Не совсем настоящие пока, до защиты по крайней мере. Выборка вполне репрезентативна. Как раз с семибалльной шкалой точность увеличивается, ведь градация ответов становится более объемной.:cool:

У статистики почему-то другое мнение. :-)

Возможно, но обычно считается, что самый неточный вопрос - открытый, то есть без вариантов. Далее идет бинарный по типу да\нет, потом с учетом увеличения вариантов ответов точность возрастает. Ведь одно дело ответить "да" или "нет", другое - может оказаться, что респондент не знает, не уверен либо имеет какие-то существенные оговорки, которые и закладываются в ответы. С точки зрения обработки, возможно, это труднее. Не знаю, особо не интересовался этим. Парадоксально, но пока не нашли ни одного социолога, имеющего опыт проведения опросов. Мдя :-)

Любопытный, зато я — маркетолог, имеющий опыт проведения опросов. :-) И я с чистой совестью рекомендую сначала почитать учебник по статистике, от корки до корки, дабы потом не было мучительно больно за прожитые годы.

Вкратце: что вопрос с дихотомическим ответом, что вопрос с выборочным ответом имеют одинаковую ошибку выборки при одинаковой доверительной вероятности. Открытые вопросы потом сводятся к выборочным с соответствующими последствиями.

Вот с этого места поподробнее. Я аж заинтересовался: вдруг чего новое узнаю.
Вообще-то, рекомендуется переводить дихотомическую шкалу в 5-7 бальную, чтобы уменьшить необходимую выборку. Но я не маркетолог, я статистическим управлением качеством занимаюсь. И тоже имею опыт опросов, в том числе по SERQUAL.

Основы статистики мне знакомы, и для меня совершенно однозначно понятно, что "вопрос с дихотомическим ответом и вопрос с выборочным ответом имеют одинаковую ошибку выборки при одинаковой доверительной вероятности", поскольку шкалы не имеют никакого отношения к выборке. Речь шла все-таки о точности ответов респондентов, а не о точности самой выборки.
Модераторам: можно поделить тему на ветку помощи по проведению опросов и на ветку, где обсуждается отдельно методика? А не то "зафлудится" топик не тем, чем надо бы :-)

Hogfather, вкратце:

Есть выборка для изучения дихотомического признака. Это значит, нам нужно найти долю прямого признака (p) и долю обратного (1−p). Задаем параметры выборки: доверительный интервал, дисперсию признака в генеральной совокупности (или берем ее как ¼) и т. д. Считаем.

Теперь делаем выборку для изучения качественного признака. Поскольку качественный — не количественный, то нам нужно найти долю первого признака (p₁), второго (p₂), третьего (p₃), ..., последнего (1−p₁−p₂−...−...p_n-1). Ничего похожего не замечаете? Правильно, временно считаем первый признак прямым, а второй и последующие — обратным. Потом второй считаем прямым, остальные — обратным, и т. д. Таким образом, задача сводится к предыдущей.

Поскольку дисперсия в генеральной совокупности неизвестна, то ее в обоих случаях принимают за ¼.

Степан Капуста, ну, а теперь что я имел ввиду.
Пусть мы исследуем качество приготовления борща и ставим оценки: фигово и зашибись
В таком случае, минимальный размер выборки равен

http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5...0%281-p%29.gif
где n - размер выборки
p - предполагаемая доля прямого признака (матожидание)
h - требуемая точность
Примечание 1: 95% доверительный интервал и выборка более 30, иначе не 1.96

Пример 1: Пусть точность равна +-0.1, а p=0.5 тогда минимальный размер выборки равен 96.04

Коню понятно, что зная размер выборки можно оценить точность
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5...%7Bn%7D%7D.gif

Но мы не об этом. Берем и делаем шкалу от 1 до 7 и спрашиваем про наш борщ, насколько он воспринимается потребителем как офигенный

Тогда размер минимальный размер выборки считается по формуле
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5...%7D%29%5E2.gif
где S - стандартное отклонение выборки. Умные книжки говорят, что в данном случае нужно не выпендриваться, а для подсчета СКО делить размах на 5 (именно на 5, а не 6). Ну а точность рекомендуют брать как размах деленный на 10.
n=(1.96*(6/5)/0.6)^2=15,37

Иными словами, чем больше градаций шкалы, тем лучше.
Это на пальцах.

Ну, еще приличные люди используют потом медиану и IQR, потому как так гораздо кошернее. Но это совсем другая история.

Любопытный, привет. Не могу не ответить, учитывая, сколько раз мне самому здесь помогали.
У меня был своеобразный соц. опрос или анкетирование. Но я, во-первых, не социолог (но, мне кажется, это и не важно в данном случае). Во-вторых, как участники начали "меряться письками" (это я по-доброму пытаюсь пошутить) - я немного потерялся, что надо тебе самому, так как эти формулы для меня, что писмена майя, - но, опираясь на первое сообщение темы, мне кажется, мой опыт будет тебе весьма полезен. Тем более, тебя интересуют технические моменты. Чтобы не отвлекать доблестных мужей от дискуссии, подробности кину тебе в почту личную чуть позднее: комп чего-то забарахлил.

Кстати, касательно количества опрашиваемых. Помню, что читал у нескольких авторитетов, что для корректного понимая общей картины хватает 200 человек выбранной фокус группы (не важно по какому принципу: социальные признаки, возрастные, гендерные или вообще групповой опрос). Количество свыше лишь просто увеличивает количество, оставляя процентное соотношение неизменным. Я, кстати, сам в этом убедился.

апд: Любопытный, отправил в личку описание. Плюс несколько страниц из своей диссертации вставил.

Любопытный, Я, конечно. не социолог, но мне тоже кажется, что за 1 тысячей опрашиваемых гнаться не стоит. Я для диссертации проводила опрос, у меня было 500 респондентов. А так может Вам больше сосредоточиться на качественных исследованиях, например, обсуждение в фокус-группах, интревьюирование с самими молодыми специалистами и их работодателями?