神秘顾客思考系列之十二：合适的抽样及检测安排

客户世界 | 2015年7月12日 | 客世原创 | 评论已关闭 | 1167

|马继华|2008-12-14

选择合适的有代表性的样本，对于所有市场调研项目和调研人员来说都是十分重要的。然而由于不同的操作方式、不同的项目要求，所需要的精确度或者调研人员对于抽样和非抽样误差的忍耐度也不同，特别是当成本节约或者其他好处可能成为降低精确度的补偿时。

比如，在传统的调查中，当为一个探索性调研项目选择样本及安排调查时，精确度一般不应该具有很高的优先性，因为并不需要一个非常具有代表性的样本。而对于其他更具结论性的项目而言，样本结果必须精确代表总体的属性，调研人员就必须愿意花一定的时间和金钱来取得精确性。

对于神秘顾客项目来说，很多情况是类似于一种普查的形式，抽样变得不那么重要。如果是在一个城市，一家服务性企业，比如麦当劳、肯德基，拥有的店面都是有限的，在一段时期内可以进行全面的检测。但是即使是这样的能够作到全面检测的情况，在同样的时点进行全面检测也几乎是没有必要的，只要我们依照统计学的抽样理论进行科学的设计，完全能够较小的成本实现全面的控制。而对于全面性或者行业领域的神秘顾客访问来说，进行抽样几乎是必然的。比如，北京商情对某省境内移动公司营业网点进行检测，每个地市、县、乡镇如果所有的网点都进行一遍地毯式检测就变得没有意义，只要有合适的抽样设计和访问安排，效果会达到理想的状态。

我们常用的抽样方法包括概率抽样和非概率抽样。

第五、非概率抽样：又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法，或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或“差”的样本，从而避免影响对总体的代表度。

常用的非概率抽样方法有以下四类：方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样。我们在进行神秘顾客项目的时候比较多的应用是配额抽样。

配额抽样指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先“分层”（事先确定每层的样本量）再“判断”（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。

2、概率抽样又称随机抽样，指在总体中排除人的主观因素，给予每一个体一定的抽取机会的抽样。特点为，抽取样本具有一定的代表性，可以从调查结果推断总体；操作比较复杂，需要更多的时间，而且往往需要更多的费用。

常用的有以下六种类型：

简单抽样即简单随机抽样，指保证大小为n的每个可能的样本都有相同的被抽中的概率。例如：按照“抽签法”、“随机表”法抽取访问对象，从单位人名目录中抽取对象。优点是随机度高，在特质较均一的总体中，具有很高的总体代表度；是最简单的抽样技术，有标准而且简单的统计公式。缺点是未使用可能有用的抽样框辅助信息抽取样本，可能导致统计效率低；有可能抽到一个“差”的样本，使抽出的样本分布不好，不能很好地代表总体。

系统抽样是将总体中的各单元先按一定顺序排列，并编号，然后按照不一定的规则抽样。其中最常采用的是等距离抽样，即根据总体单位数和样本单位计算出抽样距离（即相同的间隔），然后按相同的距离或间隔抽选样本单位。例如：从1000个电话号码中抽取10个访问号码，间距为100，确定起点（起点<间距）后每100号码抽一访问号码。兼具操作的简便性和统计推断功能，是目前最为广泛运用的一种抽样方法。

分层抽样是把调查总体分为同质的、互不交叉的层（或类型），然后在各层（或类型）中独立抽取样本。例如：调查零售店时，按照其规模大小或库存额大小分层，然后在每层中按简单随机方法抽取大型零售店若干、中型若干、小型若干；调查城市时，按城市总人口或工业生产额分出超大型城市、中型城市、小型城市等，再抽出具体的各类型城市若干。适用于层间有较大的异质性，而每层内的个体具有同质性的总体，能提高总体估计的精确度，在样本量相同的情况下，其精度高于简单抽样和系统抽样；能保证“层”的代表性，避免抽到“差”的样本；同时，不同层可以依据情况采用不同的抽样框和抽样方法。

整群抽样是先将调查总体分为群，然后从中抽取群，对被抽中群的全部单元进行调查。例如：按地块或街道抽样，以地块或街道等有地域边界的群体为第一抽样单位，在选出的地块或街道实施逐户抽样；调查中，最后一级抽样时，从街道中抽取若干检测单位。适用于群间差异小、群内各个体差异大、可以依据外观的或地域的差异来划分的群体。

多级抽样也叫多阶段抽样或阶段抽样，以二级抽样为例，二级抽样就是先将总分组，然后在第一级和第二中分别随机地抽取部分一级单位和部分二级单位。例如：以全国性调查为例，当抽样单元为各级行政单位时，按社会发展水平分层后（或按经济发展水平，或按地理位置分层），从每层中先抽几个地区，再从抽中的地区抽市、县、村，最后再抽至检测单位。

抽中概率与规模成比例抽样(PPS)是不等概率中最常用的一种方法，指在总体中参照各单位的规模进行抽样，规模大的被抽取的机会大，总体中每个个体被抽中的概率与该个体的规模成正比的抽样。神秘顾客的研究指标一般与规模无直接关系时，较少采用这种方法。

前面谈到抽样方法的一些基本分类和各自特点，需要注意的是，在实际的运用中，一个调查方案常常不是只局限于使用某一种抽样方式，而根据研究时段的不同采用多种抽样方法的组合为实现不同的研究目的，有时甚至在同一时段综合运用几种抽样方法。

在进行检测安排时，我们还不得不考虑我们所拥有的资源，完成项目所需要的时间，当然还必须满足统计分析的需要。

对于样本数量一般较小的神秘顾客的检测项目，为满足研究中发现问题和体现总体比较差异的要求，同时有效去除人为因素的干扰，检测的安排设计非常重要。比如，对客户服务热线的检查，就要考虑工作日与非工作日的差异、闲时与忙时的差异、深夜时段和白天时段的差异等对指标的影响。

在进行检测设计的时候，首先要通过事先定性分析或行业经验确定重要影响因素，根据影响因素的多少，可以根据研究的目标和费用预算情况参照适当的试验设计方法进行检测活动设计。

比如在某连锁超市的神秘顾客检查中，在一个月时间内对其所属三家连锁超市进行检测，使用三名不同的检测员，我们可以使用以下的设计方法：