Як відомо, наше дослідження телевізійних рейтингів є вибірковим. У різних життєвих ситуаціях я стикаюся з різною мірою віддаленими від маркетингу й телевимірювання людьми, які ставлять під сумнів, що вимірювання за вибіркою 1600 людей можуть свідчити про смаки десятка мільйонів. Є чимало алегорій, щоб пояснити сам принцип «соціологічної вибірки». Скажімо, класичний приклад: не треба їсти весь баняк борщу, щоб зрозуміти його смак, а достатньо з'їсти тарілку цього борщу, добре перемішавши його перед цим. Цю алегорію найкраще сприймають гуманітарії. А є ще й практичний підхід. На молодших курсах соціологів, принаймні в Києво-Могилянській академії, просять зробити таку вправу, яку й читачі можуть хоч зараз зробити, паралельно читаючи цю статтю. Заводимо в екселівську табличку 10000 значень у межах від 1 до 100, рахуємо середнє значення. Це наше умовно середнє число в генеральній сукупності. Далі випадковим чином вибираємо, наприклад, 200 значень і рахуємо середнє число для нової вибірки. І порівнюємо два середніх. Якщо ви все правильно зробили, два середніх будуть дуже близькими, їх відрізнятиме така собі похибка вибірки, притаманна всім вибірковим дослідженням. У нашому випадку ми навмисне обмежилися значеннями від 1 до 100, припускаючи, що в нашій генеральній сукупності (10000 людей), немає людей із суттєвими відхиленнями в смаках (значення цифр). Якщо одне з чисел серед 10000 замінити, наприклад, на 10000, то ця заміна суттєво не змінить середнього показника по генеральній сукупності, проте якщо воно потрапить до нашої вибірки з 200 чисел, то суттєво викривить середнє вибіркове значення і введе нас в оману щодо середнього значення генеральної сукупності. Тому, повертаючись до нашого телевізійного рейтингу: одним із завдань вибіркового дослідження є аналіз та слідкування за тим, щоб до вибірки не потрапляти індивіди, поведінка яких є дуже далекою від «середнього значення».

Спробуймо максимально просто проаналізувати стабільність даних наших телевимірювань: оцінімо кількість (міру впливу) «екстремальних» одиниць спостереження в двох максимально схожих вибіркових сукупностях. Теоретично якщо процес вибірки проведено правильно або відсутня дія іншого фактору, то дані в них не мають кардинально відрізнятися.

Для цього розіб'ємо наші дані на основні підвибірки (таблиця 1). Щоб мати можливість співмірного аналізу, виділяємо домогосподарства з кабельним типом прийому. Розбиваємо підвибірку на 5 основних типів населених пунктів. Порівнюємо частку (Shr, %) та охоплення (Сov, % за місяць) каналів, представлених у вимірюванні, а далі зважуємо активність телеперегляду в різних підвибірках (таблиця 2).

Таблиця 1. Підвибірки піплметричного дослідження. Вибірка загальна, 4+

Одразу впадає в око, що села можна сміливо виносити за рамки наших спостережень, адже в цій категорії у нас лише 12 глядачів (4 домогосподарства), або іншими словами - два села на всю вибірку мають кабельне телебачення (або вважають, що воно в них кабельне). Отже, села виключаємо.

Зосередьмося на порівнянні сусідніх категорій підвибірки. Якщо поглянемо на таблицю 2, побачимо, що наші чотири підвибірки утворюють дві схожих у плані телеперегляду групи: міста «50 тис.-» схожі на міста 50 - 200 тисяч, а міста від 200 тисяч до 1 мільйона схожі за телепереглядом на міста з населенням понад один мільйон.

Таблиця 2. Рейтинг загального телеперегляду, 2009 рік загалом (до 24 вересня) та окремо травень і серпень 2009-го. Кабельний прийом. Вибірка загальна, 4+

Далі зосередьмося на порівнянні смаків мешканців надмалих («50 тис.-») та малих міст (50 - 200 тис), тобто спростімо розрахунки. Отже, в таблиці 3 я подаю частку аудиторії (Shr, %) каналів за аудиторією 4+.

Таблиця 3. Частка аудиторії (Shr, %) за двома підвибірками. 2009 рік загалом (до 24 вересня). Кабельний прийом

Деякі аналітики можуть зауважити, що таке порівняння не є повноцінним через те, що деякі канали можуть бути недоступні в кабельних мережах малих міст. Я теж так вважаю, тому подаю таблицю 4, де ви зможете порівняти поширення каналів (Сov, %) у кабельних мережах двох підвибірок.

Таблиця 4. Охоплення аудиторії (Сov, %) за двома підвибірками. 2009 рік загалом (до 24 вересня). Кабельний прийом

Для зручності додам ще таблицю 5, в якій у зручному форматі порівняю співвідношення часток аудиторії та охоплення аудиторій телеканалів.

Таблиця 5. Різниця в перегляді та покритті телеканалів у містах «50 тис.-» та в містах із населенням від 50 до 200 тис. мешканців.

Отже, з таблиці видно, що такий канал, як Real Estate, у 15 разів (із корекцією на охоплення) більш популярний у містах 50 - 200 тис. мешканців, ніж у містах «50 тис.-». Для каналу Maxxi-TV ця цифра 5,4.

Перше питання, яке виникає: чи справді мешканці міст від 50 до 200 тисяч у 5 і більше разів можуть любити певні канали, аніж мешканці менших міст? Можете собі уявити канал, який би в 10 разів був цікавіший глядачу, обраному за категорією «тип населеного пункту», а не за віком, статтю, соціальним статусом тощо? А такі канали існують у нашому вибірковому дослідженні.

Можливо, це наслідок «вибрику» вибіркового методу? Тоді це означатиме, що любителів цих каналів у генеральній сукупності суттєво менше, ніж у нашій вибірковій. А може, справедливою є інша гіпотеза: наша підвибірка в містах «50 тис.-» не є репрезентативною. Тоді любителі цих каналів не потрапляють до вибірки, хоча в генеральній сукупності їх суттєво більше.

А може, справді програмування цих каналів побудовано таким унікальним способом, що є зовсім не цікавим для мешканців малих міст?

Примітка

Рейтинг - це двофакторна модель, яка залежить від двох величин: кількість людей, які дивляться канал, та тривалості перегляду цього каналу. Тому рейтинг зростає, або коли багато глядачів переглядають канал у малих кількостях, або коли мало глядачів дивляться канал у великих кількостях.

Cov, % - це показник, який позначає кількість людей, які мають такий налаштований канал на своєму телевізорі.

Про всяк випадок додам, що для продажу реклами здебільшого обмежуються показником рейтингу в містах із населенням понад 50 тисяч мешканців.