbiro metod, ki jih bodo uporabili v izvedbi raziskave. Tudi te metode mora že pred raziskavo odobriti decision maker. JE TRŽENJSKO RAZISKOVANJE UPRAVIČENO? Čeprav je jasno, da je koristi od raziskav veliko, pa se vedno znova pojavlja vprašanje, če se sploh izplača. Vprašati se je potrebno, ali ne bodo stroški raziskav višji od koristi, ki jih pričakujemo od rezultatov raziskave. Raziskave so vedno zelo drage in če niso opravljene pravilno, lahko podjetju bolj škodujejo kot koristijo. »Research is like fire-it can illuminate and confort: but if not managed proprely, it can burn and hurt.« Najboljši način, kako napovedati morebitne koristi od raziskave, je zagotoviti, da koristi presežejo pričakovane stroške, finančne in ostale. IZBRATI IN UPORABITI RAZISKOVALCE Veliko podjetij ima lastne oddelke za tržno raziskovanje, tisti, ki tega oddelka nimajo, ali pa je premajhen za izvedbo obsežnejših raziskav, pa morajo najeti raziskovalno ekipo. Strokovnjaki svetujejo, da podjetje naroči proposal pri vsaj 3 podjetjih in tako lažje izbere pravega ter zmanjša riziko napake. 4. poglavje: RESEARCH DESIGN Plan of Action Research design je okvir oz. načrt raziskave, ki se ga zporablja kot smernico oz. vodilo pri zbiranju in analiziranju podatkov. Načrt raziskave torej zagotovi, da: 1. bo raziskava zares usmerjena »relevant« na problem, 2. bo raziskava izvedena ekonomično. 11. Osnovna klasifikacija načrtov raziskave: 1. raziskovalna (exploratory or formulative) 2. opisna (descriptive) 3. vzročna (causal) Types of research Design exploratory research – glavni cilj oz povdarek je na odkritju novih idej in novih pogledov na probleme (ideas and insights). descriptive research – ugotavlja se pogostost pojavov in medsebojna odvisnost spremenljivk; temelji na hipotezi; npr. Potrošnja fruca glede na spol, starost, območje, ... causal research – odkriti skuša razmerja vzrok-posledica; najpogostejša oblika so eksperimenti V praksi pa so raziskave seveda tudi kombinacije teh treh osnovnih tipov raziskav. Pri tržnih raziskavah pa je potrebno upoštevati naslednja 3 pravila: 1. načrt raziskave se mora prilagati raziskovanemu problemu 2. raziskovalec mora poznati teoretske lastnosti in pristope k raziskovalnemu problemu, da izbere oz. zgradi ustrezen načrt raziskave prilagojen konkretnemu primeru. 3. na vse tri vrste raziskav lahko gledamo kot na faze enega prodcesa; najpogostejši a ne edini vrstni red v procesu raziskovanja: exploratory – descriptive – causal FIGURE 4.1 stran 100 Exploratory research Namen takšne raziskave je priti do novih idej in vpogledov. Najpogosteje splošne zelo grobo definirane probleme natančneje opredelimo na podprobleme in tako dobimo jasnejšo sliko o predmetu raziskovanja in hipoteze. Hipoteza : je trditev, ki opredeljuje povezanost 2 ali več merljivih spremenljivk. Uporabljajo se za: 1. definiranje problema za natančnejše poizvedovanje ali postavljanje hipotez 2. določanje prioritet nadaljnega raziskovanja 12. 3. zbiranje informacij o problemih raziskovanja kompleksnih nerazdelanih trditev 4. spoznavanje področja raziskovanja s strani raziskovalca 5. za postavljanje jasnejših konceptov Je temelj za dobro študijo oz. raziskavo. Research realities 4.1 – Research supporting the development and introduction of O'Gredy's patato Chips Uvajanje novega izdelka na trg čipsov / stran 102 TIPI EXPLANATORY RAZISKAV 1. 2. 3. 4. literature search experience survey fokusna skupina analiza izbranih primerov Ad 1) Literature research Pregled strokovne literature, objavljenih statističnih podatkov ali poslovne literature. V takšno raziskavo morajo biti vključeni tudi interni viri (viri znotraj podjetja; npr: prodajna poročila). Cilj ni ugotoviti katera hipoteza je tista »ta prava« hipoteza, ampak ugotoviti nove možne razlage oz. hipoteze o obstoječem problemskem stanju. Ad 2) Experience Survey oz. »information survey« do novih hipoez se prebijemo z znanejm »strokovnjakov« s področja; to so potencialno vsi, ki so vpleteni v proces ali pojav, ki se raziskuje. Ne uporablja se slučajni vzorec, ampak se izbere relevantne osebe, ki znajo oblikovati svoje misli npr. Razvoj kamiona za razvoz piajče (Ford), interviujali so šoferje, lastnike distribucijskih podjetij, mehanike; padec prodaje otroške literature: intervijujali so osnovnošolske učitelje in knjižničarje). Ad 3) Focus Groups Skupina 8 – 12 ljudi, ki je vključena v diskusijo, to pa vodi moderator. Pri manjših skupinah lahko pride do prevlade enega člana diskusije, pri večjih pa se pojavi dolgočasje. Za izbor posameznikov se opravljajo pregledni intervijuji; izogibati se je potrebno posameznikom, ki os že bili v FS in sorodnikov ali znancev zaposelnih v 13. podjetju. Najpogosteje je bolje narediti več zaporednih FS (4), saj so ugotovitve ene lahko predmet diskusije v drugi. Če se želi več kot 4 zaporedne fokusne skupine je s tem smiselno vztrajati dokler prinašajo dovolj veliko novih hipotez. Trajanje: 1,5 – 2uri. Zelo razširjeno uporabljane in dokazano dobre za: 1. formulacijo hipoteze, ki se jo kasneje preveri s kantitativnimi metodami, 2. priti do informacij za pomoč pri strukturiranju vprašalnikov, 3. informacije o ozadju skupine proizvodov 4. prve vtise o novih konceptih proizvodov Ključno vlogo igra moderator, ki: - vodi diskusije - usmerja proti zastavljenim ciljem raziskave - pozna področje raziskovanja zelo pomembno je tudi da se udeleženci ne pogovarjajo z moderatorjem ampak med seboj. Research realities 4.3 – Experience of Harley – Davidson with Focus groups Tabele 4.1 – SevenCharacteristics of Effective Focus Group Moderators Sedem lastnosti dobrega moderatorja 1. visoka sposobnost poslušanja 2. visoka sposobnost kratkoročnega pomnenja 3. visoka stopnja organiziranosti vodenja diskusije 4. hitro učeča se oseeba 5. »high energy level« 6. domačnost oz. »personable«, sposobna hitro vzpostaviti stik z udeleženci 7. nadpovprečna inteligenca Tabele 4.2 – The advantages/disadvantages of focus groups versus individual depth interviews Research realities 4.3 – Major diferences between focus groups held in foreign countries and those held in US and Canada Prednosti »experience surveys« pred fokusnimi skupinami a) izpraševalci dovoljujejo, da se bolj poglobljeno ukvarjajo z specifično temo, ker je samo 1 posameznik in ne 10 14. b) dovoljuje vpogled v bolj osebne teme kot spolnost, finančno stanje, veroizpoved,... , ker je večja zasebnost c) ni vplivov drugih oseb in zato menje posameznika ni izkrivljeno ali potlačeno d) dovoljujejo priti do informacij, katerih vir so osebe, ki so v konfliktu (npr. Vodje prodaje konkurenčnih podjetij, ...) Prednosti fokusnih skupin pred »experience surveys« a) dražji, če gledamo stroški / interviju, ker je glavni strošek vzposobljen moderator b) težje doseči enako stopnjo vpletenosti, ker ni diskusije, ... c) izčrpajoče za moderatorja d) pri Fokusnih skupinah lahko moderator kot orodje za vzpodbujanje reakcij in generiranje novih idej uporablja tudi samo dinamiko diskusije Zavedati se je treba da os rezultati v veliki meri odvisni od moderatorja in niso reprezentativni. Razlike med tujimi in US moderatorij (vse skupaj izgleda bolj kot »amerikano pazi ko greš v tujino, ker tam tega ne znajo delati« ) 1. ČAS: v US traja izvedba FS 2 tedna v ostalem svetu pa tudi 2 krat več 2. STRUKTURA: izven US manjše skupine 4-6 ljudi in trajajo tudi po 4 ure, v US 8-12 po 1,5-2 uri 3. REKRUTIRANJE in »rescreaming«: v US bolj stroga pravila oz. pogoji za vstop v FS 4. PRISTOP MODERATORJA: izven US so moderatorji veliko manj avtoritativni in organizacijsko pripravljeni na vodenje diskusije; ne uporabljajo slikovnega gradiva, pisnih nalog, miselnih vzorcev, ... 5. DOLŽINA CELOTNEGA PROJEKTA: v US opravijo tudi več FS na dan in zato traja vse skupaj manj časa 6. PROSTORI oz. AMBIENT: v US imajo bolje opremljene in posebej temu namenjene prostoer 7. CENA: 2 ali celo več krat toliko stane v Evropi ali Aziji 15. Ad 4) Analiza izbranih primerov (»Analysis of Selected Cases«) Gre za poglobljeno preučevanje izbranih primerkov preučevanega pojava. Lastnosti metode, ki jo zaznamjejo: 1. zavzet in intenziven pristop raziskovalca 2. raziskovalne sposobnosti raziskovalca 3. intenivnost metode (ugotoviti je potrebno skupne lastnosti analiziranega primerka in raziskovalnega primera) POSEBEJ SO ZANIMIVI oz. PRIMERNI ZA RAZISKOVANJE: 1. primeri nenadnih drstičnih sprememb(npr. vstop novega konkurenta na trg pove veliko o celotne stanju na trgu) 2. primerjava najboljšega in najslabšega (npr. načini dela najboljšega in najslabšega prodajnega zastopnika) 3. primerki, ki odražajo razlike v časovnem zaporedju poteka dogodkov (primerki, ki imajo danes enako pojavno obliko, a so do nej prišli preko različenga zaporedja razvojnih faz) Izbor primerkov je odvisen od konkretnega raziskovalnega problema in cilja. Primerki ostrih nasprotij in izrednih lastnosti oz. sposobnosti so vsekako tisti, ki največ povedo, saj je manjša razlikovanja zelo težko ugotoviti. BENCHMARKING – metoda primerjanja raziskovanega z izstopajočimi osebki (npr. primerjava prodajnih poti podjetja s prodajnimi potmi market leaderja) Ethical Dilemma 4.1 Kaj narediš če imaš v predalu raziskavo, ki si jo opravil pred leti, in pride dotebe nov potencialni naročnik, ki je konkurent naročniku prejšnje raziskave, ki zahteva enako raziskavo??? Podvprašanja si lahko sami predstavljate Descriptive research Uporablja se za naslednje namene: 1. ZNAČILNOSTI DOLOČENE SKUPINE (npr: na osnovi poznanih podatkov naredimo opis povprečnega uporabnika glede na spol, starost,...) 16. 2. DELEŽ POSAMEZNIKOV V DOLOČENI POPULACIJI, KI SE VEDEJO NA DOLOČEN NAČIN 3. SPECIFIČNE NAPOVEDI Podatki morajo biti pravilno interpretirani in umeščeni v teorijo. Za to je potrebnega veliko predznanja, natančno določene hipoteze, ki usmerjajo raziskavo v določeno smer jasna specifikacija KDO, KAJ, KDAJ, KJE, ZAKAJ, KAKO; je zelo rigidna Da podatki res služijo raziskavi je treba pred začetkom zbiranja: OPREDELITI NAČIN ANALIZE podatkov; pogosto se uporablja DUMMY TABLE: določa strukturo in potek analize, je zaključena (vsebuje vse podatke: naslov, posamezne podatke, variable ustavijo se le konkretne cifre). Omogoča natančno določitev variabelnih kategorij. ali ZA VSAKO VPRAŠANJE POSEBEJ DOLOČITI: njegove cilje, zakaj je vključeno v analizo, v kateri analizi bo uporabljeno. Tipi opisnih študij: DOLGOROČNE: - omnibus panel - true panel CROSS-SECTIONAL: vzorčna raziskava PANEL: vzorec elementov, ki je fiksen skozi čas (s popravki, da ostane reprezentativen), gre za STALNO MERJENJE 1. DOLGOROČNE RAZISKAVE (panelni podatki + panelne metode) a) TRUE PANEL: kontinuirano merjenje istih variabel; je edina prava dolgoročna raziskava; uporablja se t.i. TURNOVER TABLE (posamezniki in variable so stalni skozi čas) b) OMNIBUS PANEL: stalni vzorec, vendar merjenje različnih informacij; lahko se izbere podvzorec iz celotnega vzorca populacije 17. Prednosti panelne raziskave: ANALITIČNE: ponavljajoče merjenje + iste variable + isti subjekti (brand-switching matrix=turnover table) a) Sprememba vedenja posameznih entitet in uporaba teh ugotovitev v nadaljnih marketinpških aktivnostih b) Vidne so tudi majhne spremembe (ker je isti vzorec) npr.: št. nakupov proizvoda pred in po spremembi embalaže + koliko posameznikov je prvič kupilo proizvod x, drugič pa y + lojalnost znamki GLEDE ZBRANIH INFORMACIJ: posamezniki so nagrajeni, zato so možni daljši intervjuji VEČJA NATANČNOST: manj napak pri odgovorih glede preteklega vedenja, manjša možnost pozabe+neskladja med stališči in dejanji osebe v preteklosti NI PROBLEMA INTERAKCIJE VPRAŠANI-SPRAŠEVALEC: stalna interakcija, odnos med njima Slabosti panelne raziskave: NEREPREZENTATIVNOST: zavrnitev ali odstop od sodelovanja, saj naj bi sodelujoči pisali potrošniške dnevnike, testirali proizvode, ocenjevali oglaševalske. Pogosto se uporablja KVOTNI VZOREC (št. posameznikov v vzorcu glede na spol, starost je sorazmerno njihovemu deležu v populaciji) 2. CROSS-SECTIONAL ANALYSIS najpomembnejši tip deskriptivnih raziskav. Značilnosti: a) poda trenutno sliko o variabli na določeni točki v času b) skrbno izbran reprezentativni vzorec (imenovana tudi vzorčna raziskava); uporaba verjetnostnega vzorčenja (možno določiti vzorčno napako) Cilj: POSTAVITEV KATEGORIJ (koliko primerov ustreza dvema ali več variablam hkrati) npr.: beli/modri ovratniki+uporabniki/neuporabniki proizvoda) 18. Najbolj pogoste so t.i.properly spaced surveys, pri katerih je osnovna enota COHORT = sk. posameznikov, ki so izkusili isti dogodek in se nahajajo na istem časovnem intervalu (npr.: starostni interval: letniki rojstva od 1970-1979) Slabosti vzorčne raziskave: I. PREMAJHNA POGLOBLJENOST (veliko različnih podatkov; oblikovanje splošnih statistik; povprečje, ki ne opisuje natančno posameznih entitet) II. DRAGE v smislu časa in denarja (pred testiranjem hipoteze potrebno natančno definirati problem, izbrati merilni instrument, oblikovati vzorec, zbrati in analizirati podatke) III. POTREBNO VELIKO TEHNIČNEGA ZNANJA 5. poglavje: CASUAL DESIGNS VZROČNI NAČRT Vzročna analiza je mogoča, ko obstaja vzrok X in hipoteza Y. Za anlizo hipoteze se lahko uporablja deskriptivno raziskovanje, ki nastane na podlagi deskriptivnega načrta. Deskriptivni načrti niso tako zanesljivi kot eksperimentalni načrti v definiranju vzročnosti. Vzrok za to “nezanesljivost” je v sami definiciji vzročnosti, tipu dokazov, ki vzpostavljajo vzročnost in vplivu zunanjih spremenljivk. 1.) Znanstvena definicija koncepta VZROČNOSTI se precej razlikuje od zdravorazumske definicije: - zdravorazumska govori o enem in edinem vzroku nekega dogodka, znanstvena pa o tem, da je vzrok X samo eden izmed številnih determinant - zdravorazumska definicija narekuje popolnoma deterministično povezanost (X vedno vodi v Y), znanstvena pa možno (probabilistično) povezanost (X je vzrok Y-nu, če prisotnost X-a naredi pojav Y bolj možen, ne pa nujen) 19. - znanstvena definicija govori o tem, da ne moremo nikoli dokazati vzročno posledičnega odnosa med X in Y; lahko samo sklepamo. Sklepanje temelji na skrbno zbranih podatkih, vendar tudi slednje znanost postavlja pod vprašaj 2. ) DOKAZI, ki lahko podpirajo znanstveno sklepanje: a) VZAJEMNA VARIACIJA: do kakšne meje se spremenljivki X in Y pojavljata skupaj ali se istočasno spreminjata na način, ki ga napoveduje hipoteza (npr. dobri posredniki in tržni delež). Popolna veljavnost bi pomenila, da tam, kjer so dobri posredniki je tudi velik tržni delež, kar pa ni vedno res. Popolna veljavnost je v praksi bolj izjema kot pravilo, saj so še drugi vzročni dejavniki, ki vplivajo na enosmerno zvezo od X-a k Y-nu. Primer: prodja slaščic je večja pri neporočenih kot pri poročenih parih. Zveza sicer drži, vendar je vprašljiva, saj rezultati kažejo, da na porabo slaščic bolj vpliva starost kot zakonski stan. To pravilo velja tako za kvalitativno kot kvantitativno raziskovanje. Vse kar lahko rečemo je, da asociacija teh spremenljivk naredi hipotezo bolj verjetno, ne more pa je dokazati. Lahko sklepamo, težko pa dokazujemo. b) ČASOVNO ZAPOREDJE nastopa SPREMENLJIVK Dogodek ne more biti vzrok nekemu drugemu, če nastopi za njim. Vzročni faktor mora nastopiti prej ali istočasno s posledico. Vendar pa ja lahko nek dogodek tako vzrok kot posledica drugega. Primer: vložki za oglaševanje in prodaja; čeprav je oglaševanje tisti faktor, ki naj bi povečal prodajo, veliko podjetij predpiše odstotek namenjenega oglaševanju na podlagi prodaje preteklega leta. V tem primeru je vložek v oglaševanje posledica pretekle rasti (padca) prodaje. V katero smer torej teče reakcija. Je oglaševanje tisto, ki vodi v večjo prodajo ali večja prodaja vodi v močnejše oglaševanje? 3) ODSTRANITEV DRUGIH POTENCIALNIH vzročnih dejavnikov Fizično ohranjanje ostalih dejavnikov konstantnih oziroma prilagajanje rezultata ob upoštevanju spremenljivih dejavnikov. Primer: če hočemo ugotoviti ali je bilo stojalo za izdelek tisto, ki je povzročilo večjo opaženost in prodajo, moramo to proučevat v enako velikih trgovinah, kjer je cena in kvaliteta izdelkov enaka,...to 20. je smiselno pri upeljavi novih izdelkov na trg, oziroma pri iskanju konkurenčne prednosti VLOGA DOKAZA Kontrolirani eksperiment lahko potrdi vse tri zgoraj omenjene oblike dokaza vzročnosti. Kljub temu pa ne moremo popolnoma odstraniti drugih razlag, mogoče smo zanemarili pomemben dejavnik,... Te tri oblike dokaza ponujajo temelj da lahko verjamemo, da X je ali ni vzrok Y-na. Ne moremo pa biti prepričani, da je odnos dokončno dokazan. To lahko izboljšamo s ponavljanjem študija in podrobnim poznavanjem problema. EKSPERIMENTIRANJE Eksperiment je sredstvo, ki zagotavlja bolj prepričljive dokaze o vzročni povezanosti. Zato eksperiment pogosto poimenujemo vzročni načrt. Eksperiment ima večjo možnost dokazovanja, ker je kontroliran. Eksperiment je znanstvena raziskava v kateri raziskovalec manipulira in kontrolira eno ali več neodvisnih spremenljivk in opazuje odvisno spremenljivko v smislu vzajemne variacije. Eksperimentalni načrt je torej tisti, kjer raziskovalec manipulira vsaj eno neodvisno spremenljivko. Raziskovalni in deskriptivni načrt se od eksperimentalnega razlikujeta zato, ker sta opravljena ex post facto (naknadno). Na ta način lahko dosežemo le merjenje spremenljivke Y. Raziskovalec pa išče take spremenljivke X, ki bi pojasnile, zakaj je do posledice Y sploh prišlo. Taka retrospektivna analiza lahko le malo kontrolira spremenljivko X, zato obstaja možnost, da je posledico Y sprožil nek drug dejavnik X, ki sploh ni bil vključen v raziskavo. LABORATORIJSKI IN TERENSKI POSKUSI V laboratorijskem eksperimentu raziskovalec sam ustvari željene pogoje eksperimenta in nato manipulira nekatere spremenljivke, druge pa ohranja konstantne. Na ta način opazuje in meri učinke manipulacije neodvisne spremenljivke na odvisno. Učinki ostalih možnih dejavnikov so zmanjšani na minimum. Terenski eksperiment predstavlja realistično oz. naravno situacijo, kljub temu pa vključuje manipulirnje neodvisne spremenljivke pod določenimi, 21. kontroliranimi pogoji. Razlika je torej v okolju (stopnji kontroliranosti, saj sta končno oba tipa kontrolirana). V terenskem raziskovanju se ne vzpostavlja natančno določenih pogojev, laboratorijski pa poteka v skladu z navodili (ljudje vedo, da gre za eksperiment). Terenski eksperiment je torej bolj resničen. INTERNA in EKSTERNA VELJAVNOST Interna veljavnost pomeni boljšo kontrolo in omejevanje obstranskih dejavnikov, ki bi lahko vplivali na rezultat. To je zmožnost, da lahko učinek, ki je bil opazovan resnično pripišemo esperimentirani spremenljivki in ne kakšnim drugim dejavnikom. Eksterna veljavnost se navezuje na dejstvo, da lahko rezultate posplošujemo na druge situacije. Laboratorijski eksperiment ima večjo notranjo veljavnost, terenski pa zunanjo. EKSPERIMENTALNI NAČRT eksperimentalna obdelava (X): kateri učinki naj bodo merjeni in med sabo primerjani (cena, embalaža, oglaševanje,..) testna enota (O): posamezniki ali entitete, katerih odgovori oziroma odzivi so merjeni (potrošniki, trgovci, trgovine,...) možne kombinacije : obdelavam sosledno XO1 X1 O1 X2 O2 O2 : testna enota je bila izpostavljena več : 2 različni testni enoti sta bili izpostavljeni 2 različnim eksperimentalnim obdelavam istočasno ZUNANJE SPREMENLJIVKE (dejavniki) 1) ZGODOVINA: zunanji dogodki, ki se dogodijo istočasno z eksperimentom in vplivajo na odgovor oziroma reakcijo (nore krave, stavke,...) 2) ZORENJE: spremembe testnih enot, ki niso posledica eksperimentiranja ampak zgolj poteka določenega časovnega obdobja (pri človeku staranje, utrujenost, sprememba zakonskega stanu,..) 22. 3) TESTIRANJE: učinek testiranja - sam potek eksperimenta lahko vpliva na testno enoto. Razlikujemo glavni učinek testiranja: učinek prvotnega merjenja na naslednje merjenje (isti psihološki test opravljen prvič in drugič, posameznik je v drugo bolj seznanjen s tipom vprašanj in bolje odgovarja ali vsaj drugače od prvič). Poleg tega testne enote težijo h konstantnosti (skladnost odgovorov). Poznamo še interaktivni testni učinek: merjenje vpliva na respondentov odgovor na eksperimentalno variablo (primer: potrošniki morajo ocenjevati oglase za BMW in so zato bolj pozorni na te oglase kot tisti, ki napotka niso dobili; nas pa v bistvu zanima populacija kot celota in ne zgolj proučevani vzorec) 4) VARIACIJA INSTRUMENTA: sprememba merskega instrumenta v času opravljanja eksperimenta; primer: ljudje, ki opravljajo intervjuje ne postavljajo istih vprašanj, nimajo enakega pristopa, isti človek lahko različno pristopi do različnih testnih oseb,...Poleg tega so možne spremembe vprašalnika,... 5) STATISTIČNA REGRESIJA: tendenca, da ekstremni primeri proučevanega fenomena težijo k povprečju v času eksperimenta (primer: če proučujemo alkoholike, bodo ti zapisali bolj povprečno, manjšo porabo alkohola, kot ga v resnici zaužijejo). Najbolj ekstremni primeri imajo največ možnosti variranja. S temi se ukvarja statistična regresija. 6) SELEKTIVNA PRISTRANSKOST: pomeni, da ne moremo zagotoviti, da so testne enote enakovredne pred testiranjem (predznanje o določenem problemu je subjektivno in različno od posameznika do posameznika). Predhodno enakost lahko vzpostavimo na dva načina: z delanjem parov in naključnim izbiranjem. Naključno izbiranje je boljše za zagotavljanje enakosti primerjanih skupin, vendar samo v primeru, ko je proučevani vzorec velik. 7) EKSPERIMENTALNA MORTALITETA: izguba testnih enot tokom proučevanja (nekateri respondenti se preselijo, drugi nočejo več sodelovati,…). Ne moremo vedeti ali bi te izgubljene proučevane enote dajale enake odgovore kot ostali in ne moremo si privoščiti sklepanja. 23. SPECIFIČNI NAČRTI Poznamo 3 tipe eksperimentalnih načrtov: pred eksperimentalni načrt, pravi eksperimentalni načrt in kvazi eksperimentalni načrt a) PRED-EKSPERIMENTALNI NAČRT: raziskovalec ima zelo malo nadzora nad kdaj in koga bo eksperimentalni stimuli dosegel ter kdaj in koga meriti 1. The one shot case study: X O1 : raziskovalec izbere ljudi (arbitrarno, po lastni presoji) in jih izpotavi določenemu dražljaju. Vzročna veljavnost v tem primeru je sporna, ker je kontroliranje zunanjih dejavnikov zelo majhno, ne ponuja kontrolne skupine (kjer do stimula ni prišlo). One shot case study je bolj primeren za raziskovanje kot analizo. Bolj primerno je za predlaganje hipotez kot pa testiranje slednjih. 2. The one group pretest-posttest design: O1 X O2 je prejšnji dopolnjen s predhodnim testom (razlika v odgovorih pred in po izpostavljenemu dražljaju); d = O1 - O2. Tudi ta ne kontrolira zgoraj navedenih zunanjih dejavnikov. 3. The static-group comparison: Imamo 2 skupini, ena je izpostavljena dražljaju (eksperimentalna EG), druga ne (kontrolna CG). Skupina ni kreirana na podlagi naključne izbire: EG: X O1 CG: O2 d = O1-O2.... razlika je med skupino, ki je bila in tisto, ki ni bila izpostavljena dražljaju. Dva večja vira zunanjih napak sta: prvič, ne moremo zagotoviti enakost med skupinami pred izpostavljenjem dražljaju. Končna razlika v odgovoru je lahko posledica predhodnih stališč, ne pa samo dražljaja. Drugič, rezultati niso reprezentativni (mortaliteta), če niso vsi izbrani pripravljeni posredovati odgovore. b) PRAVI EKSPERIMENTALNI NAČRT Naključno izbiranje (R) zagotovi boljši vzorec kot katerikoli predeksperimentalni načrt. Eksperimentator lahko kontrolira kdaj in koga izpostaviti dražljaju ter tudi kdaj in koga meriti (rezultate). 1. Before-after with control group design: EG: (R) O1 X O2 CG: (R) O3 O4 24. Izbira testnih enot je pod kontrolo eksperimentatorja (on naključno določi, katere enote izpostaviti dražljaju in katere ne); same testne enote ne izbirajo ali bodo v eksperimentalni ali v kontrolni skupini (tako kot to naredijo v predeksperimentalnih načrtih). Kriterij porazdelitve je lahko zunanji faktor, ki ga nekatere enote imajo, druge pa ne. Eksperimentator lahko na ta način ustvari pare. Katera enota bo v eksperimentalni in katera v testni skupini. Posamezniki v skupinah pa morajo biti izbrani naključno. Vsaka enota je v vsaki skupini merjena pred in po dražljaju. Možni so zunanji dejavniki v rezultatu O3/O4 (kontrolna skupina, ki ni bila izpostavljena dražljaju): eksperimentalna mortaliteta. Vsi ostali dejavniki so lahko kontrolirani, saj delujejo tako na kontrolno kot na eksperimentalno skupino. Problem nastane ker načrt ne more nadzirati interaktivnega testnega učinka (če nekomu napovemo, kaj mora ocenjevati, npr. Oglase od BMW-ja bo nanje bolj pozoren od normalnega). Torej ne ustreza popolnoma. 2. Four group six study design: Testne enote niso vnaprej interaktivnega učinka): EG I: CG I: EG II: CG II: (R) (R) (R) (R) sensibilizirane za eksperiment (odstranjenje O1 X O2 O3 O4 X O5 O6 Izbor testnih enot je naključen. Testne enote so naključno porazdeljene v 4 skupine. Skupine “I” so merjene prej (testni učinek prisoten). Obe eksperimentalni skupini sta izpostavljeni dražljaju. Na koncu so vse 4 skupine ponovno merjene. Vsega skupaj je torej 6 merjenj. Na ta način je torej odstranjen ali bolje, kontroliran tudi testni učinek, saj skupini II niso testirane pred dražljajem, torej niso sensibilizirane. Glede na vse je ta načrt idealen, vendar je v marketinškem pogledu zelo drag (tako v denarju kot času), marketinški vzorci načeloma niso tako veliki, da bi si lahko privoščili razdelitev v 4 enake skupine. Ta načrt je dober tudi zato, ker dopušča raziskovanje spremembe posamezne testne enote. 3. After only with control group design: Je načrt, ki vsebuje samo zadnji del predhodnje navedenega four group six study designa: EG: (R) X O5 25. CG: (R) O6 … torej vsebuje ne-predtestirano eksperimentalno in kontrolno skupino. Ponovno so enote naključno izbrane in razvrščene v dve skupini. Eksperimentalna skupina bi bila izpostavljena dražljaju, testna ne. Po določenem časovnem obdobju bi bile enoti ponovno merjeni in razlika med njimi bi bil rezultat izpostavljanja dražljaju. Tak načrt pa je močno izpostavljen mortaliteti enot in selektivni pristranosti. Ne moremo predpostavljati, da se posamezne enote, ki izpadejo iz eksperimenta, obnašajo kot tiste, ki so ostale ter začetni naključni izbor enot ni preverjen (ni predtesta), ne moremo biti prepričani v dober izbor enot. Načrt tudi ne dopušča merjenja posamezne testne enote (oz. skupin) izpostavljene dražljaju: ne moremo vedeti, kako so reagirali tisti z npr. več znanja, ker nimamo predtesta in torej ne moremo sploh vedeti, kateri so bili tisti, ki so to znanje imeli. Ta oblika je najbolj uporabljana v marketingu, ne glede na omenjene omejitve, saj prihranimo na času in denarju. c) KVAZI EKSPERIMENTALNI NAČRT …je načrt, kjer eksperimentator nima kontrole nad kdaj in koga bomo izpostavili dražljaju, prav tako pa ne more opraviti naključne porazdelitve. Torej ima zelo majhno kontrolo nad eksperimentom.Obstaja več oblik kvazi eksperimenta, v marketingu je najbolj pogost 1. Times- series eksperiment O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 Testne enote so nekaj časa opazovane, nato so izpostavljene dražljaju in nato so opazovane še nekaj časa po izpostavitvi. Omogočen mora biti večkraten dostop do vseh testnih enot. Eksperimentator lahko določi čas (kdaj) merjenja (ne more pa določiti časa izpostavljanja dražljaju). V tem primeru so uporabljeni paneli, ki oskrbujejo marketinške podatke rutinsko. Ta načrt ima nekatere podobnosti s predeksperimental one group pretest-posttest načrtom, vendar serija kontrol (merjenj) omogoča večji nadzor. Ta načrt omogoča odstranjenje oz. kontroliranje skoraj vseh zunanjih dejavnikov (zrelost, statistično regresijo,…), ne more pa kontrolirati dejavnika zgodovine. Zato je ta postopek uporabljen v situacijah, kjer predznanje ali preteklost npr. ne igra vloge (npr. nagradni kuponi za nove 26. izdelke,…). Naslednji večji problem je, da načrt ne more nadzirati interaktivnega testnega učinka. EKSPERIMENTALNI versus NEEKSPERIMENTALNI NAČRT Raziskovalni in deskriptivni načrti niso učinkoviti v razlaganju vzročnosti, ker ne zagotavljajo zadostne kontrole, saj so ex post facto načrti (za nazaj), predpostavljajo enako začetno pozicijo testnih enot (takšno enakost eksperiment doseže z naključno razporeditvijo), zanašajo se na spomin testne enote. Iz tega opazovalec lahko samo sklepa, da se nek pojav bolj pogosto pojavlja pri enotah izpostavljenih dražljaju, kot pa tistih, ki dražljaju niso bile izpostavljene. Poleg tega ni kontrolne skupine. Deskriptivni načrt ne more kontrolirati zunanjih vplivov (in nadzirati morebitnih učinkov na opazovani pojav). Kljub temu pa ostajajo deskriptivni načrti v marketingu dominantni. EKSPERIMENTIRANJE V MARKETINŠKEM RAZISKOVANJU Eksperimentiranje v marketingu je postalo popularno po 1960. Najbolj na področju marketinškega testiranja (test-marketing): kontroliran eksperiment na omejenem, toda natančno izbranem tržnem področju, kjer se opazuje spremembo (naraščanje prodaja) ob vpeljavi določene marketinške akcije (ali novega, prenovljenega izdelka). Raziskave kažejo, da od štirih primerov testiranih izdelkov, so trije uspeli na trgu, medtem, ko od petih, ki niso bili testirani,so bili štirje neuspešni. Testiranje se ne uporablja samo pri novih izdelkih ampak tudi pri raziskovanju drugih vplivov: oblikovanje prodajne police,elastičnost povpraševanja, vpliv oglaševanja,… PRIHODNOST IN PROBLEMI V EKSPERIMENTIRANJU a) CENA: vprašanje ali se veliki vložki obrestujejo, dolgoročni dobiček,… b) ČAS: časovna omejenost in aktualnost (okoliščine se zelo hitro spreminjaji, reakcije konkurentov,..), raziskave, ki trajajo dalj časa so tudi bolj natančne,… c) KONTROLA: pri marketinškemu testiranju je kontrola nadpovprečna, kar ne zagotavlja objektivnih rezultatov. Če samo podjetje izpelje idealno kontrolo, pa ne more predvideti vedenja konkurentov, ki tudi lahko vpliva na tok dogodkov (vstop novega konkurenta, drastično nižanje cen,..) 27. Vsekakor pa testiranje zagotavlja, da določene spremembe, ki nastopijo na izdelku po daljšem časovnem obdobju ali v drugačnih razmerah (cigarete se v suhih prostorih posušijo, pasja hrana spremeni barvo, izdelek, ki je v akciji potrošniki ocenjujejo kot cenenega…) ne vplivajo na prodajo na državni ravni. TIPI TESTNIH TRGOV: standardiziran testni trg je tisti, na katerem se podjetja poslužujejo običajne distribucijske verige, brez dodatkov. Kontrolirani testni trg je tisti, kjer je distribucija okrepljena in kontrolirana od zunaj: plačilo trgovcem za prostor naprodajni polici, poišče se idealni prostor na polici. Trgovec zagotovi ta prostor in ga naredi idealnega.. Različica kontroliranega testnega trga je elektronski testni trg. To je panel gospodinjstev, od katerih raziskovalec dobi demografske podatke. Potrošniki v trgovinah so na ta način identificirani in njihova potrošnja s pomočjo skenerjev v prodajalnah avtomatično zabeležena. Lahko se opazuje tudi potrošnikovo spremljanje oglasov (telemetrija). Zadnja variacija je še simuliran testni trg: potrošniki so intervjuvani na domu ali pred samopostrežbo. Med intervjujem so izpostavljeni dražljaju (npr. nov izdelek) in opisujejo njegove lastnosti. Pokažejojim oglase njihovih in konkurenčnih izdelkov, podarijo se jim brezplačni vzorci. Po določenem časovnem obdobju so udeleženci intervjuvani na domu (njihovo zadovoljstvo z izdelkom, njihov naslednji nakup,…) Glavna prednost slednjega testiranja, je spremljanje konkurence in napovedovanje ponovnega nakupa. Standardni so najdražji, kontrolirani nekoliko manj, simulirani pa najmanj. IZBIRANJE testirne PROCEDURE Idealno zaporedje bi bilo: simulirani kontrolirani standardni državni (ne več testni) trg. V primeru, da izdelek ne preživi določenega testiranja, je primerno ugotoviti vzrok in ne nadaljevati procedure. 28. 6. poglavje: Zbiranje podatkov: SEKUNDARNI PODATKI Ko dokončno in jasno definiramo raziskovalni problem, se lotimo zbiranja podatkov. Najprej se moramo osredotočiti na zbiranje sekundarnih podatkov. Sekundarni podatki niso statistično primerni za takojšnjo preučevanje in raziskovanje problema kot velja za primarne podatke, ampak služijo drugim namenom. Uporaba sekundarnih podatkov Med raziskovanjem je iskanje sekundarnih podatkov zelo pomembno, skoraj nujno, saj sekundarni podatki imajo nekatere pomembne prednosti pred primarnimi podatki. Prednosti sekundarnih podatkov: Najpomembnejši za raziskovalca sta predvsem to, da omogočajo varčevanje pri času in pri denarju. Saj če neka informacija že obstaja v obliki sekundarnega podatka, jo raziskovalec samo poišče v knjižnici ali kakšni bazi podatkov, to pa mu ne vzame toliko časa ali denarja, kot bi ga porabil, če bi informacije zbiral sam (z zbiranjem primarnih podatkov). Edini stroški, ki jih ima raziskovalec s sekundarnimi podatki, so tisti, ki jih mora plačati viru sekundarnih podatkov. Zaključek: Sekundarnih podatkov ne smemo preskočiti! Vedno začnemo z zbiranjem sekundarnih podatkov in šele, ko jih izčrpamo, začnemo z zbiranjem primarnih podatkov. Lahko nam uspe dobiti tako izčrpne sekundarne podatke, da nam nekaterih primarnih podatkov sploh ni potrebno zbirati. Vendar pri tem je velikokrat nujno, da iz sekundarnih podatkov sami delamo predpostavke oz. domneve, če hočemo da so podatki uporabni. Bistvo uspeha je v tem, da delamo logične predpostavke in da jih variramo, da ugotovimo, kako občutljiv je nek zaključek glede na variacijo predpostavke. Čeprav se zeloredko zgodi, da so sekundarni podatki zadostni za rešitev problema v neki študiji, jih moramo vseeno uporabljati saj: 1. pomagajo nam bolje pojasniti problem, ki ga raziskujemo 2. predlagajo nam boljše, izpopolnejše metode da lažje pridemo do konkretnejših zaključkov v zvezi s problemom 29. 3. oskrbujejo nas z primerljivimi podatki, s katerimi lahko primerjamo primarne podatke in jih globlje interpretiramo (imamo večji vpogled v zadevo) Slabosti sekundarnih podatkov: Pri uporabljanju sekundarnih podatkov pogosto naletimo na dva problema: 1.ne nanašajo se popolnoma na naš problem 2.nekateri problemi so točno določeni AD 1) PROBLEMI NANAŠANJA (“problems of fit”) Ker so sekundarni podatki zbrani za druge namene, je izjemno redko da se nanašajo natančno na problem, ki ga raziskujemo. V nekaterih primerih je nanašanje tako majhno, da so ti podatki praktično neprimerni za uporabo v naši raziskavi. Sekundarni podatki, ki niso primerni za uporabo imajo se ne skladajo z našim problemom zaradi: - različnih enot merjenja - različnega načina definiranja razredov - veljavnosti objave (publication currency; npr. datum objave je daleč po datumu zbiranja podatkov, zato podatki nimajo več take veljave) AD 2) PROBLEMI TOČNOSTI Točnost nekaterih sekundarnih podatkov je vprašljiva. Obstajajo namreč številni viri možnih napak pri zbiranju podatkov , analizi podatkov in predstavljanju zaključkov, ki vplivajo na točnost raziskave. Ko uporabljamo sekundarne podatke, vedno riskiramo, da niso točni i(v nasprotju s primarnimi podatki, kjer možne napake lahko izsledimo), zato moramo uporabiti kriterije za ocenjevanje točnosti the podatkov. Ti ktiteriji so: a.) vir podatkov b.) namen objave podatkov c.) splošna razvidnost kvalitete a.) Vir podatkov Najprej moramo preveriti vir podatkov. Sekundarne podatke lahko dobino namreč od primarnih virov kot tudi od sekundarnih virov. Primarni vir je tisti, ki je zbral in obdelal podatke, sekundarni vir, je tisti, ki je shranil podatke za originalni vir. Pravilo: Vedno uporabljajo podatke od primarnega vira sekundarnih podatkov! To pravilo moramo upoštevati, ker: 30. - Raziskovalec mora preveriti kvaliteto podatkov (zato mora poznati metode zbiranja podatkov in analize). Primarni vir je edini vir, ki opisuje, kako so bili podatki zbrani in obdelani in samo ko poznamo to, lahko naredimo oceno kvalitete. - Primarni vir je navadno bolj natančen in popolen od sekundarnega vira. Sekundarni viri pogosto naredijo napako pri ponovnem podajanju opomb ali tekstovnih razlag, s katerimi je primarni vir “usposobil” podatke - jim dal verodostojnost ali pa je definiral enote merjenja. Poleg tega lahko pride do napak pri prepisovanju oz. kopiranju podatkov iz primarnega vira. b.) Namen objave podatkov Nekateri podatki so objavljeni, zato da bi pospešili prodajo nekaterih izdelkov ali zato da povečali interes komercialnih, industrijskih ali kakšnih drugih skupin, ali zato, da bi predstavili načela in idelale katere od političnih strank, ali zato, da bi pripomogli h kakšni prpoagandi… taki podatki so načeloma “sumljivi”. Podatki, ki so objalvljeni z anonimnim virom, ali je vir organizacija, ki se brani pred nečem, ali so zaradi same situacije kontroverzni ali, ki pripeljejo do kontroverznih zaključkov z ostalimi podatki… so tudi v splošnem označeni kot “sumljivi”. To ne pomeni, da podatki, katerih zbiranje in analiza je bila sponzorirana od zainteresirane skupine/stranke niso uporabni za druge raziskave. Priporočljivo je le, da na take podatke gledamo bolj kritično. c.) Splošna razvidnost kvalitete Ena točka, iz katere je razvidna kvaliteta podatkov je sposobnost organizacije pri zbiranju podatkov. Uporabniki the podatkov morajo vedeti kako so bili podatki zbrani. Primarni vir mora podati natančen opis tega, kako so podatke zbirali. Ta mora vsebovati tudi definicije, oblike zbiranja (data-collection forms), metode vzorčenja (methods of sempling), itd. Če opis tega ne vsebuje mora biti raziskovalec pri uporabi the podatkov zelo pazljiv. Ko so detalji o zbiranju podarkov na razpolago jih mora uporabnih sekundarnih podatkov podrobno preučiti. Pri tem pa mora biti seznanjen z raziskovalnimi procesi in potencialnimi viri napak pri njih, da lahko ugotovi ali so podatki kvalitetni ali ne. Vrste sekundarnih podatkov Sekundarne podatke lahko razvrstimo na več načinov. Najbolj pogost način je na podlagi vira. Iz tega načina sledi da sekundarne podatke razdelimo na interne in 31. eksterne. Interni podatki (internal data) so tisti, ki jih najdemo v organizaciji za katero je bila narejena raziskava. Eksterni podatki (external data) so pa tisti, ki jih pridobimo od zunanjih virov. Tej pa se razdelijo na tiste, ki so objavljeni v statističnih publikacijah in so na razpolago brez plačila, in komercialnimi, ki jih organizacije prodajajo različnim uporabnikom. interni SEKUNDARNI PODATKI objavljeni eksterni komercialni Interni sekundarni podatki (internal data) To so podatki, ki so proizvedeni znotraj organizacije/podjetja za katero je bila izvedena raziskava in jih uporabljmo tudi za druge namene. Med te podatke spadajo na primer fakturni seznami ali seznami prodaje (sale invoices), prodajalčeva poročila, poročila prodajalčevih stroškov, garancijski listi, finančni zapisniki, seznami kupcev, blagajniški računi… Ti podatki so zelo pomembni pri ocenjevenju stare marketinške strategije in pri načrovanju nove. Poleg naštetih obstaja še en vir internih sekundarnih podatkov, ki je pogosto uporabljen. To so predhodne marketinšjke raziskave, ki se ukvarjajo z povezanim predmetom raziskovanja. Čeprav raziskave vsebujejo vsaka svoja ključna vprašanja se v večini primerov skladajo v kakšnem ključni točki. Te ključne točke (ugotovitve) lahko povežemo z našo raziskavo in pridobimo na znanju, ki nam da veliko prednost. Prednosti internih sekundarnih podatkov so predvsem: - razpoložljivost - nizki stroški (najcenejši v marketinškem raziskovanju) Prav zaradi the lastnosti, lahko ti podatki prinesejo podjetju veliko koristnih informacij o tem, kakšna naj bo nadaljna strategija. 32. Iskanje objavljenih eksternih sekundarnih podatkov Pri tem je največji problem razpoznavanje in dostop do teh podatkov. Pravilno iskanje poteka v 7 korakih: 1. Ugotoviti moramo kaj bi radi zvedeli in kaj že vemo o predmetu raziskovanja. To lahko vključuje relevantne dogodke, imena raziskovalcev ali organizacij, ki so povezane s tem problemom, ključne dokumente in druge publikacije, ki so nam znane in ostale informacije, ki jih imamo. 2. Napisati moramo seznam ključnih terminov/pojmov in imen. Tej termini in imena nam bodo omogočili dostop do sekundarnih virov. Seznam mora biti dolg in zelo splošen, razen v primeru, ko imamo zelo specifičen problem. 3. Preiskati moramo več splošnih vodnikov/učbenikov (general guides), imenikov (direktory) in spletnih strani, da dobimo čim več dokumentov in/ali poročil v zvezi z našo tematiko. V tem koraku se podamo v knjižnico in na Internet. Koristno je začeti iskanje s številnimi direktoriji in vodniki ter spletnimi stranmi, ki se ukvarjajo z našim problemom. Upoštevamo dokumente s tega področja, ki niso starejši od 3 let s pomočjo treh ali štirih splošnih vodnikov/učbenikov. 4. Zberemo skupaj literaturo, ki smo jo našli. Dopolnimo seznam ključnih besed/terminov in avtorjev, če je potrebno. Iz zbrane literature moramo izluščitikaj je za nas relevantno in kaj ne. Predelamo seznam ključnih besed in avtorjev in dodamo po potrebi še kakšne avtorje in dela iz starejših izdaj. Ko naredimo to, moramo še enkrat oceniti naše ugotovitve. Na koncu 4. Koraka moramo že jasno vedeti, kakšna je narava informacij, ki jih iščemo in zadostno ozadje, da lahko uporabljamo bolj specializirane vire. 5. Posvetimo se s pristojnim knižničarjem (reference librarian). Zelo koristen in specializiran vir podatkov je pristojni knjižničar. To so strokovnjaki, ki so izšolani tako, da poznajo vsebine številnih ključnih virov informacij v knjižnici ali na Web-u in kako priti do njih na najučinkovitejši način. Knjižničarju pa moramo v pomoč predložiti seznam ključnih besed ali tem. Če knjižničarju ne razkrijemo podrobnosti o tem, kaj bi radi vedeli, nam bo težko pomagal pri iskanju podatkov. 6. Pregledati moramo več vrst imneikov (directory guides) 33. Če nimaš uspeha pri iskanju po specializiranih direktorijih, preglej bolj splošne direktorije (seznam teh je v prilogi knjige-appendix 6). Najprej moraš iz seznama direktorijev določiti potencialno uporabne primarne direktorije, ki te bodo kasneje pripeljali do drugih virov. 7. Identificirramo avtoritete (authorities) na tem področju in se posvetujemo z njimi. Če nismo zadovoljni s podatki, ki smo jih našli ali imamo težave in pristojni knjižničar nam ne more pomagati, se posvetimo z avtoriteto s tega področja. Identificirati moramo posameznika ali organizacijo, ki mogoče ve kaj o naši temi in jo konatktiramo.(to so lahko razni raziskovalni centri, združenja, svetovalne organizacije,…univerze, vlade, …) Nekateri ključni splošni viri eksternih sekundarnih podatkov (key general sources of external secondary data) Poleg ključne vloge, ki jo igra pristojni knjižničar imamo na razpolago še 3 zelo polembne vire podatkov: 1. ZDRUŽENJA (association) Večina združenj zbira in pogosto tudi objavi podrobne informacije o stvareh kot so industrijska prodaja, rast vzorcev, okoljevarstveni dejavniki, ki vplivajo na industrijo, delujoče karakteristike….Velikokrat ta združenja pridejo do informacij, ki za druge raziskovalne organizacije niso dosegljive. To pa jim je omogočeno zaradi partnerskega odnosa, ki ga imajo s temi podjetji. 2. SPLOŠNI VODNIKI DO POSLOVNIH INFORMACIJ Našteti v prilogi knjige –Appendix 6A 3. ONLINE RAČUNALNIŠKE RAZISKAVE Ta način iskanja podatkov je postal izredni popularen v zadnjih dvajsetih letih. Ta način iskanja po bazah podatkov so uvedle tudi mnoge knjižnice (javne, univerzitetne, strokovne…), ki omogočajo uporabo tega sistema svojim obiskovalcem. Sistem je zgrajen iz treh osnovnih delov: - proizvajalec podatkovnih baz (database producer) - prodajalec podatkovnih baz (database vendor) - uporabnik podatkovnih baz (data user) 34. Proizvajalec podatkovnih baz zbira informacije in jih ureja glede na organizacijske kriterije. Nato jih shrani na trak (disketo) oz. CD in jo proda prodajalcu podatkovnih baz za nek honorar. Ta nato shrani vsebino te diskete oz. cedeja na računalnik ali pa jo prodaja kar v tej obliki (CD -ROM). Prodajalec si uredi in razdeli te informacije po potrebi, zato je podatkovna baza, ki jo prodaja lahko strukturno drugačna kot tista, ki jo je dobil od proizvajalca. Prodajalec plača honorar vsakič ko je baza podatkov uporabljena on line ali citirana. Uporabnik pa plača ko dostopi do baze podatkov, ne glede na to če tam dobi odgovore na vprašanja, ki jih je iskal ali ne. Več informacij kot nekdo dobi, več plača. Uporabnik poleg tega plača tudi uporabo telefonske linije, stroške povezave in stroške printanja. Če pogledamo v celoti je za uporabnika online iskanje podatkov dokaj drago –slabost , edina prednost je hiter dostop do iformacij oz. prihranimo na času. Baze podatkov so definirane glede na vsebino podatkov, katere hranijo. Baze podatkov, ki so koristne za marketinško raziskovanje so tiste, ki vsebujejo naslednje teme: - Specifične informacije glede podjetij ali industrije (finančne, marketinške in produkcijske informacije, profile podjetij, direktorij informacij- ime, sedež, naslov, telefon..) - Informacije o spojitvah podjetij, zveze med podjetji (hčerinski, parstnerski odnosi), informacije o lastništvu - Informacije opodjetju :(glede na tipe podjetji;javne, privatne, glede na velikost, geografsko pokritost, ime, naslov, telefon, SIC-kode..) - Informacije o sklepanju pogodb med vlado in podjetji - Ekonomske informacije - Splošne poslovne ifnormacije - Informacije o blagovnih in tržnih znamkah - Informacije o ljudeh (posamezniki, ki so priznani za njihove uspehe kot umetniki, znanstveniki,podjetniki, …) Kako izvesti iskanje po datkovnih bazah online (4 koraki): 1. Določiti moramo točno informacije, ki jih želimo najti in razviti moramo strategijo iskanja (search strategy). Strategija iskanja je skupina besed, ki jih 35. bomo vnesli v računalnik za dejansko iskanje. (če nam je baza podatkov neznana je priporočljivo vprašati za pomoč strokovnjaka) 2. Priključimo se na bazo podatkov (na CD ali preko modema) in vpišemo ime specifične baze podatkov, ki jo želimo preiskati. 3. Uporabimo strategijo iskanja in pregledamo koliko zadetkov nam je računalnik izpisal. Če je število zadetkov preveliko, dodamo k iskanju še kakšno specifikacijo, da bi lažje prišli do željene informacije. 4. Če so razultati iskanja zadovoljivi, določimo stopnjo podrobnosti, za vsak zadetek ki smo ga prijeli. (Npr. lahko izberemo samo bibliografijo, ali pa celotno besedilo…) Več podrobnosti, kot jih želimo, bolj drago bo za nas iskanje. Poleg iskanja po podatkovnih bazah online lahko raziskovalev uporablja Internet in išče sekundarne podatke na WWW-ju. Za to potrebuje dostop do Interneta in iskalnike (search engines). Iskalniki so nujni, ker je na Internetu več kot 10 bilijonov besed in dokumentov. Izdelovalci iskalnikov ustvarijo in razvrstijo ključne besede ali koncepte v elektronski katalog in nato dodajo program, ki omogoča iskanje. Posameznik išče podatke tako, da poda ključno besedo (besedi) ali koncept in iskalnik mu izpiše zadetke. Med najbolj znane iskalnike štejemo Altavista, Excite, Hotbot, Infoseek, Lycos.. in Yahoo. Vendar Yahoo se razlikuje od ostalih po tem, da je to pravi direktorij. Katalog te strani je bil narejen od zaposlenih pri Yahoo-ju. Strani so razporedili v predmetne kategorije, podaketgorije in podpodkategorije. Ostali iskalniki pa načeloma pri zbiranju podatkov uporabljajo programe, ki delajo kazalo iz posameznih besed, ki so jih našli na spletnih straneh, tako da zadetki iz teh iskalnikov ne nujno zadevajo stvar, ki jo iščemo. Standariziran marketinški iformacijski servis (Standardized marketing information service) Mnogo standarduziranih marketinških informacijskih servisov je na razpolago raziskovalvem kot vir sekundarnih podatkoc. Tej podatki so dostopni za uporabnike, vendar so veliko dražji kot podatki, ki jih dobimo v raznih publikacijah, kljub temu pa so še vedno cenejši kot zbiranje primarnih podatkov. Ker morajo biti podatki primerni za večje število uporabnikov, je za njih značilno, da so zbrani in obdelani na 36. unuformen način. Kljub temu pa podatki ne morejo vedno popolnoma zadovoljiti potrebe uporabnika, kar je njihova edina slabost v primerjavi s primarnimi podatki. Sedaj se bomo ukvarjali podrobneje z najbolj pomembnimi tipi virov podatkov standardiziranih marketinških informacijskih servisov. Profiliranje potrošnikov (profiling custumers) Mraketinško segmentiranje je zelo pogosta metoda, za povečanje marketinških dosegov. Učinkovito segmentiranje omogoča podjetjem, da porazdelijo svoje potrošnike v homogene skupin. Tako lahko osredotočijo marketinške programe na posamezne skupine, kar jim daje večjo učinkovitost. Običajna segmentacije, ki je osnovana za podjetja, ki prodajajo industrijeke produkte upošteva industrijsko označbo ali označbo svojih potrošnikov, najbolj običajno v pomenu SIC kod. SIC kode (Standard Industrial Clasification codes) je sistem, ki ga je razvil U.S. Census Bureau za organizacijo in poročanje poslovnih informacij kot so zaposlenost, kapitalna potrošnja, celotna prodaja,… Vsaki industriji v ZDA so pripisali dve številki (two-digit number), ki označujejo kateri skupini pripada. Eden zelo popularnih komercialnih servisov, posebno na področju industrijskih produktov , je Dun's Buisness Locator; to je indeks na CD-ROM-u, ki oskrbuje uporabnike z 10 milijoni podatkov o ameriškem polsovanju (US buisness), vključno SIC kode vsakega podjetja. Tej zapisniki omogočajo prodajnim mamagerjem, da določijo kakšna bo prodaja, področja prodaja, izmerijo potencial posameznega področja ter da izpostavijo potencial novih potrošnikov s specifičnimi karakteristikami. Oglaševalcem pa omogočajo, da selekcionirajo možne kupce po velikosti skupin in lokaciji; da analizirajo potencialne trge in izberejo medije s katerimi jih bodo dosegli; da gradijo, vzdržujejo in strukturirajo mailing liste; da ustvariji prodajne prednosti in jih razvrstijo glede na velikost, lokacijo in kvaliteto; da zasledujejo nove trge za testiranje. Marketinškim raziskovalcem pa omogočajo ocene tržnega potenciala, glede na teritorij; da izmerijo tržno penetracijo v številu potencialnih kupcev in številu obstoječih kupcev; da naredijo komparativne analize. Najbolj tipičen kombinirani podatkovni cenzus (popis prebivalstva in/ali imovine) je geodemografer, ki ima svoje lastno podatkovno poročilo (survey data), ki ga pridobijo iz andministracijskih poročil (kot npr. seznam registerskih tablic vozil ali npr. kreditne transakcije). Ta cenzus je koristen, ker lahko iz njega dobimo napotke za razvijane produktov, kakršni so všeč uporabnikom (customized products). 37. Program, ki ima zemljevide (mapping software) je najbolj dodelan geografični informacijski sistem (GIS), ki kombinira različne demografske podatke v geografskimi informacijami in to nam pokaže na zemljevidu. (na zemljevidu imamo narisano državo in znotraj so značilnosti prebivalstva, lahko se osredotočim o na posamezno mesto za podrobnosti…) Večina GIS programov lahko celo pokaže natančne podatke za posamezne četrti, nekateri pa se lahko osredotočijo celo na posamezno stavbo. Ta prikaz na zemljevidu je lahko bolj uporaben kot branje številk v tabelah. GIS programi so načeloma zelo dragi in potrebujejo zelo zmogljive računalnike, poznamo pa prograem, ki so cenejši in vsebujejo nekatere GIS funkcije. Tak progrm je na primer Microsoft Excel, nato so še EasyStreet, Maptitude, Mapinfo, Maplinx, GeoWizard… Še ena stvar, ki jo demograferji konstantno počno je obnavljanje podatkov v cenzusu. To počno s statistično ekstrapolacijo. Podatke lahko tako bolj suvereno uporabljamo tudi v letih med posameznimi popisi. Merjenje prodaje izdelkov in tržnega deleža V zelo kompetitivnem okolju je za podjetje nujno, da se zaveda svojega položaja na trgu. Najbolj pogost način za določanje položaja podjetja na trgu je merjenje prodaje in tržni delež podjetja. To počno podjetja z analiziranjem prodajnih faktur/seznamov računov (sales invoices). Alternativna vir ugotavljanja tržnega deleža so online bibliografski podatki o katerih smo že govorili. Še en način, ki se dokaj pogosto uporablja je merjenje prodaje preko končnih potrošnikov. Take meritve so v preteklosti naredili na različne načine. Eden od the načinov so »dnevniški paneli« (diary panels) v hišnih gospodinjstvih in marjenje v rgovinah. DNEVNIŠKI PANELI (DIARY PANELS) NPD Groud je največji nacionalni dnevniški panel v ZDA, vključuje 13000 poročil iz posameznih gospodinjstev mesečno. Ta gospodinjstva izpolnjijejo že predhodno narejene obrazce, ki vsebujejo 20 različnih kategorij produktov. Ko en član gospodinjstva kupi nek produkt mora izpolniti ta obrazec, ki vsebuje natančne podatke o nakupu (kje, kdaj, vrsta produkta, ime trgovine, ime produkta, opis, kodo, številko modela, ceno, starost in spol kupca, starost in spol tistega, ki mu je produkt 38. namenjen, o tem kako je potekal nakup, kaj je vplivalo na odločitev nakupa, namen nakupa…) Gospodinjstva, ki izpolnjujejo NPD so geografsko razpšena, ampak demografsko balancirana (glede na velikost gospodinjstva, starosti ženske, ki vodi gospodinjstvo, glede na dohodek gospodinjstva…). Njihove rezultate tako lahko proieciramo na celotno populacijo v ZDA. Člane panela obnavljajo vsake 3 mesece in jih dodajo zraven obstoječega panela šele po testnem obdobju ko izponjujejo vse NPD poročanjske standarde. Če ne pošiljajo zadostno število poročil so izključeni iz panela. Tisti pa, ki izpolnjujejo vse zahteve so nagrajeni z raznimi darili. Iz the popročil lahko pridemo do podatkov, ki so zelo koristni za podjetja. Ti podatki so na primer: - velikost trga, delež gospodinjstev, ki kupuje čez čas, količina porabljenega denarja na kupca - produkcijski in tržni delež čez čas - lojalnost blagovni/tržni znamki in vedenje pri zamenjavi BZ - pogostost nakupa in količina nakupa na trasnakcijo - vpliv cene in izjemnih cen, povprečje cen, ki so jih plačali - značilnosti »močnih« kupcev (heavy buyers) - vpliv novega proizvajalca ali BZ na že obstoječe BZ - učinki sprememb v oglaševanju ali distribucijski strategiji PREGLED RAČUNOV V TRGOVINAH To je tudi eden zelo pogostih načinov merjenja prodaje in sicer z pregledovanjem računov. Novejši način, ki nas pripelje do istih podatkov pa je skeniranje. Ta način raziskovanja je izjemno enostaven. Raziskovalna organizacija pošlje nekaj terenskih delavcev, ki jih imenujejo pregledovalci računov (auditors). Ti izberejo skupino maloprodajnih trgovin in jo obiščejo v fiksnih intervalih. Ob vsakem obisku pregledovalec popiše celoten inventar produktov v trgovini in pregleda promet v trgovini s pomočjo računiv. Prodajo nato izračunajo na sledeč način: začetni inventar + mrežni nakup (od veleprodajalcev in proizvajalcev) – končni inventar = PRODAJA 39. Ta način je bil izumljen od ACNielsen in uporabljen več let kot Nielsen Retail Index. Ta način se še vedno uporablja pri merjenju prodaje, vendar za manše trgovine (bolj specializirane ali z malo blaga). Ko so raziskovalci na terenu izbrali podatke jih analizirajo in naredijo poročilo iz katerega lahko razberemo informacije za vsako blagovno znamko ali produkt posebi: - sprodaja kupcem - nakup maloprodajalcev - inventar maloprodajalcev - skladiščeno blago - cene - posebna tovarniška embalaža - podpora trgovcev ( napisi, lokalno oglaševanje, kuponsko plačevanje…) ACNielsenovi naročniki dobijo podatke glede na kokurenco, geografsko področje, ali vrsto trgovine. CAN pa jim nudi udi možnost posebnega poročila v zameno za določen honorar. Ta poročila so bolj podrobna; npr. ugotavljajo vpliv nove promocijske strategije na prodajo, analizirajo prodajo na kupce iz posameznih geografskih področij, …) SKENERJI (SCANNERS) V 70-ih je ACNielsen nadomestil svoj Retail Index Services svojim novim SCANTRACK servissom. Ta sistem bere univerzalne kode produktov (Universal Product Codes – UPCs) UPCs so kode narejene iz 11 digit številk, ki so natisnjeni na vsakem produktu, ki ga prodajajo v trgovini. 0 37000 42125 Moja opomba: To je pač tako na hitro narisano, upam da si predstavljate to kodo, če ne poglejte na kakšno embalažo vam bo tkoj jasno. Prva cifra se imenuje Number system character (0), določa tip produkta (0 pomeni špecarija). Naslednjih pet številk določajo proizvajalca (3700 je oznaka za P&G), zadnjih per številk pa določa produkt;velikost, okus, različnost..) 40. Vsak produkt ima tako kodo in ko ga damo na blagajniški pult gre skozi skener, računalnik nato pogleda ceno in jo izpiše na blagajni, ko sešteje vse produkte nam izda račun. Istočasno pa računalnik zapisuje vse predmete, ki so bili skenirani. To je ena najbolj uporabljenih metod za ugotavljanje prodaje in tržnega deleža. Poleg osnovih podatkov o prodaji se tu zraven pripišejo še nepričakovane podatke (casual data). To so podatki ,ki pomagajo razložiti razloge za fluktuacijo prodaje. Casual data vključujejo: - Display information ??? (stores are audited and items on display are recorded) - informacije o posebnostih (feature information); te značilnosti zberejo in jih kodirajo zato, da bi določili kateri produkti so bili oglaševani (??) - nižanje cen – sistem identificira nižanje cen tako, da jih primirja s starimi cenami Če kombiniramo podatke o prodaji na drobno in napričakovane (casual) podatke lahko povečamo efektivnost marketinških akcij. To je popolno z ocenitvijo prodaje v primero, ko marketinške akcije ne bi izvedli. Ti podatki omogočajo naročnikom da ocenijo efektivnost kratkotrajnih promocijskih akcij, da ocenijo cenovna bremena, da vplejujejo nove produkte, da monitorirajo nepričakovane dogodke… Skenerji omogočajo tudi povezovanje nakupnega vedenja z demografskimi informacijami. Pred tem so to povezavo lahko naredili le na podlagi dnevnikov (diary). Problem z dnevniki je ta, da so odvisni od natančnosti in zavesti tistih, ki so jih izpolnjevali (člani panela)– ali so res izpolnili obrazce kot se je dejansko zgodilo pri nakupu. Prednost načina zbiranja informacij s pomočjo skenerjev je možnost povezave televizijskega gledanja z nakupnim vedenjem. Iz te zveze nastanejo »single source« data ali podatki enega vira.. Podjetji, ki sta izkoristili to prednost sta predvsem ACNilelsen in Information Resources. Information Resources je naredilo single source raziskavo. Raziskava je potekala med 3000 gospodinjstvi. Vsakemu članu gospodinjstva so dali svojo identifikacijsko kartico za nakupovanje. Ko je ta član šel v trgovino je tam pokazal kartico. Skoraj vse trgovine, marketi, drogerije v tistem okolišu so imele skenerje od IR. Vsi podatki o nakupu (blagovna znamka, način plačebvanja, količina, cena, demografske karakeristike člana, družine..) so se shranili s pomočjo 41. identifikacijske kartice in na podlagi teh podatkov so prišli do določenih informacij. Information Resources pa je sposobna tudi usmerjati televizijske oglase v različna gospodinjstva preko »črnih škatlic«, ki jih imajo montirane na televizijskih aparatih teh gospodinjstev. To jim omogoča spremljanje (monitoring) kupne reakcije na različne oglase ali pa na iste oglase v različnih gospodinjstvih. Ta možnost targetiranja TV gledalcev omogoča IR, da balansira panel članov znotraj vsakega trga in glede na kriterije, ki jih določa naročnik. ACNielsen pa je bolj usmerjen k merjenju naravnega nakupnega vedenja potrošnikov kot pa vpliv promocij in oglaševanja na potrošnika. ACNielsenov Homescan Servis ima panel 52000 gospodinjstev, katerih nakupe merijo preko elektronskih »čarobne palice« -ko uporabnik pride domov mora s to »palico«preiti kode nakupljenih dobrin ,ta palica odčita kodo in skrani podatke, uporabnik-kupec mora nato še napisati podatek, kje je bil narejen nakup, kakšna je njegova starost, spol, cena produkta, in še kakšne podrobnosti o nakupu. Enkrat tedensko se informacije iz gospodinjstev »downloudajo« preko telefona na ACN-jev računalnik in nato jih tam obdelajo. Čeprav »single – source« raziskave omogočajo nove poglede na trge, je ogromno količino podatkov, ki jih ta servis ponuja zelo težko obdelati. Če podjetja nimajo pravega načrtovanja se lahko dejansko »utopijo« v tej ogromni količini podatkov. To je glavni razlog zakaj dobivajo sistemi za podporo odločitev (»decision support sistems«, ki so razloženi v drugem poglavju) vedno večjo pomembnost v marketinškem raziskovanju. Merjenje izpostavljenosti oglaševanju in učinkovitosti tega Da bi mediji bolje prodajali prostor oglaševalcem velikokrat sponzorirajo raziskave o branosti/gledanosti in rezultati so dostopni potencialnim oglaševalcem. Veliko servisov se je zaradi velikega povpraševanja specializiralo za merjenje potrošnikovo izpostavljenost različnim medijem. TELEVIZIJA IN RADIO TV: Nielsen Television Index je verjetno najbolj splošno uporabljen komercialni informacijski servis. (Nielsen raitings določa katere oddaje so dovolj gledane da ostanejo v programu TV). Indeks je narejen da oceni število in naravo občinstva za 42. posamezen televizijski program. Pred časom so za te meritve uporabljali instrument, ki se imenuje audimeter. Ta je bil priklopljen na televizor v številnih gospodinjstvih, istočasno pa je bil povezan z računalnikom, ki je beležil, kdaj so v gospodinjstv prižgali televizor in katere kanale so gledali. K temu pa so člani gospodinjstva dopisovali dnevnike kdo je takrat gledal televizijo, ko je to audimeter zaznal. Po letu 1988 pa je Nielsen začel meriti gledanost z people meters –om. Ta naprava pa ne meri samo kdaj se je prižgalo televizijo in kateri kanal, ampak tudi kdo v gospodinjstvu jo gleda. Vsak član gosp. Ima namreč svojo šrevilko, ki jo vtipka v people meter ko začne gledati televizijo ali ko zamenja kanal. Vsi podatki, ki se zabeležijo pa se preko telefona prenesejo na centralni računalnik v obdelavo. Podatki gledanja pa so podkrepljeni tudi z 10 socioekonomskimi in demografskimi značilnostmi (področje bivanja, izobraženost glave družine, velikost države, čas, predel, družinski dohodek, starost žene, kdo ima barvi TV, poklic moža, ali ima družin otroke, površina hiše…) Vse te značilnosti omogočajo oglaševalcem, da izberejo kanal, program, termin med katerim bo željena ciljna skupina, z željenimi karakteristikami gledala televizijo, da zavrtijo svoje oglase. RADIO: enako velja za oglaševalce, ki oglašujejo na radju; prav tako jih zanimajo demografske značilnosti publike, ki jo dosegajo. Podatke za radijsko statistiko se zbirajo z uporabo dnevnikov, ki so nameščeni v panelu gospodinjstev. Radijski rejtingi so podkrepljeni s podatki kot so starost, spol publike in se osredotočajo bolj na individualne vedenje vedenje gospodinjstev, v nasprotju s televizijo. TISKANI MEDIJI: Veliko servisov se ukvarja z izpostavljenostjo in branostjo tiskanih medijev. Primer takega servisa je Starch Readership Service. Ta meri branost oglasov v revijah in časoposih. Starch uporablja metodo prepoznavanja (»recognition method«) da pride podatkov o efektivnosti oglasov. Anketiranec je pri odprtem časopisu/reviji vprašan naj pokaže katere oglase je prebral. Odgovore razvrstijo v tri kategorije: 1. opazil; anketiranec se je spomnil vsaj del oglasa v neki časopisni številki 2. priklical: anketiranec ni samo opazil oglas ampak je pogledal ali prebral del oglasa, kjer je izpostavljena blagovna znamka ali oglaševalec 3. v večini prebral: anketiranec je vsaj v 50% prebral vsebino oglasa 43. Med intervjujem anketar nabira podatke tudi z opazovanjem. Intervjuji potekajo po kratkem času ko je izšla številka določenega časopisa/revije; za tedenske in dvotedenske revije velja da se anketiranje začne 3 do 6 dni po tem ko je revija v prodaji in se lahko nadaljuje za 2 tedna.. Anketarji morajo biti izurjeni in morajo znati selekcionirati koga bodo anketirali.(starejše od 18 let, z določenim poklicem, velikost družine, materialnim in ekonomskim statusom.) anketiranci morajo biti reprezentativni, da jih lahko pospološijo na populcijo. Število anketirancev je odvisno od publikacije, ki jo preiskujejo. Večina Starch raziskav ima minimalno 100 anketirancev bralcev. Poročila Starch servisa vsebujejo - karakteristike izvodov - zaključno poročilo (našteti vsi oglasi, ki so bili merjeni v izdaji; razdeljeni so po kategoriji produkta, odstotkih ogleda in to glede na vse tri stopnje/kategorije »bralcev«-naštete zgoraj; to omogoča primerjavo med bralci) - adnorm tabele (omogočajo primerjavo branosti oglasa v neki publikaciji z normami oglasov iste velikosti in barve v isti kategoriji produktov v isti publikaciji) Sarchov nači merjenja branosti omogoča oglaševalcem, da se primerjajo svoje ogkase s konkurenco, tekoče oglase s prejšnjimi oglasi, tekoče oglase z prejšnjimi oglasi konkurentov… Ta proces je lahko učinkovit pri ocenjevanju sprememb v temi oglasa, barvah, poudarjenosti, kopiranju… MULTIMEDIJSKI SERVISI Simons Media/Marketing Service uporablja vzorec na nacionalni ravni – več kot 19000 anketirancev in meri uporabo produktov v primerjavi z izpostavljenostjo medijem. Opravlajo 4 različne ankete s katerimi pokrijejo revije, televizijo, časopise in radio. Podatki se nanašajo samo na odrasle in so razdeljeni po spolu. Merjenje časopisov in revij opravlajo z osebnimi intervjuji, medtem ko vedenje televizijskih gledalcev merijo s pomočjo dnevnikov, ki jih izpolnjujejo gledalci, poslušanost radia pa merijo s pomočjo telefonskih ali osebnih inrevjujev. Anketirance zbirajo na podlagi verjetnostnega vzorca. In vsa gospodinjstva, ki sodelujejo so nagrajena. Podatke, ki jih zberejo dajo na CD in prodajo naročnikom. Simons determinra branost revij z uporabo »though the book« metodo ali metoda založniškega interesa (editorial interest). Pri tej metodi so respondenti vprašani naj 44. povedo, kateri časopis so bili mogoče brali v zadnjih 6 mesecih. Nato jim pokažejo izvode the časopisov in vidijo ali ga bo respndent prepoznal. Nato vprašajo respondenta anj zberejo članek izmed 9, ki se jim je zdel posebej zanimiv. In nato ga še enkrat vprašajo če imajo prvič to izdajo v roki ali so jo prelistali ali brali že pred tem. Če respondent potrdi predhodne trditve o izpostavljenosti časopisu ga označijo kot bralca, če pa ni jasno ali je imel izvod v rokah kot je prvotno trdil se ga iz ankete izloči. Tudi Mediamark Research raziskuje izpostavljenost različnim medijem v povezavi s potrošnjo produktov in storitev med gospodinjstvi.Informacije dobivajo od respondentov na dva načina: 1. osebni intervju uporablajo za zbiranje demografskih podatkov in podatkov o medijski izpostavljenosti. Branost revij merijo z metodo nedavnega branja (recent reading method) pri kateri pokažejo responedento logotipe časopisov in jih vprašajo ali so časopis brali v zadnjih 6 mesecih, nato pa jih razvrstijo v tri kategorije : a.) prepričani so da so brali, b.) niso prepričani ali so brali ali niso c.) prepričani so da niso brali Branost časopisov je merjena z metodo »včerajšnje branje« (»yesterday reading«), pri kateri so respondenti vprašani katerega od naštetih dnevnih časopisov so brali ali prelistali v zadnjih 7-ih dnevih. Poslušanje radia merijo z metodo »včerajšnji priklic« (»yesterday recall«), kjer respondentom pokažejo list na katerih je našteto 5 delov dneva ali časovni termini in jih vprašajo koliko časa so poslišali radio med temi časovnimi termini na prejšnji dan. Vprašajo pa jih seveda tudi kateri radio so poslušali. Na podoben način merijo tudi gledanost televizije. 2. Anketarji pustijo pri anketirancih »anketo«. Ta anketa vsebuje vprašanja o uporabi več kot 3500 kategorij produktov in storitev, 5700 blagovnih znamk. Ko jih respondenti rešijo, jih pridejo anketarji dvigniti na dom. Razlike the dveh podjetji pri merjenju medijske izpostavljenosti so velike, razultati imajo mnogokrat velika odstopanja, kar pripelje do dileme med oglaševalci. Merjenja narejena po meri (Customized Measurments) MAIL PANELI 45. Mail paneli dajejo občutek sodelovanja med uporabniki. Čeprav niso pravi vir sekundarnih podatkov so študije narejene iz the podatkov dovolj standarizirane in imajo dovolj skupnih značilnosti, da bi lahko iz njih potegnili uporabne informacije. NFO Research Inc. je ena največjih podjetji, ki se ukvarja s tovrstnim raziskovanjem. Izdelane imajo reprezentativne panele z več kot 525000 gospodinjstvi, ki predstavljajo več kot milijon uporabnikov, ki sodelujejo v anketah brez dodatnega nagrajevanja. Panel pa obnavljao vsaki 2 leti in je natančno dodelan (značilnosti družine –velikost dr, starost članov, spol, zaposlitev, rasa, .). V anketah sprašujejo podrobnosti v zvezi z uporabo produkta, o njegovi embalkaži, reakcijo na oglase, o samem produktu, … NFO ponuja klijentu zelo razdelane panele, ki so sestavljeni po želji naročnika. Vsak od the panelov je lahko obtežen »balanced« da se ujema s kvotami, ki jih je določil naročnik. Market Facts Inc. ima podobno metodo zboranja podatkov, ki se imenuje Consumer Mail Panel (CMP). Za CMP menijo, da je še posebno veljaven ko: 1. ko potrebujemo velik vzorec in imamo na razpolago malo denarja (npr. ko je število podskupin veliko oz imamo veliko podkupin) 2. ko moramo pregledati veliko število gospodinjstev da dobimo primerne respondente 3. respondenti lahko hranijo zapise o poročilih glede uporabe produktov, gledanih programov, branih revij… CPM pa lahko zabeleži še številne karakteristike (demografske, sociografske…) s katerimi lahko primerja variable, ki znimajo naročnika. 46. 7. poglavje: Zbiranje podatkov:PRIMARNI PODATKI Sekundarne podatke pridobivamo hitro in poceni, vendar pa ne prinesejo popolne rešitve raziskovalnemu problemu. 1. TIPI PRIMARNIH PODATKOV, ki jih ponavadi pridobivamo 1.1 Demografske/socioekonomske karakteristike Spol, izobrazba, zaposlitev, zakonski (merital) status, spol, dohodek, družbeni razred. Te spremenljivke pogosto uporabljajo za izdelavo marketinških segmentov. Pogosto jih poimenujejo states of being, predstavljajo značilnosti ljudi, in jih je možno tudi preveriti. 1.2 Psihološke karakteristike/lifestyle Interesi, aktivnosti, vrednote posameznikov. Osebnost so normalni vzorci vedenja, ki jih kaže posameznik, predstavlja atribute, traits in način, ki loči posameznika od drugih. Vse to vpliva na vedenje posameznika v marketinškem procesu , vpliva na izbiro, odziv ipd. Psihografika (lifestyle) - boljše vplivanje na potrošnike, če poznamo način njihovega življenja, kaj jih zanima in kaj imajo radi. Vendar pa so kategorije potrošnikov specifične za vsako študijo in se jih ne da prenašati v druge študije brez posledic - nestabilnost profilov; namen raziskav vrednot in lifestyla (VALS) je izdelava standardnih psihografskih okvirjev, ki ga bodo uporabljali za vse izdelke, storitve... 1.3 Mnenja/Attitudes Attitude - nanaša se na posameznikove preference, nagnjenja in čustva do nekega fenomena Mnenja- verbalne ekspresije attituda Nekateri oba izraza enčijo kot posameznikove ideje prepričanja. 1.4 Zavedanje/Znanje Nanaša se na to, kaj respondenti delajo in vedo o določenem objektu/fenomenu Prepoznavnost Preklic 47. 1.5 Nameni Je posameznikovo pričakovano ali načrtovano prihodnje vedenje. Razlika med tem, kar ljudje rečejo, da bodo storili, in kaj zares naredijo. 1.6 Motivacija Drives so osnovne psihološke potrebe (lakota, žeja ipd) Potrebe so osnovne motivacijske sile, ki se prevedejo v takojšnje zahteve, ki potešijo te potrebe. Motivi so potrebe, želje, drive, zahteve, impulzi ali katerokoli notranje stanje, ki usmerja vedenje proti cilju. So navadno bolj stalni od vedenja in s tem nudijo boljšo osnovo za napovedovanje prihodnjega vedenja, poleg tega pa nam pomagajo bolje razumeti vedenje in lažje vplivanje nanj 1.7 Vedenje Kaj posamezniki delajo ali so delali (nakup), je fizična aktivnost. Dogaja se v specifičnih okoliščinah 2. OSNOVNA SREDSTVA PRIDOBIVANJA PRIMARNIH PODATKOV Ali izbrati komunikacijo (vprašalnik- ustni/pisani) ali opazovanje (situacije, pomembnih dejstvev, akcije in vedenja). Ali naj bo namen raziskave skrit, adgovori odprti/zaprti… Prednosti komunikacijskega zbiranja podatkov je hitrost, nižja cena in prilagodljivost, opazovanja pa večja objektivnost in točnost. 2.1 Prilagodljivost Je sposobnost zbiranja informacij mnogih tipov primarnih podatkov, za katere se zanimajo tržniki. S komunikacijskim načinom pridobivamo informacije vseh vrs, z opazovanjem pa nam ostane večina informacij, razen npr. vedenje in določene demografske/socioekonomske karakteristike, prikritih. Kontroverznost pri tem, ali je najprej nagnjenje (attitude), ali vedenje. 2.2 Hitrost in cena Pri kom. Metodi sta ti dve spremenljivki močno povezani. Hitrejše pridobivanje podatkov (večji nadzor nad zbiranjem podatkov) in s tem cenejša raziskava. Opazovanje navadno traja dlje – dražje. Obratna situacija je le npr. pri opazovanju nakupovanja netrajnih izdelkov. 48. 2.3 Objektivnost in točnost Opazovalna metoda je neodvisna od respondentove nezmožnosti ali nehotenosti podajanja informacije, ki jo iščemo. Tako dobimo idejo o vedenju, kakršno je v resnici, ni odvisno od spomina ali razpoloženja za pripovedovanje ipd. Spraševanje pa lahko povzroči odgovore, ki bodo bolj po meri spraševalca (respondent mu želi ugajati ipd) ali bodo bolj družbeno sprejemljivi. Pomembi so selekcija, trening in kontrola opazovalca, ne pa respondenčeva percepcija. 3. KOMUNIKACIJSKE METODE 3.1 Vprašalniki klasificirani glede na strukturo in prikritost namena Ko izberemo metodo zbiranja podatkov, se moramo odločiti še za: - strukturo – stopnja standardizacije vprašalnika zelo strukturiran ima vprašanja in odgovore popolnoma določene že prej nestrukturiran ima ohlapno določena vprašanja, respondenti pa odgovarjajo po želji vmesna stopnja je vprašalnik z določenimi vprašanji in odprtimi vprašanji - prikritost – količina znanja/poznavanja namena raziskave, ki ga posredujemo respondentu neprikrit vprašalnik z vprašanji ponazori namen raziskave prikrit vprašalnik skriva namen raziskave 3.1.1 Strukturiran-neprikrit vprašalnik Najbolj pogosto uporabljen v marketinških raziskavah. Vprašanja se predstavi v enakih besedah in v enakem zaporedju, tako da vsi respondenti odgovarjajo na enaka vprašanja. Navadno so standardizirana tako vprašanja kot odgovori, lahko pa uporabijo fiksno-alternativni vprašalnik, kjer so na voljo navedeni alternativni odgovori. Prednosti: preprost za obdelavo, tabulacije in analize, malo težav pri odgovarjanju, lahko ga ponovimo in tako bodo respondenti znova odgovarjali na enako vprašanje tudi kasneje Zanesljiv je, ker iz danih odgovorov vidiš, na kaj se nanašajo, razložijo vprašanje, vendar pa občasno ne pokažejo resničnega stanja, saj lahko izsilijo odgovor, ko ga respondent sploh nima ali pa meni drugače, pa te alternative ni na razpolago. Nujno mora biti vprašalnik predhodno preizkušen, da dobimo prave, jasne in številčno omejene alternative. Najbolj prikladni so ti vprašalniki pri informacijah o spolu, izobrazbi, lastništvu itd (dejstva). 49. 3.1.2 Nestrukturiran-neprikriti vprašalnik – GLOBINSKI INTERVJU Namen raziskave je znan, vprašanja so fiksna, odgovori pa odprti, tako da lahko respondent razpravlja o mnenjih in nagnjenjih. So GLOBINSKI INTERVJUJI, najbolj prikladni za preiskovalne raziskave. Zato je potreben izobražen spraševalec, ki zna iz respondentov dobiti prave predstave o mnenjih ipd, predvsem pri temah, kjer so možni tudi družbeno zaželeni odgovori. Ker strukture intervjuja ni, lahko spraševalec vpliva na rezultat, poleg tega pa še dolgo trajajo. Tudi pri analizi so nujni izučeni psihologi, ki pa poleg interpretacije znova vložijo nekaj lastnega ozadja v analizo – vprašanje objektivnosti in veljavnosti raziskave. Nova tehnologija – računalniki. Odgovore sproti dajejo v računalnik, ki nato sam naredi interpretacijo. 3.1.3 Nestrukturiran-prikrit vprašalnik Najbolši je pri raziskavah motivov. Zanje razvijajo tehnike, ki so neodvisne od osebkovega samozaznavanja in pripravljenosti, da se odprejo, zaupajo. Za to uporabljajo prikrite stimuluse, projektivne metode (posameznikova organizacija relativno nestrukturiranega stimulusa pokaže posameznikove osnovne percepcije fenomena in reakcije do le-tega): 1. Asociacije (word association) – testne besede razpršijo med ostale, merijo pa hitrost odgovora (če oklevajo, pomeni, da so visoko čustveno vpleteni v zadevo – nakažejo nagnjenje/čustva o zadevi), frekventnost ponavljanja besed (nakažejo smeri interesa, motive in stereotype) in število respondentov, ki v določenem času ne odgovorijo. 2. Zaključevanje stavkov (sentence completion) – respondenti morajo dokončati navedene začete stavke s prvo mislijo, ki jim pade na pamet. Tu je dobro, da respondentom namignemo, kaj približno raziskujemo, da dobimo kolikor-toliko uporabne odgovore o zadevi, paziti pa moramo tudi, da ne izzovemo družbeno zaželenih odgovorov. 3. Pripovedovanje zgodbic (storytelling) – opira se na slikovni material (risanke, fotografije, risbe…) – serije slik se pokaže respondentu, ki nato tvori zgodbice na njihovi osnovi. S tem lahko interpretiramo posameznikovo osebnost, ali pa le njegova nagnjenja do produkta itd. Pri vseh the odgovori na koncu pridemo do težav interpretacije in s tem objektivnosti ter veljavnosti. 50. 3.1.4 Strukturiran-prikriti vprašalnik Najmanj uporabljeni v mark. raziskavah. Razvili so ga, da bi zavarovali prednosti prikrivanja v razkrivanju podzavestnih motivov in nagnjenj, poleg prednosti v kodiranju in tabulaciji, ki je znana v strukturiranih pristopih. Posameznikovo znanje, percepcija in spomin so pogojeni z njegovimi nagnjenji (attitudes). Zato, če želimo prikriti naš namen, lahko respondenta vprašamo, kaj ve o zadevi – večje znanje in poznavanje nam povesta več o moči in smeri nagnjenja. Prednosti takšnega vprašalnika se pokažejo v analizi, saj je odgovore lahko kodirati in tabulirati, hitro tudi dobimo objektivno merilo o znanju respondentov. 3.2 Vprašalniki klasificirani z metodo administracije Glavne metode so pošta, telefon in osebni intervju, danes pa že faks, e-mail in Internet. Osebni intervju – neposreden, face-to-face pogovor Intervjuji preko pošte – pošiljanje intervjujev (ali pa so pritrjeni na produktu) na domove, respondenti ga izpolnejo in pošljejo nazaj. Metoda, ki je najboljša v dani situaciji, je popolnoma odvisna od države, področja, kulture itd. Pri izbiri moramo upoštevati: 3.2.1 kontrolo vzorca – raziskovalčeva zmožnost usmerjanja raziskave na določene respondente in pridobitev kooperacije od le-teh. 1. Usmerjanje raziskave – glede na okvir vzorca (elementi populacije, na katerih bo vzorec narejen); npr: - tel. imenik (neprimeren, ker ne pokrije tistih brez telefonov in tistih, ki niso vpisani vanj; primeren, ker naključno izbira tel. številke na določenih področjih, nizki stoški glede na področje, ki ga pokriva) - mailing liste/paneli – reprezentativnost odloča o kvaliteti rezultatov - e-mail vprašalniki – omejeni na tiste z dostopom do Interneta, so pa geografsko zelo razpršeni; težko je pridobiti listo e-naslovov - osebni intervjuji – že pripravljene liste, a pogosto zastarele - ekipe v nakupovalnih centrih (mall intercepts) – ustavljanje nakupovalcev (25% jih ne nakupuje v the centrih, posamezniki so v centrih le nekrat tedensko/…) 2. Pridobitev kooperacije - osebni intervju je najuspešnejši, ima najboljši nadzor nad vzorcem 51. - telefonski intervju – težave neodgovarjanja oz. neprisotnosti - pošta - težave neodgovarjanja, le zainteresirani odgovarjajo; ne ve se, kdo bo/je odgovarjal, težave nepismenosti - e-mail – tipično mlajši in bolj izobraženi 52. 3.2.2 kontrola informacij – kontrola variacij tipov vprašanj: količina in točnost informacij, ki jih želimo pridobiti: - os. intervju – uporaba katerega koli vprašalnika, uporaba slik, primerov oglasov, seznamov…; vpliv spraševalca, možni daljši vprašalniki - telefon – nezmožnost dodatnih slik ipd, le pojasnila vprašanj itd. - pošta, e-mail, faks – možna uporaba vsaj nekaterih slikovnih sredstev, možna zloraba vrstnega reda vprašanj in s tem prilagoditev celotnemu vprašalniku (namenu), ni vpliva spraševalca, dodatne razlage vprašanja Osebni intervju na domu Mall intercept Intervju po pošti Prednosti - največja možnost odgovarjanja - informacije od specifične, identificirane osebe - uporaba katerega koli vprašalnika - zaporedje vprašanj je lahko spremeniti - možnost uporabe odprtih vprašanj - možnost pojasnitve vprašanj - možna uporaba vizualnih pripomočkov - relativno hitro končana - cenejša - nadzor nad intervjuji - lahko je edina metoda, kako priti do respondenta - ni pristranskosti spraševalca - respondenti odgovarjajo, ko želijo - anonimnost respondentov - možna široka distribucija - najboljša metoda za osebna, občutljiva vprašanja - najcenejša metoda - relativno poceni - možna široka distribucija - nadzor spraševalca - manj pristranskosti spraševalca Telefonski - visoka možnost sodelovanja intervju - hiter način zbiranja podatkov - ceneje za ponovno klicanje (kot ponovni obiski na domu) - preprosta pomoč računalnikov - lahko se spreminja zaporedje vprašanj Pomanjkljivosti - ozka distribucija - ni nadzora nad intervjujem - najdražja metoda - počasna metoda - pristranskost spraševalca - težek nadzor nad vzorcem - mora biti krajši - ni kontrole nad tem, kdo odgovarja - ni odgovorov nepismenih - ni kontrole nad hitrostjo raziskave - ni pojasnil vprašanj - ni možnosti odprtih vprašanj - nezmožnost spreminjanja zaporedja vprašanj - respondenti lahko na vprašanja odgovarjajo v kakršnem koli zaporedju - ni reprezentativnosti (neregistrirani in brez telefonov) - ni vizualnih pripomočkov - krajši intervjuji - nekaj pristranskosti spraševalca - manjši nadzor nad tem, ali intervjujamo pravega respondenta - ne pridobimo si dovolj velikega zaupanja respondenta 53. Računalniki spreminjajo način zbiranja in obdelave podatkov vse od 1970-ih, različni tipi računalniškega intervjujanja (telefonist z računalnikom, osebni spraševalci z laptopom, respondent odgovarja na vprašanja na računalniku raziskovalcev, poslane diskette, na katere odgovori respondent in jih pošlje nazaj). Računalnik prikaže vsako vprašanje točno tako, kot to želi raziskovalec. Naslednje vprašanje prikaže šele, ko respondent odgovori na prejšnje, in glede na to, kako je odgovoril nanj – možnost personalizacije vprašanj in prireditev vsakemu respondentu posebej. Omogočajo tudi točnejše rezultate, saj so respondenti bolj iskreni, pospešijo zbiranje in obdelavo podatkov, omogočajo takojšnjo dostopnost, so zabavni… 3.2.3 kontrola administracije – kontrola kvalitete podatkov (čas, izobraženost…) stane - telefonske ankete – najhitrejši način pridobivanja podatkov, lahek nadzor nad anketarji - pošta – ni nadzora nad izpolnjevanjem in hitrostjo pridobivanja podatkov, najcenejši Za največjo produktivnost lahko vse metode kombiniramo, glede na dano situacijo in razmere. Primer zaklenjene škatle (“the locked box approach”), ki jo pošljejo direktorjem, v njej pa je vprašalnik in dodatni material. Če le-ta želi rešiti vprašalnik, dobi kodo za škatlico, ki mu kasneje ostane v zahvalo in za spomin. 4. OPAZOVALNE METODE V življenju neprestano opazujemo ljudi okoli sebe, da si strukturiramo informacije o svetu okoli nas. Opazujemo lahko tudi z namenom raziskovanja, kar pa ni treba, da je pretirano sofisticirano, da je uspešno. 4.1 Strukturirano – nestrukturirano opazovanje Strukturirano opazovanje - problem je definiran dovolj natančno, da vnaprej specificiramo vedenje, ki se ga bo opazovalo in kategorije, ki jih bomo uporabili za zapis in analizo situacije. Pripravimo hipoteze; bolj primerno za opisne in kavzalne študije. Struktura v opazovanju zmanjša potencialno pristranskost in poveča zanesljivost opazovanja. Nestrukturirano opazovanje – formulacija problema ni specifična. Uporabno pri zbiranju informacij o pomembni dimenziji namenov in iskanja specifičnega vedenja. 54. 4.2 Skrita – prikrita opazovanja Prikrita opazovanja – opazovalec postane del situacije in ga opazovani ne sprejmejo kot opazovalca; zato, da se vedenje opazovanih ne spremeni; težko je popolnoma prikriti opazovalca; etičnost prikriteka opazovanja - neposredno – npr. preštevanje nakupljenih izdelkov pri blagajni - posredno – npr. pregled inventure in ugotavljanje število nakupljenih izdelkov (opazovanje učinkov/rezultatov dejanja, ne pa dejanja samega) Opazovanje je pri delitvi dejstev od fikcije uspešnejše, še posebno pri odkrivanju “družbeno zaželenega vedenja” 4.3 Naravno okolje – umetno/pridobljeno okolje opazovanja Umetno okolje – virtualna realnost, v kateri testirajo izbire respondentov; npr. video displeyji, računalniki… Gre za lažjo kontrolo nad zunanjmi vplivi, ki lahko vplivajo na interpretacijo dogajanja, vedenja. To je hitrejši in lažji način pridobivanja in obdelave podatkov, s tem cenejši, omogoča pa tudi uporabo bolj objektivnih meril. Vendar že samo umetno okolje lahko vpliva na vedenje in tako na rezultate. 4.4 Človeško – mehansko opazovanje Razvoj tehnologij povečuje vlogo in pomen električnega/mehanskega opazovanja tudi za uporabo v sami praksi (npr. senzorji za gnečo v trgovinah, ki povedo, koliko delavcev naj bo na blagajnah, da se ne naredijo vrste ipd.); na primer: - venometer – meri čustveno vzburjenost, ki jo povzroči določen oglas - tahistoskop – časovni nadzor nad vizualnimi stimulacijami (prikazujejo logotip v nekaj stotinkah sekunde in več – meritev prepoznavnosti…) - očesna kamera – zapisuje gibanje očesa (pogleda) na film V telefonskih intervjujih merijo: 1. Latenco/zamik odgovorov (response latency) – čas, ki ga respondent potrebuje, da odgovori 2. Analiza glasu (voice pitch analysis) – analiza sprememb v relativni vibraciji frekvence glasu, ki ga spremlja čustveno vzburjenje (meri le intenzivnost in ne usmerjenosti čustev) 55. 8. poglavje: DATA-COLLECTION FORMS OPAZOVALNE OBLIKE Na splošno se v konstruiranju opazovalnih oblik pojavlja manj problemov kot pri vprašalnikih, zato ker raziskovalec ni dolgo zaskrbljen z dejstvom, da vprašanje oz. način spraševanja vpliva na odgovor. Skozi primeren treninig opazovalcev lahko raziskovalec ustvari nujno strokovno znanje, tako da je zbiranje podatkov konsistentno. Alternativno lahko raziskovalec uporabi mehanski načrt merjenja obnašanja in tako zagotovi kompletno konsistenco v merjenju. Vendar pa to ne pomeni, da opazovalne oblike ne delajo problemov pri konstrukciji. Raziskovalci morajo narediti zelo eksplicitne odločitve, kaj se bo opazovalo ter kategorije in enote, ki se jih bo uporabljalo pri beleženju obnašanja. Kajti vsak dogodek se lahko opiše ne več načinov. Primer: ko opazujemo nakup cigaret, lahko poročamo: 1. oseba je kupila paket cigaret, 2. ženska je kupila paket cigaret, 3. ženska je kupila paket cigaret Tareyton, 4. ženska je kupila paket cigaret Tayreton 100, 5. ženska je kupila paket cigaret Tayreton 100, ker je ugotovila, da nimajo cigaret Virginia Slims,… Možnih je še veliko dodatnih variant (npr.: tip, ime ali lokacija trgovine, kjer se je zgodil nakup). Torej, da bi bilo opazovanje produktivno za znanstveno raziskavo, moramo natančno določiti, kateri aspekti vedenja so relevantni. Odločitev o tem, kaj bomo opazovali, narekuje, da raziskovalec natančno določi naslednje: Koga bomo opazovali? Vsakega, ki bo vstopil v trgovino? Vsakega, ki bo kaj kupil? Vsakega, ki bo kupil cigarete? Kateri aspekt nakupa naj bi poročali? Katero znamko kupujejo? Po kateri znamki najprej vprašajo? Ali je nakup velikih ali običajnih cigaret? Kaj pa kupec? Ali je spol kupca pomemben? Ali je pomembna starost kupca? Ali je kakšna razlika, če je bil kupec sam ali v skupini? 56. Kdaj naj bo opravljeno opazovanje? Kateri dan v tednu? Kateri čas v dnevu? Je treba poročati dan in čas? Ali se opazovanje zapiše samo, če se je zgodil nakup, ali tudi če je stranka samo povprašala prodajalca? Kje naj bo izvedeno opazovanje? V kateri vrsti trgovine? Kako naj bo trgovina izbrana? Kaj naj se zapiše - tip, lokacija ali ime trgovine? Se upošteva tudi prodajni avtomat? Torej opazovalne oblike zbiranja podatkov zahtevajo natančno določitev koga ali kaj bomo opazovali, katera dejanja in karakteristike so relevantne ter kje in kdaj bo določeno opazovanje opravljeno. V tem delu je opisan tudi postopek, kako se pripravi dober vprašalnik: KORAK 1: Natančno določi, katere informacije se bo iskalo: 1. Prepričaj se, da jasno razumeš problem in kaj hočeš vedeti. Izoblikuj raziskovalno vprašanje, toda zaenkrat še opusti pisanje vprašanj za vprašalnik. 2. Naredi seznam raziskovalnih vprašanj. Uredi jih periodično, kot boš delal pri vprašalniku. 3. Uporabljaj »poskusne (=dummy) tabele«, ki te bodo vodile skozi analizo podatkov in ti pomagale sestaviti vprašanja za vprašalnik. 4. Vodi raziskavo za obstoječimi vprašanji na ta problem. 5. Preglej obstoječa vprašanja na problem in pripravi nova vprašanja, ki zadevajo problem, ki ga nameravaš raziskati. KORAK 2: Določi tip vprašalnika in metodo upravljanja s podatki 1. Uporabi tip podatkov, ki jih zbiraš kot temelj za odločitev za tip vprašalnika. 2. Uporabi stopnjo strukture in upoštevaj stroške, da lahko določiš metodo upravljanja s podatki. 3. Primerjaj posebne sposobnosti in omejitve vsake metode upravljanja s podatki in vrednost zbranih podatkov na določen način s potrebami ankete. KORAK 3: Določi vsebino posameznih vprašanj 1. Za vsako raziskovalno vprašanje se vprašaj: »Zakaj hočem to vedeti?« Odgovori si s termini, kako ti bo to pomagalo pri raziskavi. »Bilo bi zanimivo vedeti« ni sprejemljiv odgovor. 2. Prepričaj se, da je vsako vprašanje specifično in se nanaša na samo en pomemben problem. 3. Vprašaj se, če se vprašanje nanaša na vsakega respondenta; moral bi se ali pa bi moralo biti tako zastavljeno, da bi se ga lahko preskočilo. 4. Razdeli vprašanja v mnogokratna vprašanja, da se lahko nanje odgovori iz različnih okvirov napotkov. 5. Vprašaj se, če bodo respondentje informirani o problemu, s katerim se ukvarja vprašanje in če si bodo zapomnili ta problem. 6. Prepričaj se, da je čas vprašanja relativen s pomembnostjo teme. Razmisli o uporabi dodatnih priklicevalnih tehnik kot so dnevniki, posnetki ali povezani priklici. 57. 7. Izogibaj se vprašanj, ki zahtevajo poseben napor, na katera je težko artikulirati odgovore in ki se ukvarjajo s problemi, ki zastrašujejo ali spravljajo v zadrego. 8. Če so zastrašujoča vprašanja potrebna: a. Skrij vprašanje med druga manj »strupena«. b. Uporabljaj nepristranske izjave. c. Izrazi vprašanje v terminih drugih in kako se bodo počutili ali se vedli. d. Vprašaj respondente, ali so kdaj bili vpleteni v nezaželene aktivnosti in šele nato jih vprašaj ali so vpleteni v te aktivnosti še sedaj. e. Uporabljaj kategorije ali range raje kot specifične številke. f. Uporabljaj model hitrih odgovorov. KORAK 4: Določi obliko odgovora na vsako vprašanje 1. Določi kateri tip vprašanj – odprta, dihotomna, multihotomna – priskrbijo podatke, ki zadovoljijo informacijske potrebe projekta. 2. Uporabljaj strukturna vprašanja, kadar je mogoče. 3. Uporabljaj odprta vprašanja, ki zahtevajo kratke odgovore za začetek vprašalnika. 4. Poskušaj spremeniti odprta vprašanja v zaprta, da zmanjšaš napor, ki je potreben pri kodiranju za deskriptivne in vzročne študije. 5. Če so odprta vprašanja nujna, podaj respondentu okvire, v katerih naj odgovarja. 6. Ko uporabljaš dihotomna vprašanja, postavi negativne oz. alternativne odgovore natančno. 7. Poskrbi za odgovore kot so »ne vem«, »nimam mnenja«, ali »oboje«. 8. Zavedaj se, da je možen tudi vmesni odgovor. 9. Bodi pozoren na milino oz. strogost alternativ. 10.Ko uporabljaš multihotomna vprašanja, se prepričaj, da so izbire izčrpne in da so kombinacije možne. 11.Prepričaj se, da je rang alternativ jasen in da so vključeni vsi logični alternativni odgovori. 12.Če je veliko možnih odgovorov, razmisli, ali lahko namesto enega vprašanja uporabiš več vprašanj. 13.When using dichotomous or multichotomous questions, consider the use of a split ballot procedure to reduce order bias. (ne poznam terminov) 14.Jasno določi ali je treba pomene rangirati ali se na seznamu izbere le en pomen. KORAK 5: Določi besedišče vsakega vprašanja 1. Uporabljaj preproste besede. 2. Izogibaj se dvoumnih besed in vprašanj. 3. Izogibaj se vprašanj, ki »vodijo«. 4. Izogibaj se implicitnih alternativ. 5. Izogibaj se implicitnih domnev. 6. Izogibaj se generalizacijam in sodbam. 7. Uporabljaj preproste stavke in se izogibaj sestavljenim stavkom. 8. Spremeni dolge odvisne stavke v besede ali kratke fraze. 9. Izogibaj se dvomiselnih vprašanj. 10. Prepričaj se, da je vsako vprašanje natančno. 58. KORAK 6: Določi zaporedje vprašanj 1. Za uvod uporabljaj preprosta in zanimiva vprašanja. 2. Uporabljaj pristop lijaka, najprej sprašuj široka vprašanja, ki jih v nadaljevanju čedalje bolj specificiraš. 3. Sprašuj težka oz. občutljiva vprašanja kasneje, ko je odnos že boljši. 4. Sledi kronološkemu zaporedju, ko zbiraš zgodovinske informacije. 5. Zaključi vprašanja o eni temi, preden preideš na drugo. 6. Pripravi »flow chart«, kadar so zajeta »filter« vprašanja. 7. Sprašuj »filter« vprašanja preden sprašuješ natančna vprašanja. 8. Demografska vprašanja sprašuj na koncu, v primeru če jih respondent zavrne, da so uporabni vsaj ostali podatki. KORAK 7: Določi fizične karakteristike vprašalnika 1. Prepričaj se, da vprašalnik izgleda profesionalno in da je na nanj lahko odgovarjati. 2. Uporabljaj kakovosten papir in tisk; ne fotokopiraj vprašalnika. 3. Poskusi naredi vprašalnik kar se da kratek in izogibaj se nepreglednosti. 4. Uporabljaj format brošure zaradi lažje analize in da preprečiš izgubo strani. 5. Navedi ime organizacije, ki je spremljala anketo, na prvi strani. 6. Oštevilči vprašanja zaradi lažje obdelave podatkov. 7. Če mora respondent preskočiti več kot eno vprašanje, uporabi »gremo na«. 8. Če mora respondent preskočit celo poglavje, poskrbi, da se to poglavje pobarva. 9. Določi kako se mora odgovore označiti (kot križec, številka, krogec itd.). KORAK 8: Preveri vse korake od 1 do 7 in jih popravi, če je to potrebno 1. Preveri vsako besedo vsakega vprašanja, da se prepričaš, da vprašanje ni zmedeno, nejasno, napadalno ali da vodi. 2. Poglej ovrednotenja draft vprašalnika. KORAK 9: Testiraj vprašalnik in ga popravi, če je potrebno 1. Testiraj vprašalnik najprej z osebnimi intervjuji med respondenti, na način, ki bo podoben tistemu, ki se bo uporabljal v dejanski študiji. 2. Pridobi komentarje od intervjuvancev in respondentov, da odkriješ probleme z vprašalnikom in ga popraviš, če je potrebno. Če so popravki bistveni, ponovi ta in predhodni korak. 3. Testiraj vprašalnik preko pošte ali telefona, da odkriješ probleme, ki so povezani s tem načinom zbiranja podatkov. 4. Kodiraj in tabuliraj testirane odgovore v poskusne tabele, da določiš, ali vprašanja dajejo ustrezne informacije. 5. Izloči vprašanja, ki ne dajejo ustreznih informacij in popravi vprašanja, ki povzročajo težave. 59. 10. poglavje: TEHNIKE VZORČENJA Ko raziskovalec natančno opredeli problem, razvije primeren raziskovalni dizajn in instrument za zbiranje podatkov, sledi naslednji korak: izbere tiste elemente, ki bodo sestavljali informacijo. Eden od načinov za to bi bil zbrati informacije od vsakega člana populacije, da bi popolnoma raziskali populacijo. Popolna raziskava populacije se imenuje popis prebivalstva ali imovine - census (ali popis predmetov, podjetij,…). Lahko pa zberemo podatke dela populacije z vzorcem (sample) elementov iz večje skupine in na osnovi informacij, ki jih dobimo z vzorcem, sklepamo na večjo skupino. Največji poudarek pri vzorčenju je na vprašanjih 'zakaj' in 'kako'. POPULACIJA je definirana kot celota vseh proučevanih elementov; pomembna je natančna opredelitev populacije, da točno določimo elemente, ki pripadajo ciljni skupini, in tiste, ki naj bodo izključeni. Raziskovalci morajo biti zelo eksplicitni pri določanju ciljne skupine (target group) interesov in morajo biti zelo previdni, da vzamejo vzorec res ciljne populacije. Razlogi, zakaj raje izberemo vzorec kot populacijo: 1. Celotno štetje na populaciji povprečne velikosti je zelo drago. 2. Le redke tržne raziskave uporabljajo celoten popis , saj je to zelo dolgotrajno in na koncu so dobljene informacije lahko že zastarele. 3. Včasih je nemogoče narediti popis, npr. pri testiranju žarnic – 100% popis oz. test žarnic dokler ne pregorijo bi sicer razkril povprečje, ampak potem ne bi bilo več nobenega izdelka za prodajo. 4. Raje vzorec kot populacijo oz. popis lahko izberemo tudi zaradi večje natančnosti. Popisi zahtevajo več terenskega osebja, kar pomeni večjo potencialno nevzorčno napako. Zato se vzorci uporabljajo za prikaz pravilnosti oz. nepravilnosti popisa. 60. POSTOPEK: 6-stopenjski postopek oblikovanja vzorca: 1. DEFINIRATI POPULACIJO oz. zbir elementov, ki jih raziskovalec želi proučevati (ali so to posamezniki, gospodinjstva, podjetja, institucije…). Natančno določiti, katere elemente bomo izključili. Določiti vsaj geografski in časovni okvir. Če so proučevani elementi posamezniki, največkrat določimo tudi starost, spol, izobrazbo. Splošno lahko rečemo: enostavnejša je definicija ciljne populacije, večji je obseg ter lažje in ceneje je dobiti vzorec. Obseg (incidence) se nanaša na odstotek populacije ali ciljne skupine, ki je primeren za vključitev v vzorec z opredeljenimi pogoji. 2. IDENTIFICIRATI VZORČNI OKVIR, to je spisek elementov, iz katerih bo sestavljen dejanski vzorec. Telefonski imenik je tipičen primer vzorčnega okvira, tako vidimo, da le redko obstaja popolna odnos med vzorčnim okvirom in ciljno populacijo (če so ciljna populacija npr. vsa gospodinjstva v določenem prostoru, predstavlja tel. Imenik nepopoln seznam le-teh, saj nekateri nimajo telefona, drugih ni v imeniku, tretji imajo dve tel. številki…). 3. IZBRATI POSTOPEK/METODO VZORČENJA, kar je predvsem odvisno raziskovalčeve definicije vzorčnega okvira. 4. DOLOČITI VELIKOST VZORCA (več o tem v 11. poglavju). 5. IZBRATI ELEMENTE VZORCA, kar je odvisno od tipa vzorca. 6. ZBRATI PODATKE OD DOLOČENIH RESPONDENTOV (več v 12. poglavju). TIPI VZORČENJA Tehnike vzorčenja se delijo v 2 veliki kategoriji: VERJETNOSTNI VZORCI (probability samples) – vsak element populacije ima znano in različno od nič (nonzero) verjetnost, da je vključen v vzorec. NEVERJETNOSTNI VZORCI (nonprobability samples) – ne moremo oceniti verjetnosti, da bo katerikoli element populacije vključen v vzorec. Tudi ne moremo trditi, da je vzorec za populacijo reprezentativen. Temeljijo na osebni presoji, ne dovoljujejo objektivne ocene ustreznosti vzorca. 61. Vzorce lahko delimo tudi na: FIKSNI/DOLOČENI VZORCI (fixed samples) – imajo a priori determinirano velikost vzorca in izbor potrebnih informacij od določenih elementov. V marketinških raziskavah se največkrat uporabljajo prav fiksni vzorci (več v 11. poglavju). ZAPOREDNI VZORCI (sequential samples) – se ločijo od fiksnih po zaporednih odločitvah. Če npr. rezultati, pridobljeni z majhnim vzorcem, niso prepričljivi, opravimo še več opazovanj in dodamo več elementov. NEVERJETNOSTNI VZORCI a) NAKLJUČNI VZORCI (convenience/accidental samples) – tisti, ki sestavljalo vzorec, so se v njem znašli naključno (naključno se znajdejo tam, kjer zbirajo podatke za raziskavo; po radiu sprašujejo za mnenja poslušalcev…). Problem: nikakor ne moremo vedeti, ali so sodelujoči reprezentativni za ciljno populacijo. Naključni vzorci niso priporočljivi za opisne in vzročne raziskave. Lahko jih uporabimo za raziskovalne načrte, kjer je poudarek predvsem na idejah in razumevanju, raziskovanju vpogleda v kaj. b) MNENJSKI VZORCI (judgment samples) – imenovani tudi namenski vzorci, vzorci z določenim ciljem (purposive samples) – elementi vzorca so ročno izbrani, ker se pričakuje, da lahko služijo namenom raziskave. Elemente vzorca izberemo zato, ker verjamemo, da so reprezentativni za populacijo. VZOREC SNEŽENE KEPE (snowball sample) je mnenjski vzorec, ki ga včasih uporabljamo pri vzorčenju posebnih populacij. Ta vzorec temelji na zmožnosti raziskovalca, da določi začetni set respondentov z željenimi karakteristikami. Ti posamezniki potem služijo kot poročevalci/informatorji, ki identificirajo druge posameznike s temi željenimi karakteristikami. Tako se vzorec vedno veča, zato takšno ime. c) KVOTNI VZORCI (quota samples) – skušajo zagotoviti reprezentativnost vzorca s takšnim izborom elementov vzorca, da je razmerje elementov vzorca z določenimi karakteristikami približno enako razmerju elementov s temi karakteristikami v populaciji. 62. Največkrat točne elemente vzorca ne določimo že v raziskovalnem načrtu, ampak jih določijo posamezni terenski delavci, ki v svojih razgovorih osebno presodijo, kdo je primeren za vzorec. Problem: vprašanje reprezentativnosti kvotnih vzorcev se pojavlja, kljub temu da pravilno reflektirajo populacijo glede na razmerje raziskovanih karakteristik v vzorcu. - vzorec je lahko precej oddaljen od populacije glede na druge pomembne karakteristike, ki bi lahko vplivale na rezultat. Težava je v tem, da povečevanje raziskovanih/kontrolnih karakteristik pomeni kompleksnejšo in težjo lokacijo elementov vzorca in dražjo raziskavo - težko je dokazati, ali je kvotni vzorec res reprezentativen - terenski raziskovalci so največkrat nagnjeni k temu, da anketirajo svoje prijatelje v prevelikem proporcu. Ker so si ti prijatelji ponavadi precej podobni, to vodi do napak. Empirični podatki za Anglijo kažejo, da je napaka kvotnih vzorcev v tem, da so orientirani predvsem: a) k najbolj dosegljivim, b) proti majhnim gospodinjstvom, c) h gospodinjstvom z otroki, d) proti tovarniškim delavcem, e) proti dohodkovnim ekstremom, f) proti nizko izobraženim in g) proti posameznikom z nizkim statusom. VERJETNOSTNI VZORCI - Lahko izračunamo možnost, bo katerikoli dan element populacije vključen v verjetnostni vzorec, ker so končni elementi vzorca objektivno izbrani po točno določenem postopku in ne po ocenah raziskovalca. - Objektivni izbor elementov omogoča objektivno oceno zanesljivosti rezultatov, pridobljenih z vzorcem. - Lahko določimo količino vzorčne napake (sampling error). Preprosto naključno vzorčenje (Simple Random Sampling): - Vsak element populacije ima ne samo znano, ampak tudi enako možnost, da je izbran. - Vsaka kombinacija n elementov populacije je lahko vzorec in ima enako možnost pojavnosti kot katerakoli druga kombinacija n enot. 63. OSNOVNA/IZVORNA POPULACIJA (PARENT POPULATION) - PARAMETER je karakteristika ali mera osnovne ali ciljne populacije; je fiksna količina, ki razlikuje eno populacijo od druge. Te količine so fiksne v svoji vrednosti. - i=1 xi Povprečje populacije: = ——— N - i=1 (xi - )2 Varianca populacije: = ————— N IZPELJANA POPULACIJA (DERIVED POPULATION) - STATISTIKA je karakteristika ali mera vzorca. - Vrednost statistike je odvisna od posameznega vzorca, izbranega iz osnovne populacije po točno določenem postopku. Različni vzorci dajo različne statistike in različne trditve. - Izpeljano populacijo si predstavljamo kot vse možne različne vzorce, ki so lahko izpeljani iz osnovne populacije po danem postopku vzorčenja. - V praksi izpeljane populacije ne uporabljamo, saj bi to pomenilo veliko potrato časa in podatkov > raje tvorimo en vzorec primerne velikosti Povprečje vzorca vs. povprečje populacije: Statistika je nepristranska, kadar je njena povprečna vrednost enaka populacijskem parametru, ki naj bi ga ocenila. Dejstvo, da je statistika nepristranska, pa še ne pove ničesar o sami vrednosti statistike, ker je le-ta lahko kljub temu daleč od prave populacijske vrednosti. a) Povprečje povprečij vseh možnih vzorcev je enako povprečju populacije. b) Varianca povprečja vzorca je z varianco populacije povezana z izrazom: x2 2 N-n = —— ——— n N-1 c) Distribucija povprečij vzorcev je normalna (v obliki gomile, kupa), medtem ko je distribucija populacije koničasta. 64. Central-Limit Theorem pravi: če so preprosti naključni vzorci velikosti n izpeljani iz osnovne populacije s povprečjem in varianco 2, potem ko je n velik, bo povprečje vzorca približno normalno razporejeno s povprečjem enakim in varianco enako 2/2. Z večanjem n postaja približnost vedno bolj pravilna. > To pomeni, da ne glede na obliko osnovne populacije, bo bo distribucija vzorčnega povprečja normalna, če je vzorec dovolj velik. Kako velik vzorec je dovolj velik? Če je distribucija variable osnovne populacije normalna, bodo povprečja vzorcev velikosti n = 1 normalno razporejena. Če je distribucija variable simetrična, vendar ne normalna, bodo vzorci zelo majhne velikosti dali distribucijo, kjer bodo povprečja normalno razporejena. Če je distribucija variable populacije zelo nesimetrična/poševna (skewed), bodo potrebni večji vzorci. OCENA INTERVALA ZAUPANJA (CONFIDENCE INTERVAL ESTIMATES) V praksi ne delamo vseh možnih vzorcev dane velikosti, ampak samo enega in uporabimo rezultate, ki jih dobimo z njim, za sklepanje o ciljni populaciji. Pri vsaki normalni distribuciji obstaja določen odstotek vseh opazovanj znotraj določene vrednosti standardnega odklona, npr. 95% vrednosti je med +-1.96 standardnega odklona od povprečja. (*standardni odklon je kvadratni koren iz variance- Ferligoj, Osnove statistike) Distribucija vzorčnega povprečja je normalna, če drži Central-Limit Theorem. Povprečje te vzorčne distribucije je populacijsko povprečje , njegov standardni odklon pa je podan s standardno napako povprečja x = / n. (* x pomeni njegovo povprečno vrednost) Torej: - 68.26% vzorčnih povprečij bo med +-1x populacijskega povprečja - 95.45% vzorčnih povprečij bo med +-2x populacijskega povprečja - 99.73% vzorčnih povprečij bo med +-3x populacijskega povprečja 65. in splošno: da bo +-zx vsebovala določeno razmerje vseh vzorčnih povprečij, odvisno od izbrane vrednosti z. Še drugačen zapis izraza: - zx x + zx ali x -zx x + zx. Verjetnostni vzorci omogočajo oceno natančnosti (precision) rezultata – kako blizu se bodo ocene zgostile okrog prave vrednosti. Večja je standardna napaka statistike, bolj je variabilna ocena in manj natančen postopek. Neznana populacijska varianca (Population Variance Unknown) Ocena intervala zaupanja vključuje 3 vrednosti. x, z, x. X je izračunan iz izbranega vzorca, z je določen, da ustvari željen nivo zaupanja. Kaj pa x? Za izračun potrebujemo standardni odklon populacijske variable. Kaj storimo, če je neznan? Problema ni iz 2 razlogov: 1) variacija se ponavadi spreminja zelo počasneje kot nivo pri večini variabel, zanimivih za marketing. Torej, če je raziskava ponovljena, lahko uporabimo vrednost , ki smo jo ugotovili v prejšnji raziskavi; 2) ko imamo vzorec izbran in zbrane informacije, lahko izračunamo vzorčno varianco za oceno populacijske variance. i=1 ( Xi – x)2 Nepristranska vzorčna varianca ŝ2 = —————— n -1 Oblikovanje preprostega naključnega vzorca (Drawing the Simple Random Sample) Čeprav smo do zdaj govorili o 'izpeljani populaciji' in 'vzorčni distribuciji', pa je bolj priporočljiv način oblikovanja preprostega naključnega vzorca z uporabo tabele naključnih števil, kar zahteva naslednje korake: a) elemente osnovne populacije po vrsti označimo od 1 do N; b) števila v tabeli obravnavamo, kot da imajo enako število cifer kot N (če N = 20, bodo uporabljena števila z dvema števkama, je N med 100 in 999, bodo števila s tremi števkami…); c) izhodišče je določeno naključno (ker so števila v tabeli razvrščena naključno, ni pomembno, kje začnemo); d) nadaljujemo v poljubni smeri (gor, dol, diagonalno…) in izberemo tiste elemente, ki so hkrati med 1 in N in so naključna števila. 66. I. STRATIFICIRANO VZORČENJE (srtatified sampeling) Stratificirani vzorec je verjetnostni vzorec z dvema značilnostma: 1. starševska populacija je razdeljena na vzajemno ekskluzivne (exclusive) in izčrpne (exhaustive) podsete. 2. enostavni slučajni vzorec je sesetavljen iz elementov, ki so neodvisno izbrani iz vsakega podseta (uporaba tabele slučajnih števil ˝Abridged List of Random Numbers˝). Podseti ali stratumi (razredi) so enako ekskluzivni in izčrpni (mutually exclusive and exhaustive), kar pomeni, da vsak element populacije pripada enemu in samo enemu stratumu ter da noben element ni izpuščen pri delitvi v stratume (npr. izobrazba razdeljena na dva stratuma, prvega sestavljajo tisti s končano srednjo šolo ali manj, drugega pa tisti s končano več kot srednjo šolo). Populacija je lahko razdeljena v poljubno število stratumov, število elementov pa ni nujno enako v vseh sratumih. Vzorec je stratificiran, če izraža dvostopenjski proces. 67. A. Izpeljana populacija (Derived Population) vsak element ima enako možnost, da bo izbran v vzorec. Primer: populacija je razdeljena na dva stratuma in vsak od njiju vsebuje deset elementov. Poglejmo koliko je možnih vzorcev z dvema elementoma. Ker je vsaka kombinacija elementov iz istega stratuma že vnaprej izključena, je možnih kombinacij dveh elementov 100. Pri enostavnem slučajnem vzorcu bi bilo teh kombinacij 190, saj tiste znotraj enega stratume niso izključene. Stratificirano vzorčenje je zato bolj omejeno od enostavnega slučajnega vzorčenja. B. Vzorčna distribucija (Sampling Distribution) stratificirano vzorčenje ima lahko ožjo distribucijo od enostavnega slučajnega vzorca, ker so izračunane statistke bolj točne oz. imajo manjšo napako. Stratificiran vzorec omogoča proučevanje želenih karakteristik na posamezni podskupini Primer: prodajalca diamantov zanima prodaja izdelkov glede na družbeni razred. Ker je zgornji družbeni razred najmanjši, se lahko zgodi, da pri enostavnem slučajnem vzorčenju ne bi bil zadostno reprezentatiran, je pa za prodajalca diamantov gotovo najpomembnejši segment. stratificirano vzorčenje pa zagotavlja zadostno reprezentacijo vseh segmentov. C. Ocena intervala zaupanja za oceno intervala zaupanja potrebujemo enako kot pri enostavnem slučajnem vzorčenju: 1. stopnjo želenega zaupanja, tako da je lahko izbrana z vrednost. 2. ocena aritmetične sredine pridobljene na vzorcu 3. ocena standardnega odklona aritmetične sredine Pri stratificiranem vzorčenju za razliko od enostavnega, vzorčno oceno aritmetične sredine populacije in standardno napako ta ocene določimo s pomočjo ˝appropriately weighting˝ posameznega stratuma. Želene parametre najprej izračunamo za vsak stratum posebej in s pomočjo teh rezultatov izračunamo iskane parametre za populacijo. D. Večja natančnost stratificiranega vzorca pri ocenjevanju povprečja je vzorčna napaka podana s standardnim odklonom in manjši ko je ta odklon, manjša je vzorčna napaka in ocena je točnejša. 68. Velikost populacije in velikosti stratumov sta fiksno določena, zato je edini način za zmanjšanje vzorčne napake zmanjšanje ocenjene variance na vsakem stratumu. Varianca ocene znotraj vsakega stratuma pa je odvisna variabilnosti (raznolikosti) karakteristik znotraj vsakega stratuma. Bolj ko so stratumi notranje homogeni, bolj je ocena aritmetične sredine točna, zato bi moral raziskovalec razdeliti populacijo v stratume tako, da so si elementi znotraj vsakega stratuma po vrednosti čim bolj podoni in da so si stratumi med sabo čim bolj različni. Če so vrednosti elementov znotraj posameznih stratumov enake, je ocena aritmetične sredine populacije lahko brez napake, saj variabilnost, ki obstaja med stratumi ne vstopa v izračun standardne napake ocene. E. Osnove za stratifikacijo dejstvo, da variabilnost med stratumi ne vstopa v izračun standardne napake ocene, predpostavlja dve stvari: 1. kaže na vrsto kriterija, po katerem bi morala biti razdeljena populacija =>raziskovalec skuša razdeliti populacijo v razrede na podlagi enega ali večih kriterijev, ki so povezani z želenimi karakteristikami. Če nekdo izbere slabo ali dobro variablo za razdelitev populacije, ne vpliva na to ali je ali ni izbran stratificiran vzorec, vpliva pa na to, ali je ta vzorec dober ali ne. 2. izračun standardne napake ocene pomaga pri določitvi potrebnega števila stratumov =>stratumi morajo biti izbrani tako, da so notranje čim bolj homogeni, en način, da to dosežemo je oblikovanje zelo majhnih stratumov, vendar pa pri tem obstajao praktične omejitve, kot so na primer stroški takšnega vzorčenja. F. Proporcionalno in disproporcionalno stratificirano vzorčenje ali se bo nekdo odločil za uporabo stratificiranega vzorčenja je odvisno od rapoložljivih sredstev, ki so mu na voljo in od natančnosti, ki jo želi doseči. Ko pa se raziskovalec enkrat odloči za takšno vzorčenje, mora izbrati še med proporcionalnim in disproporcionalnim. 1. PROPORCIONALNO STRATIFICIRANO VZORČENJE – velikost vzorca vzetega iz vsakega stratuma je odvisna le od njegove relativne velikosti v razmerju do populacije in ostalih vzorcev (npr: če imamo dva stratuma, vsak 69. od njiju pa vsebuje isto število elementov, bomo iz vsakega od njiju izbrali enako velik vzorec). 2. DISPROPORCIONALNO STRATIFICIRANO VZORČENJE – uravnava razmerje med velikostjo stratuma in njegovo variabilnostjo oz. heterogenostjo (iz stratumov, ki so bolj heterogeni so vzeti večji vzorci kot iz bolj homogenih stratumov, ne glede na njihovo velikost). Takšno vzorčenje ponuja večjo natančnost rezultatov, vendar pa je zanj potrebno večje poznavanje populacije. G. Stratificirani vs. Kvotni vzorci Podobnosti: - delitev populacije na segmente - izbira elementov iz vsakega segmenta Ključna razlika: v stratificiranem vzorcu so elementi izbrani slučajno, medtem ko so v kvotnem vzorcu elementi izbran preudarno, kar ne dovoljuje objektivnih ocen o stopnji vzorčne napake. II.VZORČENJE V SKUPINAH (Cluster Sampling) Kot pri stratificiranem vzorčenju je tudi pri vzorčenju v skupinah prvi korak razdelitev populacije v podsete, drugi korak pa slučajno vzorčenje podskupin. Razlika med obema pa je ta, da je v primeru stratificiranega vzorčenja vzorec izbran iz vsakega podseta, pri vzorčenju v skupinah pa je najprej izbran vzorec podskupin, zato je zaželeno, da je vsak podset majhen model celotne populacije in vsebuje vse ali skoraj vse značilnosti, ki jih vsebuje populacija. Podskupine pri vzorčenju v skupinah naj bi bili torej izbrani čim bolj heterogeno. Dve vrsti grozdnega vzorčenja: - ENOSTOPENJSKO uporabljeni so vsi elementi v podsetu - DVOSTOPENJSKO iz podseta izberemo slučajni vzorec elementov Statistična učinkovitost – en vzorčni načrt je učinkovitejši od drugega, če pri isti velikosti vzorca dobimo manjši standardni odkolon. Vzorčenje v skupinah je ponavadi manj učinkovito od stratificiranega ali enostavnega slučajnega vzorčenja, vendar pa je ta način vzorčenja verjetno najpogosteje uporabljen (predvsem pri velikih terenskih raziskavah), saj je najbolj ekonomičen. 70. Vzorčenje v skupinah potrebuje za zadostno natančost večje vzorce, vendar pa nižji stroški takšnega vzorčenja to dovoljujejo. A. Sistematično vzorčenje je eden najenostavnejših načinov vzorčenja, pomeni pa izbiro vsakega k-tega elementa po slučajnem začetku. Vzorčna formula je f=n/N, vzorčni interval pa je i=1/f. Slučajni začetek zbiranja elementov v vzorec pa more biti med 1 in i. Na primer imamo populacijo dvajsetih elementov in delamo vzorce s petimi elementi; f=5/20=1/4, kar pomeni, da bo izbran eden izmed štirih elementov; vzorčni interval je i=1/(1/4)=4, to pa pomeni, da bo po slučajnem začetku izbran vsak četrti element, slučajni začetek pa mora biti število med 1 in 4). Sistematično vzorčenje je enostopenjski proces in je pogosto bolj reprezentativno od enostavnega slučajnega vzorčenja. Idealni seznam za sistematično vzorčenje je sestavljen tako, da ima elementa s podobno vrednostjo postavljene blizu skupaj in elemente različnih vrednosti daleč narazen. Nevarnost: če obstaja naravna periodičnost na seznamu elementov, lahko tako vzorčenje ustvari velike napake pri ocenjevanju vrednosti. B. Področno vzorčenje (Area Sampling) za omenjene načine vzorčenja potrebujemo seznam elementov v populaciji in včasih še dodatna vedenja o njej. Vendar pa v vseh primerih do teh podatkov ne moremo ali pa so predragi. Pri vzorčenju v skuinah je potreben le seznam populacije elementov za izbrano skupino. Enak princip pa velja tudi za področno vzorčenje ažurni in točni seznami elementov populacije so le redko dostopne, obstajajo pa relativno točni seznami primarnih vzorčnih enot (npr.: natančnega seznama prebivalstva v nekem mestu ni mogoče narediti, lahko pa uporabimo primarne vzročne enote v obliki zemljevidov ipd.) ENOSTOPENJSKO PODROČNO VZORČENJE primer: raziskovalca zanima količina porabe vina po gospodinjstvih v Chichagu in povezava porabe z višino prihodkov. 1) izberi enostaven slučajen vzorec n-tih blokov iz populacije N blokov 71. 2) določitev porabe vina in višine dohodka v vseh gospodinjstvih v izbranih blokih in sklepanje na populacijo. Ker so izbrana vsa gospodinjstva v nekem bloku, je verjetnost, da bo izbrano določeno gospodinjstvo enaka verjetnosti, da bo izbran določen blok (n/N). DVOSTOPENJSKO PODROČNO VZORČENJE ni nujno, da so izbrane vse enote v izbrani skupini (gospodinjstva v posameznem bloku so prešteta in preučena). Dve vrsti dvostopenjskega področnega vzorčenja: (a) enostavno, dvostopenjsko področno vzorčenje (določen delež drugostopenjskih vzorčnih enot je izbran iz vsake enote izbrane v prvi stopnji vzorčebja.) (b) področno vzorčenje, kjer je verjetnost sorazmerna z velikostjo III. POVZETEK Praktičen potek vzorčenja poteka po naslednjih korakih: 1. 2. 3. 4. 5. 6. definiranje populacije identifikacija vzorčnega okvira izbira načina vzorčenja določitev velikosti vzorca izbira elementov vzorca zbiranje podatkov s pomočjo izbranih elementov Neverjetnostni vzorci so tisti, pri katerih nekje v izbirnem procesu vpletena osebna presoja. Osnovni tipi neverjetnostnih vzorcev so: ˝pripravnostni˝ (Convenience Samples) vzorci,ki vključujejo elemnte, ki so bili ob pravem trenutku na mestu proučevanja. Drugi tip je ˝razsodnostni vzorec˝ (Judgement Sample), kjer so elementi skrbno izbrani iz populacije tako, da služijo točno določenemu namenu. In tretji osnovni tip neverjetnostnega vzorca je ˝kvotni vzorec˝, za katerega raziskovalci osebno zberejo subjekte s posebnimi značilnostmi, tako da izpolnijodoločeno kvoto. Verjetnostni vzorci so določeni s tem, da ima vsak element populacije neko znano, neničlno verjetnost, da je vključen v vzorec. To so: a) ˝Enostavni slučajni vzorec˝, v katerem ima vsak element iz populacije enako verjetnost, da je izbran in vse kombinacije n elementov so enako verjetne.vrednost izbrane statistike je odvisna od vzorca, ki je bil dejansko izbran, 72. glede na to da variira od vzorca do vzorca. Izpeljana populacija je set vseh možnih različnih vzorcev, ki jih lahko oblikujemo po določenem vzorčnem načrtu. b) ˝Stratificiran vzorec˝ je verjetnostni vzorec, v katerem je starševska populacija razdeljena v vzajemno ekskluzivne in izčrpne razrede in iz vsakega razreda je zbran vzorec elementov. Statistično so ti vzorci najbolj učinkoviti. c) Tudi v ˝grozdnem vzorcu˝ so elementi populacije razdeljeni v razrede ravno tako kot pri stratificiranem vzorcu, vendar pa za izračun iskane statistike niso upoštevani vsi razredi, vendar le slučajno izbrani razredi. Če so v proučevanje vključeni vsi elementi izbranih razredov, govorimo o enostopenjskem grozdnem vzorčenju, če pa so znotraj izbranih razredov slučajno izbrani tudi elementi, ki so nato vključeni v proučevanje, govorimo o dvostopenjskem grozdnem vzorčenju. d) ˝Področno vzorčenje˝ je eno najpomembnejših grozdnih vzorčenj pri velikih in obširnih študijah. Z definiranjem določenega področja kot grozda in nadaljnjim slučajnim izbiranjem področij, mora raziskovalec oblikovati le seznam elementov iz izbranega področja 73. 11. poglavje: ZBIRANJE PODATKOV: VELIKOST VZORCA Eden izmed pomembnih dejavnikov vzorčenja je tudi velikost vzorca. Teorija vzorčenja izpostavlja predvsem: oblikovanje vzorcev po stratifikaciji; skupine vzorcev statistični načini oblikovanja velikosti vzorca, ki so podrobneje predstavljeni v tem poglavju. Pri določanju velikosti vzorca moramo upoštevati več faktorjev: 1. faktor, ki ga moramo upoštevati pri določanju velikosti vzorca je standardna napaka, ki jo dobimo iz znane vzorčne porazdelitve statistike. 2. faktor, ki ga moramo upoštevati je natančnost želene ocene. Natančnost je velikost intervala ocene populacijskega parametra. 3. faktor pa je želeno strinjanje povezano z zaupanjem ocene. DOLOČANJE VELIKOSTI VZORCA, KO OCENJUJEMO POVPREČJE Varianca populacije je znana δx = δ/√n H = zδx/√n To razrešimo za n: n = (z2/H2)δ Varianca populacije ni znana V prejšnjem primeru je varianca populacije (δ) bila znana. V tem primeru pa varianca populacije ni znana. To pomeni, da moramo najprej ugotoviti varianco populacije, šele nato pa lahko izračunamo velikost vzorca.. Kako ugotovimo varianco populacije? varianco izračunamo iz vzorca določimo jo na podlagi stališč iz okolice, ko razmerje »ratingov« uporabimo za razmerje pomembnih variabel za normalno porazdeljeno spremenljivko velja, da je vrsta spremenljivk približno enaka trem standardnim odklonom ( če dobimo vrsto variance, lahko določimo standardni odklon) 74. RELATIVE PRECISION Prejšnji primeri so bili v okviru absolutne »precision«. Možno pa je določiti velikost vzorca z relativno »precision«, ki je tako izražena na relativni ravni. To pa seveda pomeni nekaj novih problemov za izračunavanje velikosti vzorca. Torej absolutno »precision«: H = z δ /√n zamenjamo z: r μ= z δ /√n (r…..vrednost relativne precision) in iz tega izpeljemo n: n = (z2 / r2 ) / (δ / μ )2; pri tem je δ / μ =CV (CV….koeficient variacije); torej: n = (z2 / r2 ) CV2; pri tem z določeno z intervalom zaupanja; r z ravnjo »precision« in CV lahko določimo. Tako lahko določimo velikost standardnega odklona populacije z relativno velikostjo populacijskega povprečja. Če so prejšnje študije neuporabne, bo interval zaupanja širši ali ožji za velikost CV; če je le-ta v resnici večja ali manjša kot je v dejansko razmerje med standardnim odklonom in povprečjem. DOLOČANJE VELIKOSTI VZORCA, KO OCENJUJEMO DELEŽE ABSOLUTE PRECISION Na začetku smo predpostavili, da so za določanje velikosti vzorca pomembne tri stvari določeno zaupanje; »precision« in vzorčna porazdelitev statistike. »Precision« je tudi v tem primeru lahko izražena absolutno ali relativno. Absolutna »precision« pomeni, da je ocena -+ toliko odstotkov od dejanske vrednosti. Če so elementi vzorca neodvisno razporejeni; če je velikost vzorca relativno majhna, glede na velikost populacije, potem je razporeditev vzorčnega deleža binarna. Ta binarnost izhaja iz normalnega srednje velikega vzorca. Ko je populacijski delež približno ena polovica, je primeren za določanje velikosti vzorca. Porazdelitev vzorčnega deleža je osredotočena na populacijsko razmerje. Standardni odklon normalne porazdelitve vzorčnega razmerja je: √(π (1- π) /n) 75. Delamo z normalno krivuljo, zato je raven »precision« enaka številu standardnih odklonov. Toda zdaj je povprečna vrednost enaka populacijskemu razmerju, ker je standardni odklon enak standardni napaki populacije. Torej: H = z δp δp = √(π (1- π) /n), torej je n: n = (z2 /H2) π (1- π) Iz formule lahko razberemo, da dobimo večjo velikost vzorca, če je produkt π (1- π) velik. Produkt je večji, če je π =0.5. To pa zato, ker lahko pričakujemo, da ena polovica populacije deluje na en način in druga polovica na drug način. RELATIVE PRECISION Velikost vzorca določena iz populacijskega deleža je lahko osnovana tudi na relativni »precision«. Relativna »precision« pomeni, da je velikost intervala v funkciji vrednosti. Torej, če je relativna »precision« -+ 10%, to pomeni, da je v primeru, ko je vzorčni delež 0,20 je interval od 0,18 do0,22; in če je vzorčni delež 0,30, je interval od 0,27 do 0,33. Že prej smo ugotovili, da gre: H = z δ /C v: rπ=zδp Izrazimo lahko: r π = z √ ( (1- π)/n) in izpeljemo n: n =( z2 / r2 ) / ((1- π) / π) Začetno določanje populacijskega deleža je potrebno, da določimo velikost vzorca (določimo vzorčni delež). Primer: Populacijsko razmerje je 0,2 Interval zaupanja je 95%, torej je z enako 2 Želeni interval relativne »percision« r je enako 0,1. n= (2 / (0,1)2) (0,8/0,2) = 1.600 To lahko prevedemo na vzorec: Sp = √ (p (1-p)/n). 76. VELIKOST POPULACIJE IN VELIKOST VZORCA Povprečje Velikost populacije ni vključena v izračunavanje velikosti vzorca, ker nima direktnega vpliva na velikost vzorca.Velja naslednje:če imajovsi populacijski elementi enako vrednost, potem je vzorec enega vse kar potrebujemo za določanje povprečja. Velikost vzorca je odvisna od variabilnosti karakteristik populacije. Več kot imajo spremenljivke karakteristik, večji vzorec potrebujemo; to lahko tudi vidimo iz formul za določanje velikosti vzorca. Delež Velja: bližje kot je populacijski delež 0,5, večji vzorec bomo potrebovali, ne glede na velikost populacije. Vrednost 0,5 kaže na dobro variabilnost, ker ima ena polovica populacije določeno karakteristiko, druga polovica pa ne. Ko je vzorec relativno majhen, glede na populacijo, je ocena pravilna. Ko pa vzorec predstavlja velik del populacije, pa moramo upoštevati faktor končne korekcije, ki ga izračunamo: (N – n) / (N – 1); torej v primeru, ko vzorec predstavlja velik del populacije: δx = (δ/√n) √ ((N – n) / (N – 1)) Siceršnja velikost vzorca (n) se tako zmanjša na n *, ki je enak: n N / (N + n –1) DRUGE MOŽNOSTI OBLIKOVANJA VZORCA Do zdaj smo govorili o vzorcih, ki so slučajno izbrani. Obstajajo pa tudi formule za določanje, kjer so v ključene še druge možnosti načrtovanja vzorca. Formule so bolj kompleksne. Razredi, skupine V tem primeru imamo znotraj vzorca razredne raznolikosti oziroma raznolikosti klastrov (medtem, ko naključno izbrani vzorci vključujejo le populacijsko variabilnost) Tudi v tem primeru velja, da bolj kot bodo klastri in razredi variabilni, večji vzorec je potreben. Cena 77. Pomembna za določanje velikosti vzorcev je tudi cena, ki pa ni direktno vključena v določanje velikosti vzorca, ki je slučajno določen, vendar vseeno vpliva na velikost vzorca. Pričakovana križna klasifikacija Z njo prav tako lahko določamo velikost vzorcev. In sicer število celic glede na število opazovanih zahtev v vsaki celici vpliva na zaupanje v zaključku. Zgodovinski podatki Zadnja metoda za določanje velikosti vzorca, ki je lahka za uporabo in temelji na študijah (ki so povezane s temo) in so bile opravljene že v preteklosti. H…..velikost polovice intervala (normalna krivulja je simetrična glede na resnično mnenje populacije, zato jo lahko razpolovimo) μ …….povprečje populacije π……….delež populacije δ2…….varianca c…….standardni odklon CV……koeficient variacije (CV = δ/ μ) Zi…….standardizirana vrednost xi (zi = (xi – μx) / δx ) E(x) ……..povprečje slučajne spremenljivke, matematično upanje, pričakovana vrednost slučajne spremenljivke x X« ……….povprečje vzorca s……standardni odklon vzorca p…….delež vzorca E(X) = μ SE(p) = π (1- π) /n α……stopnja tveganja g…….vzorčna ocena e…….napaka (v %; da ne zgrešimo) 78. 12. poglavje: ZBIRANJE PODATKOV: NAPAKE VZORČNE NAPAKE gre za razliko med pričakovanimi vrednostmi spremenljivke in dejanske vrednosti spremenljivke. Dejansko vrednost spremenljivke dobimo z dolgoročnim opazovanjem in številnimi ponovitvami merjenja. Se zmanjšujejo, če povečamo velikost vzorca. NEVZORČNE NAPAKE Gre za napake, ki nastajajo v raziskovanju in ne izhajajo iz vzorca Razdelimo jih na slučajne spremenljivke (proizvajajo vrednosti, ki se razlikujejo od prave vrednosti) in neslučajne spremenljivke ( proizvajajo napake le v primeru, ko gre za razlikovanje vzorčnih vrednosti od populacijskih parametrov; do take vrste napak pride zaradi napak v konceptu, logistiki, statistiki, interpretaciji, …) Ni nujno, da se manjšajo z večanjem vzorca Izkrivljajo zanesljivost vzorčne ocene TIPI NEVZORČNIH NAPAK NEOPAZOVANE NAPAKE NEPOKRITJE NEODGOVOR(odsotnost, zavračanje) OPAZOVANE NAPAKE NAPAKE PRI ZBIRANJU PODATKOV OFFICE PROCESSING ERRORS NEOPAZOVANE NAPAKE Do njih lahko pride, ker del populacije ni vključen v raziskavo ali ker določenih populacijskih elementov ni v vzorcu. 79. OPAZOVANE NAPAKE Nastanejo zaradi netočnih informacij o vzorčnih elementih, ali ker so napake prisotne pri samem procesiranju podatkov. V večini primerov sploh ne vemo, da obstajajo. Gre za razliko med poročevano vrednostjo in pravo vrednostjo. SMER IN VELIKOST NAPAK, KI NASTANEJO PRI ZBIRANJU PODATKOV 1. zanašanje na aktualno uporabne informacije, ki služijo kot veljavna kontrola 2. uporaba »split-run« primerjave, v kateri respondenti dobijo različne oblike istih vprašanj (s tem se zmanjša osebna konsistentnost v odgovorih) 3. zmanjšanje konsistentnosti odgovorov skozi čas, z istimi respondenti NEPOKRITE NAPAKE Gre za problem vzorčnega okvira. Vzorčni okvir je seznam enot ciljne populacije, iz katerega potem izbiramo vzorec. Problem je, ker seznam enot ciljne populacije ne obstaja. Ta problem lahko vidimo v primerih telefonskega anketiranja, ko celoten vzorčni okvir ni zagotovljen, ker nimajo vse družine telefona; anketiranje preko maila – celoten vzorčni okvir ni zagotovljen, ker le del populacije uporablja Internet; pri osebnih intervjujih na domu – nova naselja niso vrisana na zemljevide mest in tako vzorčni okvir ni dosežen; anketiranje v nakupovalnih središčih, kjer ni nobenega seznama populacije in le tisti, ki tam kupujejo so vključeni v raziskavo (možnost, da so vključeni v raziskavo pa je odvisna od tega kako pogosto tam kupujejo). Tovrstene napake niso izključene iz kvotnih vzorcev. Nastanejo tam, kjer vzorec ni natančno dodelan. Gre za neopazovane napake in jih ne moremo vključiti v standardne formule. Ponavadi niso izločene pri povečanju velikosti vzorca. Lahko jih zmanjšamo, popolnoma izločiti pa jih ne moremo. Za izboljšanje vzorčnega okvirja je najbolje, da zaposlimo specialista za vzorce, da nam pomaga zmanjšati in prilagoditi nepopolnosti vzorca. NEODGOVORI Možne reakcije, ko skušamo priti v stik z respondenti preko telefona: Smo v stiku z respondentom: zavrnitev odklonitev sodelovanje 80. Pri sodelovanje je respondent lahko primeren; lahko je primeren, vendar smo že dosegli kvoto; ali pa ni primeren. Če je primeren lahko izpolnjuje pogoje; jih ne izpolnjuje; zavrne sodelovanje; odkloni sodelovanje; ni uporaben. Nismo v stiku z respondentom: tel. št. ni na voljo ni odgovora respondenta ni doma gospodinjstvo odkloni sodelovanje prekinjeno respondent je preveč zaposlen tel. št. ne deluje drugo CASRO (Council of America Survey Research Organisations) izvaja različne študije o neodgovorih. Oni izračunavajo stopnjo odgovorov in sicer: Stopnja odgovorov = število vseh enot z odgovori/število ustreznih enot Na splošno poznamo dve obliki neodgovorov: a) odsotnost b) zavračanje ODSOTNOST Trend odsotnosti vse bolj narašča. Odsotnost je odvisna osebnostnih lastnosti respondenta in časa telefoniranja respondentu. Za zmanjšanje odsotnosti lahko naredimo več stvari: »callback« - respondenti, ki niso dosegljivi pokličejo anketarja, ko je to možno samoanketiranje – anketar pusti vprašalnik in znamke pri respondentu, ki sam izpolni anketo in jo pošlje po pošti odsotne respondente nadomesti z njihovimi sosedi, ali z naslednjim v telefonskem imeniku uteževanje – tisti respondenti, ki so bolj odsotni, so bolj obteženi; v tem primeru gre za analitično obravnavo neodgovorov. 81. Odsotnost je odvisna tudi od anketarjev. Vztrajnost anketarjev lahko izračunamo s stopnjo kontaktiranja K. K = število primernih enot kontaktiranja/skupno število primernih enot, ki so odgovorile ZAVRNITVE Stopnja zavrnitve = število zavrnitev/število kontaktiranih enot Stopnja zavrnitve je odvisna od osebnostnih lastnosti respondenta; od teme raziskave; okoliščin v katerih vzpostavljamo kontakt z anketarjem; narave anketarja oziroma tistega, ki intervjuva respondente; od kulture dežele v kateri izvajamo raziskavo; od metode, ki jo uporabimo za izvedbo raziskave (najbolj učinkoviti so osebni intervjuji, najmanj pa anketiranje preko Interneta); … Najpogosteje zavračajo sodelovanje ženske, ki so neporočene in visoko izobražene. Razlog za zavračanje pa je prevelika zaposlenost, utrujenost, prenasičenost anketiranja, … Respondenti, ki radi sodelujejo pri raziskavah pa so predvsem tisti, ki so zainteresirani za temo raziskovanja. Anketarji imajo s svojimi stališči, navadami in lastnimi demografskimi karakteristikami lahko velik vpliv na to, ali bodo respondenti sodelovali, ali ne. Ko respondenti zavrnejo sodelovanje, lahko storimo naslednje: povišamo začetno stopnjo odgovorov (C) C = število enot z ogovori/število ustreznih enot To lahko storimo tako, da respondentom razložimo, kaj je tema, namen in cilji raziskave; da so njihovi odgovori pomembni za to raziskavo. Tistim, ki zavračajo sodelovanje, ker se ne želijo identificirati z ostalimi respondenti, razložimo, da gre za zaupnost podatkov. V nekaterih primerih pa ponujajo, za sodelovanje, tudi denar (ima zelo velik učinek!) ali druge nagrade. follow-up Veliko stikov je zaradi okoliščin začasnih in spremenljivih. To lahko spremenimo tako, da pokličemo respondenta večkrat, ob različnih urah in uporabljamo različne odgovore, da ohranimo sodelovanje. Urejevanje rezultatov 82. Zavrnitev ne upoštevamo. FIELD ERRORS Pojavijo se, ko nek posameznik sprejme, da bo sodelival v študiji, vendar ne sodeluje popolnoma. Na vprašanja odgovarja tako, da na nekatera ne odgovarja ali odgovarja nepravilno oz. neresnično. Na tej podlagi se ločijo: NEODGOVORI NAPAČNI ODGOVORI Kako se izogniti napakam pri odgovarjanju? 1. vprašanec mora vprašanje RAZUMETI 2. vprašanec mora priti do odgovora preko KOGNITIVNEGA PROCESA (kognitivni proces zajema različne informacije - stališča, dejstva ali izkušnje... vse skupaj vprašanec organizira in na tej osnovi oblikuje odgovor) 3. vprašanec mora skrbno OVREDNOTITI odgovor 4. vprašanec ovrednoti odgovor glede na različne CILJE, ki jih ima (self-image...) 5. vprašanec poda ODGOVOR Napake in razkoraki se lahko pojavijo na vsaki od naštetih stopenj. Število dejavnikov, ki lahko povzroči napako pri odgovarjanju je nešteto – interakcijski model spračevalec-vprašani (interviewer – interviewee), (Kahn, Cannell, 1957). SPRAŠEVALEC VPRAŠANI background dejavniki starost, spol, rasa, izobrazba background dejavniki starost, spol, rasa. Izobrazba psihološki dejavniki percepcije , stališča, motivi psihološki dejavniki percepcije , stališča, vedenjski dejavniki napake pri spraševanju, raziskovanju, motivaciji, zapisovanju odgovorov vedenjski dejavniki primerni, neprimerni netančni, nenatančni odgovori motivi 83. + + + vsak posameznik v intervjuju prinese s seboj background in psihološke dejavnike vsak posameznik oblikuje svoja pričakovanja in stališča do drugega vsi dejavniki vplivajo na različna vedenja spraševalca in vprašanega model je konsistenten s prakso ponuja rešitve, kako zmanjšati napake pri odgovarjanju delno se ga da aplicirati na anketiranje preko telefona in pošte 84. BACKGROUND DEJAVNIKI če so b. d. spraševalca in vprašanega podobni, se pojavlja manj napak pri odgovarjanju – to še posebej velja za vidne karakteristike (spol, starost, rasa...) PSIHOLOŠKI DEJAVNIKI p. d. se pri spraševalcu lahko nadzoruje – trening in rigidne procedure intervjuja procedure intervjuja m,orajo biti izražane v jasnih in pisnih navodilih, ki vsebujejo namen študije, opis pripomočkov, opis prosesa in načina spreševanja, število vprašanih, čas spraševanja... VEDENJSKI DEJAVNIKI na tej stopnji se opazi vpliv prejšnjih dveh dejavnikov spraševalci ne upoštevjo pravil – pojavi se pristranskost pri odgovarjanju zaradi napak pri spraševanju, zapisovanju odgovora, goljufij Metode preverjanja spraševalcev: kontaktirati vprašanega, postaviti vprašanja o vsebini vprašalnika, poznanosti s spraševalcem... NAPAKE PRI OBDELAVI PODATKOV (office error) se pojavljajo pri urejanju, kodiranju kategoriziranju, analizi podatkov. Te napake se lahko omeji, če ne celo odpravi. Napake zaradi vzorčenja – večji vs. manjši vzorec; pri večjih vzorcih je potrebno več nadzora, treninga, kontrole... POVZETEK POGLAVJA ZBIRANJE PODATKOV VIRI NAPAK Izboljšava proposala Rezultati v pravi perspektivi NADZOR Razlikovanje napak Napake pri vzorčenju Druge napake “Neopazovane” NEODGOVORI NAPAČNI ODGOVORI “opazovane” zbiranje obdelava 85. 18.poglavje: RAZISKOVALNO POROČILO Raziskovalno poročilo je vitalnega pomena za uspeh raziskovalnih naporov. Če je poročilo slabo, je celotna raziskava neuspeh. Raziskovalno poročilo je ena od petih najpomembnejših variabel, ki vplivajo na uporabo raziskovalnih informacij. Pisec mora zagotoviti, da poročilo informira in ne dezinformira. Osnovni kriteriji raziskovalnih poročil Komunikacija z bralcem je najbolj osnoven kriterij. Poročilo mora biti »skrojeno« za bralca poročila, pri čemer se morajo upoštevati tehnične zmogljivosti, interesi, področja in pogoji uporabe poročila. Bralčeve sposobnosti določajo zgornjo mejo uporabe tehničnih terminov. Občinstvo določi tip poročila. Raziskovalec mora zadovoljiti specifične preference svojega občinstva. Kriteriji pisanja Vsako poročilo mora biti popolno/dovršeno, natančno, razumljivo in jedrnato. Popolnost/dovršenost Poročilo je dovršeno, če zagotovi vse informacije, ki jih bralci v določenem jeziku potrebujejo. Bralčeve sposobnosti in interesi določajo, katera pojasnila morajo biti dodana in kateri izsledki ne bodo vključeni. Natančnost Poročilo ne more biti natančno, če je že sama osnova poročila nenatančna. Tudi če je osnova natančna lahko pride do nenatančnosti zaradi nepravilnega ravnanja s podatki, nelogičnega sklepanja, nesmiselnega povzemanja,… lahko pa tudi zaradi slovničnih napak, črkovanja, uporabe časa,… Razumljivost Jasno in logično razmišljanje ter natančnost izrazov producirajo razumljivost. Vse točke morajo biti logično organizirane, prav tako pa tudi podporni dokazi. Najprej je treba bralcem povedati, kaj boste naredili, nato pa to narediti. Pravilno je treba izbirati 86. besede. Poročilo je treba večkrat pregledati, popraviti, ter poskušati zmanjšati dolžino besedila za polovico. Nekaj napotkov za boljšo razumljivost: - uporabljaj raje kratke besede, kot dolge; - izogibaj se nejasnim omejitvam; - uporabljaj specifičen, konkreten jezik; - piši enostavno in naravno (tako kot govoriš); - briši besede, ki jih ne potrebuješ. Jedrnato Pisec mora biti selektiven v tem, kaj bo vključeno. Kar se neposredno ne navezuje na predmet raziskovanja, naj bo izključeno. Izogibati se je treba dolgim diskusijam o splošno znanih temah. En način zagotavljanja jedrnatosti je branje poročila naglas. Oblika poročila Je odvisna od občinstva. Sledeč format je dovolj fleksibilen, da dopušča vključitev in izključitev elementov za zadovoljevanje določenih potreb. 1. Naslovnica 2. Vsebina 3. Povzetek a) Uvod b) Rezultati c) Zaključki d) Priporočila 4. Uvod 5. Telo a) Metodologija b) Rezultati c) Omejitve 6. Zaključki in priporočila 7. Dodatek a) Kopije vprašalnikov 87. b) Natančni izračuni, ki podpirajo izbiro takega vzorca, testne statistike,… c) Tabele, ki niso vključene v poročilu d) Bibliografija Naslovnica Vsebuje predmet poročila, ime organizacije, ki to raziskavo dovoljuje, datum. Pri internih raziskavah se namesto imena organizacije napiše imena posameznikov. Povzetek Je najpomembnejši del poročila; nekateri nadrejeni preberejo le povzetek. Povzetek je vodilo po vprašanjih, na katere želimo najti odgovor. Pravilen povzetek podaja ključne točke raziskave. Če je poročilo pravilno napisano ugotovimo, če je samozadostno. Vsak dober povzetek mora vsebovati nujne podatke o ozadju in pomembne rezultate in zaključke. V uvodu povzetka se na kratko opiše ozadje raziskave, kdo jo je naročil in zakaj, poda se ključne hipoteze. Rezultati predstavljeni v povzetku se morajo skladati z rezultati raziskave. Zaključki in priporočila niso isto. Zaključki so mnenja, ki bazirajo na rezultatih. Gre za izjavo o tem, kar vemo in kar pomeni. Priporočilo pa je predlog o prihodnjih dejanjih. Uvod V uvodu se upošteva bralčevo znanje in izkušnje. V uvodu moramo podati učinkovite informacije o ozadju raziskave, ki jih bralci potrebujejo za razumevanje. V uvodu se definirajo neznani pojmi. Podajo se izsledki že opravljenih raziskav in specifični cilji raziskave. Vsak od podproblemov ali hipotez mora biti razdelan. Telo Vsebuje detajle metod, rezultatov in omejitev. Bralec mora biti seznanjen ali gre za eksplorativno, deskriptivno ali vzročno raziskavo in zakaj je bil tak dizajn izbran. Ali raziskava bazira na primarnih ali sekundarnih podatkih. V raziskavi morajo biti podani odgovori na naslednja vprašanja: 1. Kako je bila definirana populacija? Kakšne so geografske, starostne, spolne in druge omejitve? 2. Kakšne vzorčne enote so bile uporabljene? Zakaj so bile te enote izbrane? 3. Kako je bil nabor vzorčnih enot narejen? Zakaj je bila takšna metoda izbrana? 88. 4. Ali so bile kakšne težave pri izbranem vzorcu? 5. Kako je bil v resnici izbran tak vzorec? Kako velik vzorec je bil izbran? Zakaj je bil ta vzorec izbran? Bralci morajo razumeti najmanj tri stvari: Kaj je bilo narejeno? Kako je bil narejeno? Zakaj je bilo narejeno? Rezultati morajo biti podani v logični strukturi. Izogibati se je treba informacijam, ki so sicer zanimive, vendar nepomembne za raziskavo. Vsaka tabela naj se nanaša le na en problem. Raziskovalci naj bi sledili naslednjim napotkom: 1. urediti je treba vrstice in kolone po najmanjših poprečjih ali drugih merah velikosti. Če je veliko podobnih tabel naj bo vrstni red v vseh enak. 2. števila, ki so primerljiva naj se raje podajajo v kolonah, kot pa v vrsticah. Če je možno naj se dajo večja števila na vrh kolone. 3. zaokrožiti je treba števila na dve decimalki. 4. za vsako tabelo je treba podati kratek povzetek informacij podanih v tabeli. Raziskovalec ne sme skrivati omejitev raziskave pred bralcem, ampak jih mora podati in razložiti. Kadar bo bralec sam našel omejitve, bo raziskava delovala neveredostojno. Priprava ustnega poročila Obstajata dve popularni obliki organizacije poročila. Obe se začneta s podajanjem splošnega namena raziskave in specifičnih ciljev, ki smo jih želeli doseči. Razlikujeta pa se v zaključkih, ki so predstavljeni. V najbolj popularni strukturi so zaključki predstavljeni potem, ko so vsi podporni dokazi predstavljeni. V alternativni obliki predstavitve pa so zaključki podani takoj po predstavitvi namena in ključnih ciljev. Pri pripravi ustnega poročila je treba upoštevati uporabo vizualnih pripomočkov, tabel, prosojnic,… Podajanje ustnega poročila Upoštevati je treba časovno omejitev. Ne prehitevaj v predstavitvi oziroma ne hiti! Upoštevaj, da jo občinstvo sliši prvič. Pusti si dovolj časa za diskusijo. Predstavitev naj bo enostavna in strukturirana. Izbiraj enostavne stavke in besede, tako kot govoriš naravno in je vsebovano v tvojem vokabularju. 89. Grafične predstavitve rezultatov 1. Tortni diagram (pie chart) Enostaven krog razdeljen v odseke. Vsak odsek predstavlja del celote. Pravilo je, da se diagram ne deli več kot na 6 odsekov. 2. Črtni diagram (line chart) Je dvodimenzionalni graf, ki se uporablja za predstavitev dinamičnih odnosov, kot je npr. spremembe v času. Ponavadi x-os predstavlja časovno variablo, y-os pa vse ostale. 3. Ploščinski diagram (stratum chart) je dinamični tortni diagram, sestavljen je iz števila črtnih grafov, katerih kvantiteta je združena. 4. Stolpčni diagram (Bar chart) - »pictograms«; - skupinski stolpčni diagram,.. 5. Zemljevidi Osredotočajo pozornost na geografskih enotah. 90.
© Copyright 2024