Eșantionarea se referă la actul de selectare a unui număr specific de intrări dintr-un set mare de date pentru o analiză ulterioară. Cercetarea de afaceri generează adesea cantități mari de date, în special în cercetarea orientată spre piață, cum ar fi demografia. Tehnicile de eșantionare în cercetarea de afaceri permit cercetătorilor să lucreze cu un subset mai ușor de gestionat, pe care ei cred că reprezintă cu exactitate tendințele din colecția mai mare.
Cercetare primara
Întreprinderile câștigă date de cercetare din care să preleveze probe în două moduri distincte. Prima cercetare primară presupune saparea datelor din sursele lor. Sondajele sunt cea mai populară formă de cercetare primară, fie că este efectuată în persoană, prin telefon, prin Internet sau prin orice alte mijloace. Rezultatele cercetării primare sunt proprietate, ceea ce înseamnă că nici o altă companie nu are acces la rezultatele cercetării primare decât dacă este acordată în mod specific de către cercetător sau pusă la dispoziția publicului.
Cercetare secundară
Când rezultatele cercetării primare sunt împărtășite cu alți cercetători, ceilalți cercetători efectuează cercetări secundare. Cercetarea secundară se bazează, în esență, pe eforturile altora care și-au luat timp să compileze seturi mari de date relevante și valoroase. Privind cifrele privind veniturile medii din Biroul de Statistică a Muncii este un exemplu de cercetare secundară. Având în vedere că biroul a efectuat deja o analiză detaliată și compilarea datelor, alți cercetători din domeniul afacerilor pot profita de datele cu costuri reduse sau fără costuri.
Eșantionare aleatorie
Eșantionarea aleatorie implică alegerea completă a unui anumit număr de elemente de date aleatoriu, apoi folosirea eșantionului pentru o analiză ulterioară. Eșantionarea aleatorie poate fi o tehnică eficientă atunci când se analizează seturi destul de omogene de date. Imaginați-vă o companie care caută să determine procentul de persoane diagnosticate cu obezitate morbilă într-o anumită stare. În loc să lucreze cu un set de date de câteva milioane de intrări, compania ar putea analiza în mod rezonabil un eșantion aleatoriu de câteva sute de intrări pentru a ajunge la un număr care aproximează statistica întregului set de date.
Nth Nume eșantionare
Procesul de eșantionare a numelui N, denumit și eșantionare sistematică, este similar cu eșantionarea aleatorie, cu excepția faptului că reduce influența selecției arbitrare a datelor. Eșantionarea sistematică implică selectarea fiecărei intrări de date n pentru includerea într-o mostră. Dacă ați avea un set de date dintr-un milion de răspunsuri la sondaj, de exemplu, ați putea selecta fiecare intrare la mie o dată pentru a include într-un eșantion, lăsându-vă un eșantion mai ușor de gestionat de o mie de intrări.
Eșantionare controlată
Eșantionarea controlată necesită probe foarte specifice dintr-un set destul de eterogen de date. Eșantionarea controlată este cea mai valoroasă în realizarea cercetării secundare, deoarece cercetarea primară poate fi concepută pentru a viza numai respondenții specifici, dacă se dorește.
Imaginați-vă o companie care achiziționează un set mare de date care conține informații despre vârsta, etnia, educația și nivelul veniturilor respondenților. Dacă o societate dorea să determine nivelul mediu al veniturilor pentru o anumită grupă de vârstă, compania putea să construiască un eșantion format numai din intrări care să îndeplinească criteriile de vârstă specifice înainte de calcularea cifrei de venit.
