Размер выборки

Представьте ситуацию: маркетолог планирует опрос клиентов. В базе — 50 000 человек. Руководитель спрашивает: «Сколько ответов нам нужно?», маркетолог называет число «чем больше, тем лучше» и закладывает бюджет на 5 000 респондентов. Опрос проходит, деньги потрачены — и внезапно оказывается, что по тем же выводам вполне хватило бы 400–500 ответов.

Обратная крайность: команда запускает исследование «на коленке», собирает 40 ответов и делает далеко идущие выводы о всей аудитории. Через пару месяцев оказывается, что решения были приняты на основе шума, а не данных. В обоих случаях проблема одна и та же — никто заранее не подумал о размере выборки и о том, как он связан с точностью и надёжностью опроса.

Что такое размер выборки простыми словами

Размер выборки (Sample Size) — это количество респондентов, чьи ответы вы используете для анализа и выводов о всей целевой группе. Проще: сколько людей нужно опросить, чтобы результат отражал мнение не только этих людей, но и всей генеральной совокупности с приемлемой погрешностью.

Важно различать три цифры: сколько приглашений вы разослали, сколько людей начали опрос и сколько его завершили. С точки зрения статистики размер выборки — это именно число завершённых, валидных ответов. Метрики вроде Response Rate, Abandonment Rate и Yield Rate помогают понять, сколько приглашений нужно отправить, чтобы получить нужное количество таких ответов.

От чего зависит, сколько людей нужно опросить

Иногда можно услышать правила вроде «для любого исследования достаточно 100 ответов». Они удобны, но неверны. Корректный размер выборки зависит от нескольких параметров.

1. Величина генеральной совокупности. Сколько всего людей в группе, о которой вы хотите сделать выводы: 2 000 клиентов, 50 000 подписчиков, миллион жителей города? Интуитивно кажется, что для миллиона нужно в десятки раз больше ответов, чем для двух тысяч. На практике, начиная примерно со 100 000, влияние размера совокупности на расчёт слабеет: для схожих настроек точности вам всё равно понадобится порядка нескольких сотен респондентов.

2. Допустимая погрешность. Насколько вы готовы мириться с неточностью? В исследованиях потребителей часто используют доверительный интервал ±5%. Это значит, что при доле ответа «да» 60% реальное значение в совокупности с высокой вероятностью лежит между 55% и 65%. Чем уже интервал (±3%, ±2%), тем больше нужна выборка.

3. Уровень уверенности в результатах. Стандарт в прикладных исследованиях — уровень доверия 95%. Для критичных управленческих решений иногда берут 99%, для быстрых скрининговых опросов — 90%. Интуитивно: чем выше ваша требовательность к надёжности, тем больше людей нужно опросить.

4. Ожидаемое распределение ответов. Если вы предполагаете, что мнения разделятся примерно пополам (50/50), размер выборки нужен максимальный. Если же почти все точно выберут один вариант (например, 90% клиентов пользуются только одним тарифом), требуемая выборка меньше — потому что вариативность ниже. Когда заранее ничего не известно, в расчётах обычно берут «худший» сценарий — 50%.

Строгая математика этих расчётов описана в статьях про доверительный интервал (Confidence Interval) и статистические погрешности. Для практики важнее запомнить логику: вы настраиваете «ползунки» точности и уверенности — и под них подбирается нужный объём выборки.

Интуитивные ориентиры без формул

Полноценный расчёт обычно делается через статистический калькулятор, но полезно иметь в голове несколько порядков величин.

Около 100 ответов. Подходит для разведочных опросов, проверки гипотез, тестов формулировок. Позволяет увидеть грубые тенденции, но не даёт надёжных количественных оценок.

Около 300–400 респондентов. Классический ориентир для маркетинговых исследований с погрешностью около ±5% и уровнем доверия 95%. Именно такой порядок величин чаще всего используется, когда говорят о «репрезентативном опросе горожан» или клиентов.

800–1200 и больше. Нужны, когда важно анализировать подгруппы: мужчин и женщин, регионы, возрастные категории. Если вы хотите надёжно сравнивать сегменты внутри выборки, внутри каждого сегмента тоже должно быть достаточно наблюдений.

Ключевой вывод: после определённого порога добавление ещё сотен респондентов даёт всё меньше прироста точности. Удвоение выборки не удваивает надёжность. Поэтому нет смысла бесконечно «набивать» опрос ответами — важнее заранее понять, какой объём оправдан для вашей задачи.

Как связаны размер выборки и бюджет

В реальных проектах размер выборки редко ограничивается только статистикой. Чаще всего есть финансовый и временной потолок: у исследования есть дедлайн и бюджет на сбор ответов.

Стоимость одного ответа. Если вы используете панель респондентов или платные каналы привлечения, каждый заполненный опрос стоит денег. Тогда увеличение выборки на 200 человек — это не только рост точности, но и дополнительная строка в смете.

Сроки полевого этапа. Даже при бесплатном канале привлечения (собственная база клиентов, соцсети) большое количество ответов требует времени. Чем быстрее вы хотите закончить сбор, тем сильнее будете зависеть от доли ответивших и размеров приглашённой аудитории.

В WebAsk можно контролировать объём данных технически: с помощью настроек лимитов на сбор ответов (ограничение по числу респондентов) и выбора канала распространения. При работе с панелью респондентов через сервис «WebOtvet» вы заранее задаёте нужное количество заполненных анкет и параметры аудитории — система сама добирает нужный объём.

Пример: как посчитать объём выборки для интернет-магазина

Представим компанию, которая хочет измерить удовлетворённость покупкой в интернет-магазине. За месяц заказы делают около 20 000 клиентов. Руководство хочет понимать, насколько точными будут цифры в отчёте, и одновременно не переплатить за лишние ответы.

Команда формулирует требования: «Нас устраивает погрешность около ±5% и стандартный уровень доверия 95%. Нас интересует доля довольных клиентов, и мы заранее не знаем, как она распределится — возьмём консервативное допущение 50%».

Подставив эти параметры в любой статистический калькулятор, они получают ориентир порядка 380–400 валидных ответов. Дальше маркетолог смотрит на историю прошлых опросов и видит, что обычно отвечает 10% приглашённых. Значит, нужно разослать приглашение примерно 4 000 клиентам, а в настройках опроса ограничить сбор 450–500 ответами, чтобы был небольшой запас на чистку данных.

Если же задача меняется — например, компания хочет отдельно сравнить покупателей из Москвы и регионов, — придётся считать не только общий объём, но и минимальное количество анкет внутри каждого сегмента. Тогда итоговый план может вырасти до 700–800 ответов, но это уже осознанное решение, а не «на всякий случай».

Количественные и качественные исследования: когда считать людей, а когда — глубину

Важно помнить, что разговор о размере выборки относится прежде всего к количественным исследованиям, где вы работаете с процентами и доверительными интервалами. Подробнее о таких подходах — в статье «Всё про количественные исследования».

В качественных методах (глубинные интервью, фокус-группы, этнографические исследования) математика другая. Там важнее не число участников само по себе, а насыщение: момент, когда новые респонденты перестают приносить принципиально новую информацию. Подробно про качественные подходы рассказывает термин Qualitative Research в глоссарии WebAsk.

Типичная ошибка — «перетащить» количественное мышление в качественное поле: посчитать, что 20 интервью — это «мало», а 100 — «надёжно». На самом деле для многих задач по изучению мотивации и сценариев поведения достаточно 10–20 хорошо проведённых интервью, а вот для оценки долей и процента довольных уже требуется полноценная численная выборка.

Типичные ошибки, связанные с размером выборки

Слишком маленькая выборка. На 20–30 ответах легко увидеть «красивый график», но трудно отличить закономерность от случайного шума. Один-двое активных респондентов могут резко сместить среднее значение, а выводы окажутся преувеличенными.

Игнорирование структуры аудитории. Можно опросить 500 человек, но почти всех — из одной подгруппы, и получить искажённую картину. Размер выборки и её структура должны рассматриваться вместе: иногда лучше опросить 300 человек, но обеспечить сбалансированное представительство сегментов.

Перерасход бюджета ради «красивого числа». Желание увидеть «круглую» цифру в отчёте (1000, 2000 респондентов) иногда приводит к тому, что исследование становится неоправданно дорогим, а качество выводов почти не меняется по сравнению с аккуратно рассчитанной меньшей выборкой.

Отсутствие расчёта на этапе планирования. Часто о размере выборки начинают думать уже после запуска опроса: «Сколько соберём, столько и будет». Такой подход затрудняет интерпретацию результатов и не позволяет заранее оценить, насколько надёжными будут выводы.

Практические рекомендации

Начинайте с цели и допустимой погрешности. Сформулируйте, какие решения будут приниматься по результатам опроса, и определите, какой уровень неточности приемлем. Для стратегических решений имеет смысл заложить более строгие параметры и, как следствие, больший объём выборки.

Используйте онлайн-калькуляторы или встроенные инструменты. Не обязательно выводить формулу на бумаге. Достаточно ввести размер аудитории, желаемую погрешность и уровень доверия — и получить ориентир по количеству ответов. Главное — осознанно задать входные параметры.

Планируйте не только количество ответов, но и путь к ним. Оцените, какой процент приглашённых обычно отвечает на ваши опросы, и рассчитайте, сколько людей нужно пригласить, чтобы получить целевой объём. Это поможет избежать разочарования, когда через неделю вы видите только десятки ответов вместо сотен.

Закладывайте резерв на чистку данных. Всегда есть ответы, которые придётся удалить: дубли, «прокликивания», заведомо несерьёзные анкеты. Поэтому планируемый размер выборки лучше немного завысить, чем получить в итоге меньше валидных данных, чем нужно.

Размер выборки — это не магическое число, а осознанный компромисс между точностью, бюджетом и сроками. Чем раньше вы зададите себе вопросы «какую погрешность мы готовы принять?» и «сколько решений зависит от этого опроса?», тем проще будет выбрать разумный объём выборки и не переплатить за лишние ответы.