撰文：邱高生 2010/06/09  

談到市場調查，一定會談到惱人的統計(Statistics)，而談到統計，也必然會連想到那更不易懂的機率(probability)，或稱之為或然率，尤其是看到那一堆數學公式，確實是讓人退避三舍，怎麼辦呢？搞市場調查還要搞這些，又不易搞懂，這樣會不會影響到市場調查的工作，相信很多人一定有這樣的困擾，當然這也是筆者自己的經驗，即使是在大學時代就已經修過統計學，甚至於還修過那數理統計，但看到那些統計或機率的數學公式，還是一樣一個頭兩個大，說是如看火星文也差不多，真的這是搞數學的專業領域，沒有受過其專門的訓練，大概也只能相信數學家所言，學學其有關的統計機率觀念，看能不能運用在市場調查上，大概如此也OK了，或者以哲學的思考模式想想，這就讓人想到，愛因斯坦曾這樣說過，「上帝不玩骰子」，用以反駁布朗克的量子論，但後來好像愛因斯坦也不得不承認，上帝確實是在為骰子，搞不好還是詐賭的老千也不一定，當然這都是哲學思想的問題，甚至於是科學信仰的問題，沒有答案也，到底有沒有機率的現象，誰知道呢？當一個系統足夠複雜之時，其所呈現的現象就會逼近(Approximate)機率現象，就好像那樂透彩的號碼，就學理嚴格論之，也並非真正的純機率現象也。

談市場調查談這些，應該是用不到，而且更為深奧難解，但這種思維是一定要有的基本素養，在市場調查的實務運用上一定用得到，不是那些統計機率的複雜數學公式，而是觀念的運用，例如，有這樣的一個量化市場調查，對象者是一般的車主，不論是要獲取1068推論母體的車主調查，還是說那種非參數統計的車主調查，都希望能隨機訪問到一定數量的車主，這時如何找到這些車主，才能滿足在理論上的隨機之條件，電話訪問的系統抽樣(Systematic Sampling)也許是可考慮的方法，但還有一個方法更好，在加油站進行訪問，就統計機率的觀點論之，每輛車一定要加油，也就是每輛車都有可能在加油站出現，所以在加油站訪問最好，當然嚴格地說，在加油站所獲取的車主樣本也並非百分之百有代表性(Representative)，但在實務的運用上，一定不是理想狀況，通常不要有太嚴重的違背統計機率的法則就可以了，再舉一例，若今有一個市場調查，要訪問家庭主婦，就不能只在傳統市場進行訪問，一定要傳統市場和超市一起訪問才可以，因為不會所有的家庭主婦都在傳統市場出現。

這個統計機率的抽樣觀念，只要所有的目標受訪者，用統計機率的說法，在一個樣本空間內所有的樣本點，都有可能被抽到，用這樣隨機抽取到的樣本進行調查訪問，其所得到的結果都會相當漂亮，筆者在年輕的時候，在廣告公司就做過紙尿庫知名度這樣的調查，訪問對象是有兩歲以下嬰兒的媽媽，這種調查訪問很難找到樣本，當年約在1990時候，一年出生的嬰兒還有30萬，所以有兩歲以下嬰兒的媽媽應該是60萬，用電話訪問，可能打10幾通才會有一通合於條件，再加上拒訪或不在者，恐怕要打20或30通才能找到一個樣本，現在則更難，除每年出生嬰兒數不滿20萬之外又有詐騙集團的問題，但沒關係，只要堅守此一統計機率的抽樣法則，因為每位初生嬰兒都要定期回醫院門診，就統計機率論之，這些媽媽都有可能在此出現，所以，在此進行訪問，長期追蹤調查的知名度都非常漂亮，這也是統計機率很奇妙之處，只要遵守其法則抽樣，結果都不會有問題，在那時候也有這樣的一個類似的調查訪問，應該是牙膏的新商品上市知名度追蹤調查，用CLT(Central Location)訪問，幾次做下來，那資料的跳動就很大，此問題當是沒考慮統計機率抽樣的隨機問題，不是所有的目標消費者在所選的訪問點都有可能出現，大概就是這個問題吧！

統計機率在市場調查的實務運用，隨機抽樣應該是最為常見，而且是量化的市場調查一定要考量之事，並不是很難的抽樣觀念，但一定要有所考慮和堅守，不然辛辛苦苦做出來的市場調查可能就會功虧一簣，當然在某些特殊的市場調查研究之情況，就必需用那些統計機率的數學公式推導，應該也是會有，但很少就是了，至於說資料收集完畢之後的統計分析，一般也是看交叉表而已，也不會用到那統計檢定，或是用那多變項統計分析，如因子分析(Factor Analysis)、多元尺度(Multi Dimension Scaling)，簡稱MDS的分析模式等，即使有也是很少用到，其道理容筆者擇日再論之，本文在此就只論統計機率之觀念在市場調查上的實務運用，一定要堅守之。