Ошибка измерения и уровень надежности измерений  

Отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности.
Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже.
Пример:
Для простой случайной выборки размером 400 единиц максимальная статистическая ошибка (с 95% доверительной вероятностью) составляет 5%, для выборки в 600 единиц – 4%, для выборки в 1100 единиц – 3% Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку.
Систематическая ошибка зависит от различных факторов, оказывающих постоянное воздействие на исследование и смещающих результаты исследования в определенную сторону.
Пример:

· Использование любых вероятностных выборок занижает долю людей с высоким доходом, ведущих активный образ жизни. Происходит это в силу того, что таких людей гораздо сложней застать в каком-либо определенном месте (например, дома).

· Проблема респондентов, отказывающихся отвечать на вопросы анкеты (доля «отказников» в Москве, для разных опросов, колеблется от 50% до 80%)

В некоторых случаях, когда известны истинные распределения, систематическую ошибку можно нивелировать введением квот или перевзвешиванием данных, но в большинстве реальных исследований даже оценить ее бывает достаточно проблематично.

Теперь рассмотрим проблему точности медиаизмерений с точки зрения медиапланирования. Для корректной оптимизации медиапланов необходимо знать как охваты отдельных СМИ, так и охваты совместного воздействия (пересечения) двух, трёх и большего числа СМИ. Получить базу, в которой содержалась бы информация обовсех пересечениях СМИ — задача практически неосуществимая. Допустим, что мы решили упростить задачу и учесть пересечения только пар и троек СМИ. При этом нужно помнить, что уже это упрощение делает результаты оптимизации, полученные по таким данным, лишь приближёнными. Тем не менее, оценим объёмы выборки, которые позволят измерить охваты пересечений СМИ с достаточной точностью. Охваты тройных пересечений СМИ с рейтингом ~10% имеют порядок 0,1%. Согласно табл. 2, объём выборки, нужный, чтобы минимально значимый охват был равен 0,1%, составляет 3838 респондентов (при уровне надёжности γ = 95%). Из этого примера следует, что точная информация об охватах пересечений СМИ является практически недоступной, поскольку для её получения требуются выборки большого объёма.

Приведенные выше оценки показывают, что невозможно осуществить точную оптимизацию с использованием только данных измерений. Однако охваты пересечений СМИ можно определить не только по базе измерений, но и путём вычислений, которые основаны на методах теории вероятностей, математической статистики и теории оптимизации.

Из данных, приведённых в таблицах 1 и 2, следует, что объёмы выборки в 500–1000 человек вполне достаточны для надёжного измерения рейтинга. При этих объёмах минимально значимый рейтинг заключён в пределах 0,4%-0,8%, а максимальная ошибка измерения – в пределах 3%-4%, что вполне приемлемо. Охваты же пересечённых областей вычисляются с помощью теории, в которой в качестве входных данных используются рейтинги и предельные охваты СМИ, найденные с помощью измерений. При этом для получения информации о пересечённых областях не нужныбольшие объёмы выборки, которые требуются в случае применения чисто измерительных подходов.

15.  Зависимость ошибки измерения рейтинга от объема выборки
Ошибки измерения медиапараметров

В данном разделе рассмотрим вопросы, связанные с достоверностью измерений рейтингов медиа. Точность измерения рейтингов являются определяющей для точности процедуры оптимизации медиаплана.

Из теории выборочного метода известно соотношение для ошибки измерения Δ рейтинга в зависимости от объёма выборки n и величины рейтинга R: Δ = t [R (1 – R)/n ]1/2. (1). Коэффициент t в формуле (1) определяется по заданному уровню надёжности γ с помощью функции Лапласа. Например, уровню надёжности γ = 95% соответствует значение t= 1,96, а уровню надёжности γ = 99% соответствует t =2,576. Отметим, что формула (1) справедлива для случая, когда объём исследуемой совокупности существенно превышает объём выборки. Это условие практически всегда выполняется при исследовании медиапредпочтений населения.

В таблице 1 представлены данные о зависимости ошибки измерения Δ от объема выборки n для разных значений рейтинга R .

Проанализируем ошибки некоторых рейтингов из таблицы 1. Возьмём рейтинг R =5%. Если он получен по выборке n = 1000, то ошибка его измерения составляет Δ= 1,4%. Если же этот рейтинг получен по выборке n = 70, то ошибка его измерения Δ=5%. То есть рейтингR =5% при выборке n = 70 является недостоверным, поскольку ошибка его измерения равна величине самого рейтинга. Из этого примера понятно, что при определении рейтинга целевых групп объём выборки должен быть таким, чтобы ошибка измерения не превосходила величину рейтинга, иначе рейтинги будут недостоверны.

Назовем рейтинг, равный ошибке измерения, минимально значимым рейтингом и обозначим его символом Rmin. Смысл Rmin заключается в том, что его величина указывает на границу, опускаясь ниже которой, рейтинги при заданном объёме выборки становятся недостоверными, поскольку ошибка их измерения начинает превышать саму измеряемую величину. Используя выражение (1), можно получить следующую формулу для минимально значимого рейтинга Rmin: Rmin = t2/(n + t2) (2).

В таблице 2 приведены зависимости минимально значимых рейтингов от объёма выборки, вычисленные по формуле (2) для уровня надёжности γ = 95%

16.  Объем репрезентативной выборки по максимальной ошибке .
 
Предельную ошибку выборки – это максимально возможная при данной вероятности ошибка выборки. Определяется предельная ошибка выборки по формуле: средняя ошибка выборки * коэффициент доверия

Статистическая оценка, полученная по данным выборки, отличается от генеральной характеристики на величину ошибки наблюдения (регистрации) и величину ошибки репрезентативности (выборки). Понятие репрезентативности (представительства) отобранной совокупности следует понимать как ее представительство по наиболее существенным признакам, т.е. признакам, которые оказывают наиболее значимое влияние на изучаемые характеристики.

Ошибкой репрезентативности называют расхождение между значениями показателей, полученных по выборке, и соответствующими параметрами генеральной совокупности. Различают случайные и систематические ошибки выборки (рис.1).

17. Модели рекламного воздействия
Самой старой и самой известной рекламной моделью является AIDA (attention — interest — desire — action, т.е. внимание — интерес — желание — действие). Она предложена американским рекламистом Элмером Левисом еще в 1896 г.

Суть ее состоит в том, что идеальное рекламное обращение, в первую очередь, должно привлекать непроизвольное внимание. Пути достижения этой цели достаточно разнообразны: использование контрастов, яркое, оригинальное цветовое оформление; броский рисунок; курьезные решения в расположении обращения (например, помещение текста рекламного послания «вверх ногами»); шокирование аудитории и т.п.

После того, как внимание аудитории привлечено, обращение должно удержать ее интерес. Для этого оно может содержать обещание удовлетворения потребностей адресата, быть оригинальным, интересным но форме и лаконичным.

В соответствии с моделью AIDA обращение должно также возбудить желание адресата опробовать рекламируемый товар, стать его владельцем. Наконец, в обращении должна быть «подсказка» получателю, что он должен сделать. Например: «Позвоните сегодня же», «Требуйте в аптеках вашего города», «Приходите и убедитесь сами» и т.п.

Один из наиболее удачных примеров — политическая реклама в ходе общероссийского референдума 1993 г. под девизом: «Да. Да. Нет. Да». Модификацией формулы AIDA является модель AIDMA, включающая пятый компонент — мотивацию (motive).

По мнению современных специалистов по рекламе, эти модели недостаточно учитывают сложность процесса принятия решения о покупке современным потребителем. В настоящее время формулы AIDA и AIDMA имеют на практике ограниченное применение. В то же время они знаменуют целую эпоху в развитии теории и практики рекламы. Несколько меньшее распространение получили модели ACCA и DIBABA.

АССА как рекламная формула характеризуется тем, что сводит результаты рекламного воздействия к определению аудитории, прошедшей через один из четырех этапов потребительского поведения — внимание (attention), восприятие аргументов (comprehension), убеждение (conviction) и действие (action).

Формула DIBABA предложена Г. Гольдманом в 1953 г. Название модели также является аббревиатурой немецких определений шести фаз процесса продажи:

определение потребностей и желаний потенциальных покупателей;

отождествление потребительских нужд с предложением рекламы;

«подталкивание» покупателя к необходимым выводам о покупке, которые ассоциируются с его потребностями;

учет предполагаемой реакции покупателя:

вызов у покупателя желания приобрести товар;

создание благоприятной для покупки обстановки.

Используемые модели «сильной рекламы» и «слабой рекламы» являются реализацией концепции иерархии воздействий, которая связана непосредственно с теорией психологии.

Так, модель «сильной рекламы» более распространенная в Северной Америке, исходит из следующего. После того, как в мозг человека поступает информация, тут же возникает эмоциональная реакция, стимулирующая приобретение товара. Данная схема имеет определенное сходство с классической теорией условного рефлекса И.П. Павлoвa.

Модель «слабой рекламы» предполагает следующую схему воздействия. Потребитель, получая осведомленность о товаре из рекламы, идет на «эксперимент» — он опробует товар. Только после того, как товар ему понравился, он будет покупать его в дальнейшем.

Схема сходна с психологической теорией «базового рефлекса» Скиннера. При этом реклама обладает только слабым действием, направленным на укрепление привычки или на уменьшение несоответствия между ожиданиями и реальностью. Потребителям нравится продукт, потому что они им пользуются; покупатели игнорируют рекламу просто потому, что им не нравится предлагаемый товар.

Модель VIPS была предложена английским рекламистом Дэвидом Бернстайном. Данной моделью он подчеркивал необходимость непосредственного влияния рекламы на потенциального потребителя. Составляющие модели таковы: visibility, identity, promise, simple-mindedness (соответственно: видимость, идентификация, обещание, целеустремленность).