Формулы, приведенные в табл. 2.1, используются при определении ошибок выборки, осуществляемой собственно случайным или механическим методами. [c.25]
При анализе результатов опроса вначале оценивается репрезентативность обследования путем расчета возможных ошибок выборки и определения доверительных интервалов. Если разница показателей по каким-либо группам опрошенных не выходит за пределы доверительных интервалов, то она не может быть признана существенной и такой разницей лучше пренебречь. [c.62]
В свою очередь, предполагаемый результат - это число, наиболее приближенное к фактическому проценту ошибок. Например, из всей совокупности просроченной дебиторской задолженности в сумме 200 млн руб. определен объем выборки 100 млн руб. (половина). По результатам выборки возможно выявление безнадежной задолженности (искомой ошибки) на 60 %, из чего аудитор делает вывод, что вся сумма безнадежной дебиторской задолженности в составе просроченной может иметь искажение в 120 млн руб. [c.52]
Есть другие подходы и формулы для определения объема выборки. Довольно часто в выборке надо учесть структуру генеральной совокупности, т.е. структуру рынка по сегментам, и при анкетировании опросить представителей всех сегментов в соответствующих пропорциях. Если структура генеральной совокупности не учтена, ошибки неизбежны. Суть этих ошибок часто заключается в том, что опрашиваются не те люди. Такие ошибки довольно часто происходят при изучении общественного мнения. Хрестоматийной стала ошибка, совершенная при изучении общественного мнения американских избирателей накануне очередных президентских выборов (см. отступление 5.4). [c.188]
Разрабатывая программу выборочного наблюдения, сразу задают величину допустимой ошибки выборки и доверительную вероятность. Неизвестным остается тот минимальный объем выборки, который должен обеспечить требуемую точность. Формулы для определения численности выборки (п) зависят от метода отбора. Они различны для расчета средней и доли и следуют из формул предельных ошибок выборки (табл. 2.2). [c.26]
В ходе проведения выборочного наблюдения исследователь несет определенную этическую ответственность перед заказчиком и респондентами. В отношении заказчика исследователь должен разработать такой план выборочного наблюдения, который позволил бы снизить вень систематических ошибок и ошибок выборки (см. 3). При необходимости следует использовать вероятностную выборку. При использовании детерминированного метода усилия должны быть направлены на получение репрезентативной выборки. Непрофессиональным и ошибочным считается подход к детерминированной выборке как к вероятностной и распространение ее результатов на всю изучаемую совокупность. Как показывает следующий пример, [c.434]
Так как в реальной ситуации нельзя знать заранее, какая часть из компаний, представленных в случайной выборке, потерпит банкротство в течение года и поскольку авторы двух рассматриваемых моделей, как можно предположить, устанавливали разделяющие уровни, исходя из каких-то конкретных предположений об априорных вероятностях банкротства и цене ошибок, мы упростили процедуру сравнения и ввели относительные разделяющие уровни. Иначе говоря, для каждой модели мы считали сигналами о банкротстве нижние 10% сигналов, выдаваемых моделью за очередной год. На деле такой подход означает общую 10-процентную априорную вероятность банкротства и такое отношение числа сигналов о банкротстве к реальным банкротствам в предыдущем тесте, которое определяется с помощью оптимизирующего порога. Кроме того, этот способ имеет то преимущество, что при этом минимизируются искажения, возникающие из-за большого разрыва во времени между публикацией Z-счета Альтмана и проведением эксперимента. Средние показатели за это время могли измениться, и поэтому разделение компаний на сильные и слабые, исходя из определенной пропорции, представляется более надежным. В табл. 9.2 приведены результаты эксперимента по прогнозированию банкротств на год вперед с указанием погрешности для каждой модели. [c.206]
Каждый, кому приходилось проводить исследование, связанное с большим количеством респондентов, в идеальном случае хотел бы, чтобы все эти люди — потенциальные покупатели продукта компании — были бы охвачены опросом. Однако совершенно очевидно, что это неосуществимо, поскольку никаких средств и времени не хватит на проведение 100-процентного опроса. Таким образом, следует выбрать определенную часть людей (сделать выборку) и использовать как показатель для всей той группы, которую они представляют. В выборку может быть включено и совсем небольшое число респондентов, так как все зависит от того, насколько точно она должна отражать общие взгляды и вкусы. Определяется это число при помощи статистических методик. Если при отборе не допускалось ошибок, то число отобранных может быть достаточно ограничено, и они в конкретных статистически обоснованных пределах будут представлять всю группу людей. [c.80]
Таким образом, в данной формуле точность - это частота совершения ошибок. Остановимся на смысле указанных выше оценок а)проверяемый признак верен (существует в проверяемой совокупности) либо б)проверяемый признак неверен (не существует в проверяемой совокупности). Скажем, одному из ассистентов аудитора поручено протестировать ежедневные отчеты по кассовой книге предприятия с иностранными инвестициями вместе со всеми прилагаемыми первичными документами (по соответствующим атрибутам, табл. 1.2). Допустим, аудитор определил для ассистента и объем выборки -документы за 2 месяца (апрель и декабрь). Ему объяснено, что на этой основе может быть получена определенная характеристика действенности и эффективности контрольных моментов у экономического субъекта (как элементов его внутрихозяйственного контроля). [c.16]
Вероятность появления прочих ошибок, т. е. возможности допустить другие погрешности, а в результате получить неправильные выводы, основанные на выборке (например, при неверном определении генеральной совокупности, пропуске допущенных ошибок при тестировании, применении неправильной техники выборочного наблюдения и т. д.) [c.27]
Ошибки наблюдения могут преувеличивать или преуменьшать полученные результаты выборки по сравнению с истинными , но они могут быть доведены до приемлемых размеров. Эти размеры и пределы ошибок наблюдения можно определить, причем определить с достаточной точностью. Для этого аудитор или супервайзер фирмы пользуется теорией вероятности и законом больших чисел, на этой основе осуществляется контроль качества оказываемых услуг со стороны аудиторской фирмы, и все это должно отсекать более или менее крупные, грубые промахи подобного рода. Одновременно путем планирования и правильной организации тестирования минимизируется и риск ошибок, не связанных с репрезентативностью выборки. Это риск прочих ошибок, которые могут быть допущены, например, при неверном определении совокупности, пропуске допущенных ошибок при тестировании, применении неправильной техники выборочного наблюдения и т.д. Риск допустить такие погрешности, а в результате получить неверные аудиторские доказательства (и сделать неправильные выводы в заключении), основанные на выборке, также должен быть сведен к минимуму. [c.50]
Систематические ошибки репрезентативности - это неточности, которые аудитор может получить в процессе статистического выборочного наблюдения по вполне определенным причинам. Такие ошибки могут возникнуть как следствие преднамеренного или непреднамеренного искажения информации. Систематические ошибки репрезентативности тоже могут привести к искажению полученных результатов (как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения), по которым аудитор будет судить о всей проверяемой совокупности. Таким образом, в основе систематических ошибок репрезентативности лежит именно выборка, именно сам несплошной характер наблюдения. [c.51]
И в последнюю очередь в основной части отчета необходимо особо оговорить границы и допущения полученных результатов, четко отметить, при каких обстоятельствах их можно применять, а при каких нельзя. Очевидно, что любое маркетинговое исследование может быть безупречным только в определенных границах и при некоторых, заранее оговоренных допущениях. Особо следует отметить возможные источники не связанных с выборкой ошибок, если читатель проигнорирует указанные границы (ограничения), в которых результаты исследования точно или с некоторой статистической погрешностью (указать, с какой) соответствуют реальной действительности, и попытается использовать полученные выводы в непохожей социальной (или другой) среде, ситуации. Так, если исследование проводилось в Алтайском крае, то это не означает, что его результаты могут быть применены и в Кемеровской области, хотя эти субъекты Российской Федерации граничат друг с другом. Об этом недвусмысленно должны быть предупреждены читатели отчета. Однако чрезмерно ограничивать результаты исследования, стараясь перестраховаться, тоже не следует. Если в отчете указано слишком много ограничений, это непременно вызовет негативную реакцию читателя (заказчика), его неудовлетворенность проделанной исследователями работы, ибо он не увидит практической ценности от результатов исследования (или будет в них сомневаться). [c.225]
Случайные ошибки возникают вследствие недосмотра, рассеянности, забывчивости, невнимательности работников бухгалтерии. Они проявляются случайным образом и в силу центральной предельной теоремы Ляпунова распределены в бухгалтерской информации, скорее всего, по нормальному закону. Причиной систематических ошибок чаще всего бывает неправильное понимание (непонимание) бухгалтером каких-либо правил учета, налогообложения, составления отчетности. Например, бухгалтер не знает, что при списании испорченных товаров за счет собственных источников организации следует вернуть бюджету предъявленный ранее НДС. Тогда он будет систематически повторять эту ошибку при каждом списании товаров. Другой причиной систематических ошибок может быть давление на работников бухгалтерии со стороны руководства. Например, при заполнении декларации по НДС руководство из желания уменьшить платежи ежемесячно требует от бухгалтера предъявлять бюджету НДС по неоплаченным товарам. Систематические ошибки распределены в бухгалтерской информации определенным образом, соответствующим причинам их появления. В последнем примере систематическая ошибка (искажение) будет присутствовать в каждой налоговой декларации по НДС в соответствующей графе. Это свойство систематических ошибок можно использовать при построении выборки. [c.72]
Таблицы 3.8, 3.9 используются для определения предельного значения ожидаемой ошибки рп в зависимости от количества ошибок ( — более 20%) в выборке т и объема выборки п. [c.89]
Сложнее обстоит дело с оценкой риска необнаружения RH. Величина RH является, как помним, вероятностью события Н — необнаружения аудитором существенных ошибок. При использовании аудитором выборочных методов определения ожидаемой ошибки событие Н может быть результатом появления хотя бы одного из двух совместных событий Ht и Н2. Событие Н, — необнаружение аудитором существенных ошибок в процессе проверки выборочных совокупностей. Вероятность этого события обозначим Run — риск необнаружения процедурный. Риск Rm может быть оценен аналогично риску Reu исходя из значений факторов 15-18 (табл. 3.5). Событие Н2 — наличие существенных ошибок в генеральной совокупности, в то время как определенное выборочными методами (см. формулы (3.5-3.7)) предельное значение ожидаемой ошибки Мп < S, и аудитор, проверяя выборки, существенных ошибок не пропустил. Вероятность события Н2 — это хорошо нам известный по предыдущим параграфам риск выборки Re. [c.119]
Иногда исследователи умышленно завышают отдельный тип ошибки, чтобы снизить об-ошибку, снижая размер других ошибок, Например, предположим, проводится почтовый опрос для определения потребительских предпочтений относительно покупки модной одежды в универмагах. Предлагалась выборка большого размера, чтобы снизить ошибку выборки. Доля ответов ожидается на уровне 30%. Учитывая ограниченный бюджет проекта и большой размер выборки, средств на дополнительный почтовый опрос не остается. Однако прошлый опыт показывает, что долю ответов можно увеличить до 45% с одним и до 55% с двумя дополнительными почтовыми отправлениями. Однако может быть желательным снизить размер выборки, так чтобы появились деньги для дополнительных почтовых отправлений. Хотя размера выборки увеличит ошибку выборки, два дополнительных почтовых отправления более чем возместят эту потерю за счет снижения систематической ошибки. [c.133]
Методику сбора вторичной информации нужно критически оценить, чтобы выявить источники возможных ошибок в ходе получения К вопросам методики относятся определение размера и природы выборки определение и качества ответов, разработка анкеты процедура проведения полевых работ анализ и обобщение полученных данных. Проверка информации на соответствие указанным параметрам помогает установить уровень ее надежности и актуальности, ее применимость к исследуемой задаче. Надежность и актуальность вторичной информации можно также проверить с помощью следующих критериев наличие ошибок, актуальность, соответствие характер и надежность. [c.150]
Научная природа маркетингового исследования не противоречит тому, что его проведение требует творческого подхода, интуиции и опыта. Каждый проект маркетингового исследования предоставляет возможность для обучения, и исследователь должен критически оценивать весь проект, чтобы по-новому осознать его и пополнить свои знания. Ключевой вопрос ли выполнить этот проект эффективнее " Конечно, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо получить ответы на более конкретные вопросы. Можно ли было иначе определить проблему, чтобы усилить ценность проекта для клиента и уменьшить затраты Мог ли другой подход к проблеме дать лучшие результаты Наилучший ли использован план исследования А как относительно методики сбора данных Может, лучше было использовать интервью в крупных торговых центрах, а не по телефону Наиболее ли приемлим использованный план определения выборки Предвидели ли мы все источники возможных ошибок исследования и держали их под контролем Если нет, то какие изменения можно было бы внести Как изменить подготовку и контроль полевых работников, чтобы улучшить сбор данных Была ли стратегия анализа данных эффективна в получении информации, полезной принятия решений Были ли выводы и рекомендации полезны для клиента Был ли адекватно написан и представлен отчет Был ли выполнен проект в срок и уложился ли он в отпущенный бюджет Если нет, то почему Сведения, полученные при такой оценке, принесут пользу исследователю и дут полезны при проведении последующих исследований. [c.859]
Примером первого случая может служить изучение вопроса что предпочитают пить по утрам жители определенного региона кофе или чай Первоначально было опрошено на основе формирования случайной выборки 100 респондентов, 60% которых отдают предпочтение кофе через год исследование было повторено, только 40 % из 300 опрошенных человек высказалось за кофе. Как можно сопоставить результаты этих двух исследований Прямым арифметическим путем сравнивать 40% и 60% нельзя из -за разных ошибок выборок. Хотя в случае больших различий в цифрах, скажем, 20% и 80% легче сделать вывод об изменении вкусов в пользу кофе. Однако, если есть уверенность, что эта большая разница обусловлена прежде всего тем, что в первом случае использовалась очень малая выборка, то такой вывод может оказаться сомнительным. Таким образом, при проведении подобного сравнения в расчет необходимо принять два критических фактора степень существенности различий между величинами параметра для двух выборок и средние квадратические ошибки двух выборок, определяемые их объемами. [c.42]
Выделение индивидуально значимых элементов до определения размера выборки важно потому, что, с одной стороны, результатом подобного действия будет меньшая по объему выборка, с другой, — уменьшается риск невыявления крупных ошибок. [c.139]
Нерепрезентативная выборка наиболее экономна с точки зрения временных и финансовых затрат. Элементы выборки доступны, готовы сотрудничать и их характеристики легко измерить. Несмотря на эти преимущества, данный метод выборочного наблюдения имеет ряд ограничений. Существует большой риск возникновения различных ошибок выборки, включая самовыбор респондентов. Нерепрезентативная выборка не может представлять какую-либо определенную сово-Поэтому абсолютно некорректно распространять на генеральную совокупность полученные при анализе нерепрезентативной выборки. Нерепрезентативная выборка не подходит для маркетинговых исследований, предусматривающих написание заключения обо всей совокупности. Нерепрезентативными выборками не рекомендуется пользоваться при проведении дескриптивного или причинно-следственного анализа, но их можно применять в поисковых исследованиях, направленных на появление новых идей, понятий или гипотез. Нерепрезентативные выборки можно применять для создания фокус-групп, для предварительных опросов или в экспериментальных исследованиях. Но даже в указанных случаях следует проявлять осторожность в оценке полученных результатов. Тем не менее этот метод иногда применяют даже в крупных исследованиях, как это показано наследующем примере. [c.419]
Аудитор проецирует ошибки, выявленные в ходе выборочной проверки, на генеральную совокупность. Существует несколько методов такого проецирования. Однако, в любом случае, метод проецирования должен соответствовать методу определения элементов выборки. Аудитор должен учитывать качественные характеристики обнаруженных ошибок. В случае, когда совокупность была разделена на подсовокупности, проецирование ошибок производится отдельно по каждой из них с последующим обобщением результатов. [c.126]
Суть этой проблемы лучше всего объяснить на конкретном примере. Пусть обучающие примеры порождаются некоторой функцией, которую нам и хотелось бы воспроизвести. В теории обучения такую функцию называют учителем. При конечном числе обучающих примеров всегда возможно построить нейросеть с нулевой ошибкой обучения, т.е. ошибкой, определенной на множестве обучающих примеров. Для этого нужно взять сеть с числом весов большим, чем число примеров. Действительно, чтобы воспроизвести каждый пример у нас имеется Р уравнений для W неизвестных. И если число неизвестных меньше числа уравнений, такая система является недоопределенной и допускает бесконечно много решений. В этом-то и состоит основная проблема у нас не хватает информации, чтобы выбрать единственное правильное решение - функцию-учителя. В итоге выбранная случайным образом функция дает плохие предсказания на новых примерах, отсутствовавших в обучающей выборке, хотя последнюю сеть воспроизвела без ошибок. Вместо того, чтобы обобщить известные примеры, сеть запомнила их. Этот эффект и называется переобучением. [c.63]
Однако репрезентативная выборка не может защитить аудитора от отдельных ошибок, которые впоследствии могут оказать серьезное влияние на финансовую отчетность ошибки определения нерепрезентативности, нетипичная выборка в совокупности. При желании аудитор может соблюдать равновесие между репрезентативными и ключевыми элементами в выборке. [c.42]
История изучения общественного мнения знает немало таких ошибок. Очевидно, эти ошибки, в людях, не посвященных в тонкости формирования выборок, и до сих пор порождают чувство недоверия к подобной информации. В частности, утверждают, что раз опрошены не все представители того или иного слоя населения, то правдивой информация быть не может. Возражая против таких утверждений, один из руководителей американского института Гэллапа, занимающегося изучением общественного мнения, сказал Если вы хотите убедиться, насколько вкусным получился суп, вовсе не обязательно съесть всю кастрюлю. Для этого надо взять одну ложку супа, предварительно перемешав всю кастрюлю, в которой бы оказались все его ингредиенты, и съесть только ее. Этого будет вполне достаточно для того, чтобы составить свое представление о том, что получилось . Кстати, когда французы утверждают, что не нужна целая бочка вина, чтобы судить о его качестве , они тоже имеют в виду разумную величину выборки. Точно так же надо поступать и при определении выборки в маркетинговых исследованиях. Чтобы выборка оказалась репрезентативной, надо перемешать всю генеральную совокупность и с соблюдением имеющихся пропорций выбрать из нее типичных представителей, которые будут характеризовать ее в целом. [c.188]
Систематические (невыборочные) ошибки errors) не имеют отношения к формированию выборки, они могут быть случайными и неслучайными, появляться в результате множества включая ошибки в определении проблемы, разработке подхода, шкал, структуры анкеты, методах интервьюирования, подготовке и анализе данных. Систематические ошибки состоят из ошибок ненаблюдения и ошибок наблюдения. [c.131]
Чтобы избежать ошибок при формировании выборки, исследователь должен иметь возможность контролировать совокупность, из которой отбираются респонденты. Также следует убедиться, что респонденты не отвечают больше одного раза, Этим требованиям удовлетворяют опросы, проводимые по электронной почте, в которых исследователь выбирает определенных респондентов. Более того, анкеты можно запрограммировать таким образом, чтобы возвращаемые ответы автоматически сопоставлялись с соответствующим исходящим электронным сообщением. Это условие также выполняется в Web-опросах, где отобранным респондентам по электронной почте посылаются приглашения с просьбой посетить Web-сайт, на котором проводится опрос. В таком случае опрос проводится на скрытой, защищенной паролем странице в Internet. Таким образом, другие пользователи Internet не имеют к ней доступа. [c.435]