Общая стратегия: использовать последовательную смешанную стратегию (exploratory sequential) — сначала глубинное качественное исследование для понимания контекста и конструирования инструментов, затем количественное исследование для измерения распространённости и оценки спроса, затем пилот и последующие качественные интервью для объяснения и валидации результатов. Это даёт надежную triangulation и практическую направленность для внедрения.
1) Цели исследования (примерно)
- Оценить регуляторную, клиническую и инфраструктурную готовность рынка.
- Измерить готовность врачей/медучреждений и пациентов принять устройство.
- Оценить платежеспособность и готовность платить (WTP).
- Идентифицировать барьеры/катализаторы внедрения и оптимальную модель распространения.
2) Последовательность и методы
a) Фаза A — Качественная (разведочная)
- Методы: полуструктурированные интервью с ключевыми стейкхолдерами (регуляторы, руководители больниц, клиницисты, представители страхования/НЗО, поставщики), фокус‑группы с пациентами/опекунами, наблюдение в местах оказания помощи (clinic walkthroughs).
- Цель: понять рабочие процессы, болевые точки, требования к устройству, реальную инфраструктуру (электричество, стерилизация, техобслуживание), языковые/культурные факторы.
- Объем: интервью ~20–40 (до насыщения), 4–8 фокус‑групп.
- Анализ: тематический или framework analysis; итеративное обновление гипотез и конструирование анкет/атрибутов DCE.
Почему: даёт контекстно валидную основу для формулировки атрибутов, шкал и предположений для количественной фазы.
b) Фаза B — Количественная (оценочная)
- Методы: структурированный опрос среди целевых групп (поставщики услуги/пациенты), конъюнктурные исследования спроса: DCE/конъюнкт‑анализ для оценки предпочтений и WTP, рыночное травление (market sizing), анализ инфраструктуры (facility survey), анализ данных вторичных источников (реестры, статистика здравоохранения).
- Примеры инструментов: DCE с $4\text{–}6$ атрибутами, опросник по принятию технологии (TAM/UTAUT адапт.), готовность платить.
- Пример расчёта выборки для биноминального параметра: $$n=\frac{Z^{2}p(1-p)}{d^2}.$$ Для $Z=1.96,p=0.5,d=0.05$: $$n\approx \frac{(1.96{)}^2\cdot 0.5\cdot 0.5}{0.05^2}\approx 384.$$ - Рекомендации по объему: для опросов $n\ge 400$ на целевую группу для общей оценки с ошибкой ~5%; для DCE — $n\ge 200\text{–}500$ в зависимости от дизайна; для провайдеров/руководства — 200+ или стратифицированная выборка по типам учреждений.
- Анализ: регрессии (логистическая, линейная), смешанные логит‑модели для DCE, латентный класс для сегментации, прогнозирование спроса, сценарный анализ.
Почему: количественные данные дают оценку распространённости восприятия, величины WTP и масштабируемости.
c) Фаза C — Пилот и объясняющая качественная фаза
- Методы: пилотное внедрение в 2–5 учреждений с наблюдением, сбору оперативных метрик (uptake, время процедуры, поломки), последующие глубинные интервью с пользователями и пациентами для объяснения результатов.
- Цель: проверить операционную пригодность, фактическую приемлемость и скорректировать модель распространения/ценообразование.
3) Оценочные индикаторы (ключевые метрики)
- Регуляторная готовность: время и вероятность одобрения.
- Инфраструктура: процент учреждений, соответствующих минимальным требованиям.
- Принятие провайдеров: % готовых использовать при наличии оборудования/обучения.
- Пациентская приемлемость и WTP: средняя WTP и доля платежеспособных.
- Экономика: себестоимость обслуживания, прогнозируемый спрос (годовой портфель).
- Барьеры/катализаторы: логистические, культурные, финансовые.
4) Интеграция и синтез (mixed methods integration)
- Стратегии: соединение данных через joint displays (таблицы/матрицы), объяснение числовых аномалий качественными данными, использование качественных результатов для сегментации рынков.
- Примеры: если опрос показывает низкую WTP, использовать интервью чтобы выяснить расходы/приоритеты и протестировать варианты субсидий/моделей оплаты.
5) Аналитические техники и модели
- DCE: утилитарная модель $U_{ij}=V_{ij}+{\epsilon }_{ij}$, оценка через mixed logit/latent class.
- Регрессионный анализ с контролем по типу учреждения, региону, SES.
- Прогноз спроса с сценариями (консервативный/базовый/агрессивный).
- Cost‑effectiveness / budget impact (по необходимости) — базовый расчет затрат на пациента и потенциальная экономия.
6) Практические рекомендации по исполнению
- Локализация инструментов (перевод, культурная адаптация, когнитивное тестирование).
- Этика и согласия, защита данных.
- Стратификация выборки по регионам, уровням учреждений (первичный/вторичный/третичный), город/село.
- Вовлечение местных партнёров и регулятора с самого начала.
- Таймлайн: 6–12 месяцев (A: 2–3 мес; B: 3–5 мес; C: 1–4 мес), в зависимости от масштабов.
7) Риски и способы их снижения
- Слабая репрезентативность — стратифицированная случайная выборка и корректировки весами.
- Социально‑желаемые ответы — анонимность, смешанные методов для проверки конвергенции.
- Логистические ограничения — мобильные опросы, удалённые интервью, использование локальных исследовательских агентств.
Краткое резюме выбора методов и причин
- Качественные методы нужны для понимания контекста, выявления атрибутов и барьеров.
- Количественные — для оценки масштабов, WTP и прогнозирования.
- DCE/конъюнктный анализ — для оценки предпочтений и эластичности спроса.
- Пилот — для проверки реальной внедряемости.
- Эксплоративный последовательный дизайн обеспечивает валидность и применимость результатов для принятия маркетинговых и оперативных решений.