уточнения с точки зрения достоверности результатов, даже если они выражены в столь обтекаемой форме. В тех случаях, когда удается сравнить результаты фокус-групповой сессии и параллельно проведенного количественного опроса, часто выясняется, что там, где на фокус-группах некое мнение высказывает «большинство» (условно – 70% респондентов), количественный опрос показывает очевидное, хотя и значимое меньшинство (условно – 30%).
Причины этого явления на сегодняшний день не ясны. Одно из возможных объяснений выдвигает на первый план – статистический сдвиг выборки, обусловленный малой численностью респондентов. Второе объяснение состоит в том, что методы рекрутинга в количественных и качественных исследованиях сильно различаются, что накладывает свой отпечаток на количественное распределение мнений. Наконец, третья гипотеза состоит в том, что в фокус-группе респонденты высказывают свои мысли несколько иначе, чем в количественном опросе. Эти вопросы требуют уточнения, однако автор не встречал работ, в которых они бы исследовались эмпирически.
Итак, качественные исследования могут давать заметный количественный сдвиг в распределении мнений. Однако список основных мнений в обоих типах исследований остаётся неизменным. «Большинство» после количественной проверки может превратиться в значимое «меньшинство», однако сам факт наличия соответствующего сегмента фиксируют оба исследования. Это еще раз подчеркивает, что единицей анализа в качественных опросах является не респондент, а высказывание.
1.2.3. Сегментация респондентов
Внимательный читатель должен был заметить одну проблему. Предположим, был проведен качественный опрос 40 респондентов (или 4 фокус-группы). Двое респондентов оказались сторонниками кандидата с рейтингом 5%. Однако мотивы поддержки этого кандидата бывают разными. Как уже говорилось, обычно в таких опросах исследователь выявляет 2 – 4 преобладающих мнения или мотива. Информация о малорейтинговом кандидате часто бывает не очень важна для целей исследования. И все-таки мнения, полученные только от двух респондентов, снижают достоверность исследования.
Необходимо, однако, отметить, что точно такая же проблема возникает и в количественных исследованиях. К примеру, при общей величине выборки1500 респондентов, репрезентативной с точки зрения количественных критериев, величины доверительного интервала и вероятности относятся лишь ко всему массиву, т.е. к линейному распределению данных. При составлении кросс-таблиц численность респондентов в каждом столбце составляет лишь часть массива, иногда совсем небольшую. Строго говоря, для каждого сегмента выборки должны рассчитываться свои доверительные интервалы и вероятности, но на практике это делается редко. С теоретической точки зрения это нарушение принципов работы с выборкой, но с практической – дробление массива на все большее число сегментов увеличивает необходимый объем выборки