Dobór próby we współczesnych badaniach marketingowych. Podejście ilościowe, jakościowe i mieszane

Opis

Rok wydania 2021

Problematyka doboru próby jest jedną z najczęściej poruszanych obszarów metodycznych w badaniach marketingowych. Strategie i schematy doboru są związane z rodzajem podejmowanych badań, charakterem losowanych lub wybieranych jednostek, ich dostępnością oraz stosowanymi metodami analizy danych. Zagadnienia te są przedmiotem niniejszego opracowania. Jest ono pokłosiem XXIII Warsztatów Metodologicznych im. Profesora Stefana Mynarskiego organizowanych w 2019 roku w Uniwersytecie Szczecińskim. Warsztaty te odbywają się cyklicznie od 1996 roku i są poświęcone dyskusjom nad wybranymi zagadnieniami metodologicznymi związanymi z badaniami marketingowymi. Stanowią one również płaszczyznę integracji wiedzy z obszaru marketingu, statystyki, metodologii badań, zarządzania, ekonomii i socjologii.

Monografia składa się z dziesięciu rozdziałów poświęconych problematyce doboru próby we współczesnych badaniach marketingowych i obejmuje zagadnienia dotyczące doboru próby w podejściach ilościowych, jakościowych i mieszanych, specyfikę doboru próby w badaniach sondażowych i eksperymentalnych, w modelach eksplanacyjnych i predykcyjnych, specyfikę prób badawczych w podejściach jedno- i wielopoziomowych, zagadnienia imputacji braków danych oraz badania z wykorzystaniem prób studenckich.

Przedstawione przez autorów metody dobierania próby i aspekty związane z tym postępowaniem mają służyć wspieraniu badaczy rynkowych w rozwiązywaniu stawianych przed nimi problemów i prawidłowej realizacji celów badawczych. Monografia jest więc przeznaczona dla osób zainteresowanych prowadzeniem badań marketingowych, a więc badaczy zatrudnionych w agencjach badawczych, pracowników przedsiębiorstw realizujących własne badania, a także pracowników naukowych i studentów uczelni ekonomicznych.

Ze wstępu

Rozdział 1

Dobór próby w badaniach ilościowych

1.1. Wprowadzenie

1.2. Istota badań ilościowych

1.3. Rozmiar próby

1.4. Rodzaje prób w badaniach ilościowych

1.4.1. Próby nielosowe

1.4.2. Próby losowe

Rozdział 2

Specyfika i zasady doboru próby w badaniach jakościowych

2.1. Wprowadzenie

2.2. Zasady i uwarunkowania doboru próby w badaniach jakościowych

2.3. Dobór próby w przekroju wybranych metod i technik badań jakościowych

2.4. Podsumowanie

Rozdział 3

Diady – zastosowania i dylematy doboru próby

3.1. Wprowadzenie

3.2. Diada jako technika badawcza – podstawy teoretyczne

3.3. Proces doboru próby do diad

3.4. Dobór próby w badaniach prowadzonych z wykorzystaniem diad

3.5. Uwagi końcowe

Rozdział 4

Dobór próby i analiza wyników w badaniach jakościowych

4.1. Wprowadzenie

4.2. Dobór próby i analiza danych w badaniach jakościowych – wybrane aspekty teoretyczne

4.3. Metodyka i wyniki badań własnych

4.4. Podsumowanie

Rozdział 5

Dobór próby w badaniach mieszanych

5.1. Przesłanki podjęcia problemu doboru próby w podejściu mieszanym

5.2. Metody łączące ilościowy i jakościowy dobór do próby wykorzystywane w badaniach mieszanych

5.3. Model doboru próby w badaniach mieszanych

5.4. Dobór próby w podejściu mieszanym – wyniki badań

5.5. Podsumowanie

Rozdział 6

Dobór próby w badaniach eksperymentalnych

6.1. Wprowadzenie

6.2. Istota eksperymentu

6.3. Założenia doboru próby w badaniach eksperymentalnych

6.4. Przykłady doboru próby w eksperymentach marketingowych

6.5. Podsumowanie

Rozdział 7

Dobór próby w wielopoziomowych modelach strukturalnych

7.1. Obszary wielopoziomowych badań marketingowych – wprowadzenie

7.2. Schematy losowania w analizach wielopoziomowych

7.3. Modelowe podejście do wyboru prób zespołowych

7.4. Ocena efektu ankieterskiego

Rozdział 8

Dobór próby w modelach predykcyjnych data mining

8.1. Wybór zbioru danych do analizy – wprowadzenie

8.2. Wybrane sposoby wyodrębniania podzbioru uczącego

8.2.1. Proste metody podziału zbioru danych

8.2.2. Wielokrotny sprawdzian krzyżowy

8.2.3. Sprawdzian krzyżowy Monte Carlo

8.2.4. Procedura „opuść jeden”

8.2.5. Bootstrap

8.3. Wybór zbioru danych – przypadek niezbilansowanych prób

8.3.1. Redukcja klasy większościowej

8.3.2. Powiększanie klasy mniejszościowej

8.4. Wybór zbioru danych – przypadek dużych zbiorów danych (big data)

8.4.1. Strategie analityczne big data

8.4.2. Metody oparte na bootstrapie

8.5. Podsumowanie

Rozdział 9

Braki odpowiedzi i ważenie próby

9.1. Wprowadzenie

9.2. Metody eliminacji braków danych

9.2.1. Usuwanie braków obserwacjami

9.2.2. Usuwanie braków parami

9.3. Ważenie zbioru danych

9.4. Jednokrotna imputacja braków danych

9.4.1. Podejścia do imputacji danych

9.4.2. Imputacja z wykorzystaniem średniej

9.4.3. Imputacja z wykorzystaniem regresji

9.4.4. Imputacja losowa w klasach (hot-deck)

9.4.5. Imputacja metodą najbliższego sąsiada

9.4.6. Ekstrapolacja ostatniej obserwacji (LOCF)

9.5. Imputacja wielokrotna

9.5.1. Zasady imputacji wielokrotnej

9.5.2. Imputacja metodą największej wiarygodności

9.5.3. Imputacja algorytmem EM (expectation–maximization)

Rozdział 10

Próby studenckie w badaniach marketingowych

10.1. Skala i obszary wykorzystania prób studenckich w badaniach marketingowych

10.2. Argumenty przeciwko wykorzystywaniu prób studenckich w badaniach

marketingowych

10.3. Argumenty przemawiające za wykorzystaniem prób studenckich w badaniach

marketingowych

10.4. Problemy związane ze stosowaniem prób studenckich i możliwości ich rozwiązania

Literatura