市场调查与预测 教学课件 作者 林红菱 设计实例2-样本规模和分配.doc

方案设计实例2-8 金生保险市场调查方案——样本规模和分配理论上讲，样本量越大，抽样误差就越少，结果的代表性就越好然而，在考虑时间和费用因素的同时，大样本并不一定是最有效率的办法在随机抽样条件下，不同样本规模的抽样误差如下(95% CL)：样本规模 抽样误差100 9.8%200 6.9%300 5.7%500 4.4%1000 3.1%所以我们通常在一个地区（或者分析单位，譬如这次一个市做一个报告，则一个市就是一个分析单位）的样本量在200-500左右，这样的费用效益比是比较理想的由于涉及到成本的问题，我们提出两个方案供选择：方案一（中等样本设计）：建议在广州市做300个样本方案二（少样本设计）：建议在广州市做200个样本推荐的方案：样本量涉及到调查结果的可靠性问题，理论上来说，样本量越大抽样误差越低（即准确性越高），但实际上调查的误差除了抽样误差外，还有来自被访者的误差（譬如问卷太长、问题不容易理解、合作性不高等）、访问员误差（询问误差、记录误差等）等等，因此项目质量的管理（规模太大，管理上要求也越高）也扮演非常重要的角色。

还有很重要的一点就是时间和费用的考虑通常来说，基数不少于60个样本的统计结果被认为是具有统计意义而对于一些高级统计分析：譬如相关分析、因子分析、对应分析、聚类分析等，200个以上的样本才比较可靠）因此我们在做子群分析（Subgroup Analysis），譬如分析不同年龄段的数据、分析不同饮用场合的数据，分析不同收入不同性别群体的数据、不同品牌消费者的数据，有时甚至是子子群分析为了使每个被分析的子群的统计数据都有统计意义，我们要求每个子群的样本数不少于60个综合以上的考虑，我们推荐选择方案二，这样的样本规模是我们建议最多的，也是客户最常采用的方案。