市场调查与预测(第2版)
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第三节 调查结果中可能出现的误差及其处理

调查结果的准确与否决定着预测结果的准确与否,也在很大程度上影响着企业营销决策的质量。而调查结果的准确与否,则取决于调查结果中误差的大小。误差越大,结果越不准确;误差越小,结果越准确。在调查结果中,可能出现下述几种误差:替代误差、测量误差、实验误差、应答者选定误差、抽样框架误差、抽样误差、选择误差和未答误差。

一、替代误差

替代误差是指由于解决问题所需信息与调查所得信息不同但又要用调查所得信息代替解决问题所需信息而产生的误差。比如,价格与商品质量密切相关,但并不等同,否则“质次价高”就无从说起了。如果研究者用价格信息代替商品质量信息,即认为只要价格高,商品质量就好,并以此为决策依据,那么其中就存在替代误差。

在市场调查与预测时,我们常用消费者过去的行为资料代替消费者将来的行为,用消费者口头表述的态度来代替消费者真实的态度,因此替代误差是普遍存在的。根本消除它即使不是不可能也是非常困难的,我们只能设法尽量减少这种误差。

二、测量误差

测量误差是由测量工具或者测量程序导致的误差,可以分为两大类:一类叫系统误差,即在测量中出现的具有一致性的偏差;另一类叫随机误差,指在测量中除系统误差以外的所有误差。这是社会科学研究中最常见的误差。社会科学与自然科学的一个重要区别,是自然科学的测量比较客观,可重复;社会科学的测量比较主观,难以重复。自然科学测量的多是长度、重量、速度和温度等事物的客观属性,不管谁去测量,在哪个国家测量,大致可以得到相同的结果。社会科学测量的多是人的态度、感知和行为倾向等,不同的人去测量、测量不同的人、在不同的国家测量,往往会得到不同的结果。本书在第五章将专门介绍这种误差的本质及其检验方法。

三、实验误差

实验多被用来进行因果关系研究,即检验一个或多个变量(自变量)对另一个或多个变量(因变量)的影响。在进行社会科学研究时,大部分的实验都是在现实环境中进行的,很难排除其他因素的干扰。如果因变量的变化部分地由其他变量的变化引起而我们又没有控制这些变量,那么实验结果中就存在实验误差。比如,一家百货公司在它下属的一些分店中提高了某种商品的价格,而让另外一些分店的价格保持不变,以此来检验价格对于销售量的影响。但是,特殊的天气、竞争活动或地理位置会影响一些分店的销售量而不影响另一些分店的销售量。如果这家百货公司在实验中不考虑这些因素的影响,那么由此得出的实验结果可能在很大程度上反映的是实验环境的影响而不是价格的影响。

实验误差有很多种类,比如前期测量误差、生理条件误差、特殊事件误差、实验对象选择误差、消亡误差、相互作用误差等。第四章将对其详述。

四、应答者选定误差

由于选定的应答者不适当而产生的误差,叫应答者选定误差。比如,在调查有关婴幼儿用品购买及使用情况时,把调查对象定为未婚青年,就会产生应答者选定误差。因为他们中间大多数对婴幼儿用品购买及使用情况一无所知,他们的行为和态度不能代表婴幼儿用品购买者及使用者的行为和态度。

在社会学研究中,常使用一种被称为“滚雪球”的方法对那些比较难以接触或在人口中占比重较少的群体(如艾滋病患者)进行抽样。具体做法就是先通过各种方法找到一些被调查者,对他们调查之后,再让他们介绍其他与他们有相同特性的人。这样做的主要目的,就是为了避免应答者选择不当而造成的误差。

五、抽样框架误差

抽样框架(sampling frame)是指抽样总体所有元素的清单。理想的抽样框架要求总体中的每一元素都包括在总体中,并且每一元素只计一次。由于使用了不精确或不完整的抽样框架而产生的误差就是框架误差。比如,使用电话号码作为抽样框架选择样本,调查某地区居民对本地区公共设施的意见,就可能产生抽样框架误差,因为那些家中没有安装电话的居民对该问题的看法可能会极不相同。示例2-2是一个有名的例子,美国的《文摘》周刊曾经因此而大大地出了一次丑。

示例2-2

难以捉摸的民意

1936年,一份在美国发行量很广的杂志《文摘》周刊,向1000万美国人发问卷调查民众的选举投票意向。调查结果显示,罗斯福将被兰登击败。不过,真正的选举结果却是:罗斯福赢得了压倒多数的历史性胜利。

为什么会出现这么大的误差呢?通过对整个调查过程进行分析,发现问题出在抽样框架上。调查的抽样框架是电话号码簿和汽车牌照。这一抽样框架把没有汽车和没有安装电话的人漏掉了。因此,调查结果只能反映相对比较富裕的人的态度,而不能代表穷人的态度。

资料来源:改写自1989年12月5日《中国青年报》佚名文章《难以捉摸的民意——美国民意测验点滴》一文。

六、抽样误差

选择调查对象有两种方法:一种是普查,即对调查对象的全部单位(总体)进行逐一的、无遗漏的调查;另一种是抽样调查,即只对调查对象的部分单位(样本)进行调查。由于很多因素(如时间、费用或调查的破坏性)的限制,研究者有时无法进行普查,而只能进行抽样调查。只要进行抽样调查,就存在样本不能完全代表总体的问题。样本不能完全代表总体而又要用抽样调查的结果推断总体,这时就产生了抽样误差。因此,只要进行抽样调查,抽样误差就是不可避免的。

抽样调查又分为随机抽样调查和非随机抽样调查。随机抽样调查可以对抽样误差的范围进行估计,非随机抽样调查则无法对其进行估计。关于随机抽样误差的计算问题,第五章有详细说明。

七、选择误差

选择误差是由非随机抽样所得样本代表总体而产生的误差。比如,一个怕狗的调查员,当被调查者可以由他任意选择时,他就会避免进入有狗的家庭调查。这就产生了选择误差。选择误差是非随机抽样调查的一个主要问题。

八、未答误差

在调查中,如果存在较多的未答(全部或部分)现象,而研究者又要用调查结果推断所有被调查者的行为或态度,就可能存在未答误差。未答有两种情况:第一,不能与一些样本成员接触;第二,接触到的一些样本成员没有回答所有或部分问题。那些接触比较困难或不愿合作的人,很可能与那些容易接触或愿意合作的人在某方面存在差异。当这些差异对所调查的问题有较大影响时,用调查结果推断所有被调查者的行为或态度,就会出现比较严重的未答误差。

九、对于调查误差的处理

对于调查误差有三种基本的处理方法:第一,通过有效的计划,尽量减少个别误差;第二,通过衡量个别误差的大小及消长,尽量减少总误差;第三,估计误差的大小和影响。

(一)减少个别误差

减少个别误差,要求调查人员按照调查程序对调查过程的每一步进行事前计划,根据调查的性质选择减少个别误差的调查技巧。本书从第三章到第七章的一些内容,就是关于如何减少个别误差的技巧。比如,在调查之前,清楚界定决策问题,并把决策问题转化为研究问题,以减少替代误差;认真设计调查问卷和量表,以减少测量误差;选择适当的抽样框架,以减少抽样框架误差;而要减少抽样误差,既可以加大样本容量,也可以改变抽样方法,如将简单随机抽样变为分层抽样。

(二)减少总误差

减少总误差的思路,就是在不同的调查方法、抽样方法以及样本容量之间做权衡,找出总误差相对较小的调查方案。比如,有一个研究者准备进行一个大样本邮寄调查。这个样本很大,因此抽样误差较小。但是,由于研究费用有限,只允许他进行一个轮次的再邮寄调查。根据以往的经验,第一次回答的人约占应答者总数的50%,进行一次再邮寄调查后,这个比率可能上升为75%。如果剩余25%未答者的态度与已答者的态度有很大差别,那么未答误差就会比较大。反过来,如果缩小样本,将节省下来的费用用于进行多轮次的再邮寄调查,这样固然可以减少未答误差,但是抽样误差则会增加。二者很难两全。解决这个问题的办法就是衡量两种误差的得失,以总误差最小为原则进行选择。

再比如,在上面所讲的八种误差中,只有抽样误差随着样本容量的增大而减小,其他误差则多会随着样本容量的增大而增大。图2-4表示了样本容量大小与抽样误差、非抽样误差和总误差的关系。普查虽然不存在抽样误差,但却存在非抽样误差。一般而言,需要调查的样本单位越多,组织工作就越困难,出现其他非抽样误差的机会也越大。因此,普查并不一定是误差最小的调查方式。在不考虑成本的情况下,样本容量为S的抽样调查是总误差最小的调查,它兼顾了抽样误差和非抽样误差。

图2-4 样本容量大小与调查误差的关系

(三)估计误差

我们不可能消除所有的误差。为此,统计学家发明了估计抽样误差的方法,即通过置信区间和置信水平估计抽样误差。但遗憾的是,在承认抽样误差不可避免和重视估计抽样误差的同时,人们却忽视了其他类型的误差。通过测量或估计其他类型的误差,设法把它们限制在一定的范围内,使它们对决策的正确性没有特别的影响。不过,到目前为止,除抽样误差以外,其他误差还没有很好的定量估计方法。