Маркетинговые исследования часто требуют оценки многих характеристик интересующей генеральной совокупности. Фактически все исследования, проводимые с применением количественных методов, основаны на подобных задачах. Например, предметом интереса может быть средний уровень известности торговой марки среди жителей города или мнение студентов университета относительно установки нового учебного оборудования. Маловероятно, что в этих случаях будет проведен опрос всех горожан или студентов, поскольку это неоправданно с точки зрения соотношения затрат и выгод. Кроме того, это не является необходимым. Для решения задач исследования с соблюдением требований эффективности затрат и точности данных, исследователи отбирают часть элементов, способную точно представлять всю исследуемую совокупность, другими словами - формируют выборку. Выборка применяется, когда размеры совокупности велики или когда для получения информации от всей совокупности необходимо затратить слишком много времени и средств.
Процесс расчета выборки - достаточно сложное мероприятие, доступное только специалистам с соответствующими навыками в области исследований и статистики. Главными параметрами при этом являются тип и объем выборки. Типы выборки очень разнообразны, и в каждом отдельном случае следует внимательно подходить к вопросу выбора из них. Объем выборки рассчитывается с применением специальных статистических формул, основанных на теории случайного распределения Гаусса, а для удобства расчета случайных выборок применяется калькулятор выборки.
В результате правильно разработанной выборки достигается ее важнейшее свойство -репрезентативность. Этот термин означает способность выборки правильно и точно передавать свойства и характеристики генеральной совокупности, в которой эта выборка проводилась. Другими словами, если показатели какой-то характеристики выборки, например распределение ее участников по возрасту, соответствует показателям этой же характеристики по генеральной совокупности точно или с незначительным отклонением, выборка считается репрезентативной. Это отклонение должно соответствовать или не превышать диапазон установленного доверительного интервала. Только в таком случае на основании данных проведенного исследования можно принимать прогнозируемые управленческие решения.
