Odber vzoriek sa vzťahuje na akt výberu špecifického počtu položiek z veľkého súboru údajov pre ďalšiu analýzu. Podnikový výskum často vytvára obrovské množstvo údajov, najmä v oblasti výskumu zameraného na trh, ako je napríklad demografia. Techniky odberu v podnikateľskom výskume umožňujú výskumným pracovníkom pracovať s lepšie zvládnuteľnou podmnožinou údajov, o ktorých sa domnievajú, že presne reprezentujú trendy vo väčšej zbierke.
Primárny výskum
Podniky získavajú výskumné údaje, z ktorých môžu odoberať vzorky dvomi odlišnými spôsobmi. Prvý primárny výskum zahŕňa kopanie dát zo svojich zdrojov. Prieskumy sú najobľúbenejšou formou primárneho výskumu, či už osobne, cez telefón, cez internet alebo iným spôsobom. Výsledky primárneho výskumu sú proprietárne, čo znamená, že žiadna iná spoločnosť nemá prístup k výsledkom primárneho výskumu, pokiaľ nie je výslovne udelená výskumným pracovníkom alebo sprístupnená verejnosti.
Sekundárny výskum
Keď sa primárne výsledky výskumu zdieľajú s ostatnými výskumníkmi, ostatné vedci vykonávajú sekundárny výskum. Sekundárny výskum sa v podstate spolieha na úsilie iných, ktorí si našli čas na zostavenie rozsiahlych súborov relevantných a hodnotných údajov. Priznanie priemerných údajov o príjmoch z Úradu štatistiky práce je príkladom sekundárneho výskumu. Vzhľadom na to, že kancelária už vykonala rozsiahle prieskumy a zostavovanie údajov, ostatní výskumní pracovníci v oblasti podnikania môžu využívať údaje s malými alebo žiadnymi nákladmi.
Náhodné vzorkovanie
Náhodné odoberanie vzoriek zahŕňa voľbu určitého počtu dátových položiek úplne náhodne a potom použiť vzorku na ďalšiu analýzu. Náhodné odoberanie vzoriek môže byť účinnou metódou pri analýze pomerne homogénnych súborov údajov. Predstavte si spoločnosť, ktorá sa snaží určiť percento ľudí, ktorí sú v určitom štáte diagnostikovaní morbidne obézni. Namiesto toho, aby pracovala s dátovým súborom niekoľkých miliónov záznamov, mohla spoločnosť rozumne analyzovať náhodnú vzorku niekoľkých stoviek záznamov, aby získala číslo, ktoré približuje štatistiku celého súboru údajov.
Nth Name Vzorkovanie
Vzor názvov N, nazývaný tiež systematický odber vzoriek, je podobný náhodnému výberu vzoriek, okrem toho, že znižuje vplyv ľubovoľného výberu údajov. Systematické odbery vzoriek zahŕňajú výber každej n-tej dátovej položky na zaradenie do vzorky. Ak by ste mali napríklad dátový súbor vo výške jedného milióna prieskumov, mohli by ste vybrať každú tisícú položku, ktorá by bola zahrnutá do vzorky, čím by ste mali viac spravovateľnej vzorky tisíc položiek.
Kontrolované odbery vzoriek
Kontrolovaný odber vzoriek vyžaduje veľmi špecifické vzorky z pomerne heterogénneho súboru údajov. Kontrolované odbery vzoriek sú najužitočnejšie pri vykonávaní sekundárneho výskumu, pretože primárny výskum môže byť navrhnutý tak, aby sa zameral len na konkrétnych respondentov, ak je to potrebné.
Predstavte si spoločnosť, ktorá nakupuje veľký súbor údajov obsahujúci informácie o veku, etnicite, vzdelanosti a úrovni príjmu respondentov. Ak by spoločnosť chcela určiť priemerné úrovne príjmov pre určitú vekovú skupinu, mohla by spoločnosť vytvoriť vzorku pozostávajúcu iba z položiek, ktoré spĺňajú špecifické vekové kritériá pred výpočtom príjmového čísla.
