Выборка относится к акту выбора определенного количества записей из большого набора данных для дальнейшего анализа. Бизнес-исследования часто генерируют огромное количество данных, особенно в исследованиях, ориентированных на рынок, таких как демография. Методы выборки в бизнес-исследованиях позволяют исследователям работать с более управляемым подмножеством данных, которое, по их мнению, точно отражает тенденции в большой коллекции.
Первичное исследование
Предприятия получают данные исследований, из которых можно брать образцы двумя различными способами. Первое, первичное исследование, включает в себя поиск данных из его источников. Опросы являются наиболее популярной формой первичного исследования, проводимого лично, по телефону, через Интернет или любым другим способом. Результаты первичного исследования являются собственностью, что означает, что ни одна другая компания не имеет доступа к результатам первичного исследования, если оно специально не предоставлено исследователем или не доступно для общественности.
Вторичное исследование
Когда первичные результаты исследований передаются другим исследователям, другие исследователи проводят вторичные исследования. Вторичное исследование в основном опирается на усилия других людей, которые нашли время, чтобы собрать большие наборы актуальных и ценных данных. Поиск средних показателей дохода Бюро статистики труда является примером вторичного исследования. Поскольку бюро уже провело обширную съемку и сбор данных, другие бизнес-исследователи могут воспользоваться этими данными практически без затрат.
Случайная выборка
Случайная выборка включает в себя выбор определенного количества элементов данных полностью случайным образом, а затем использование выборки для дальнейшего анализа. Случайная выборка может быть эффективной техникой при анализе довольно однородных наборов данных. Представьте себе компанию, которая хочет определить процент людей, у которых в конкретном состоянии диагностирован патологический ожирение. Вместо того чтобы работать с набором данных из нескольких миллионов записей, компания могла бы разумно проанализировать случайную выборку из нескольких сотен записей, чтобы получить число, которое приблизительно соответствует статистике всего набора данных.
Nth Name Sampling
Выборка N-го имени, также называемая систематической выборкой, аналогична случайной выборке, за исключением того, что она уменьшает влияние произвольного выбора данных. Систематическая выборка включает выбор каждой n-й записи данных для включения в выборку. Например, если у вас есть набор данных из одного миллиона ответов на опрос, вы можете выбрать каждую тысячную запись для включения в выборку, в результате чего вы получите более управляемую выборку из тысячи записей.
Контролируемая выборка
Контролируемая выборка берет очень специфические выборки из довольно разнородного набора данных. Контролируемая выборка является наиболее ценной при проведении вторичного исследования, поскольку первичное исследование может быть разработано так, чтобы при желании охватывать только конкретных респондентов.
Представьте себе компанию, которая покупает большой набор данных, содержащий информацию о возрасте, этнической принадлежности, образовании и доходах респондентов. Если компания хотела определить средний уровень дохода для определенной возрастной группы, она могла бы построить выборку, состоящую только из записей, которые соответствуют определенным возрастным критериям, прежде чем рассчитывать показатель дохода.
