Подскажите, пожалуйста, как для вычисления объёма выборки вычислить дисперсию? Генеральная совокупность 3000 ТТ, из которых 2000 - магазины прилавочного типа, 980 - самообслуживание, 20 - гиперы.
Что можно принять за наличие признака, а что за его отсутствие при вычислении дисперсии?

вообще дисперсия обчно заранее неизвестна - поэтому формулы оптимальной выборки редко применяются.
пляшите от бизнес-задачи - что и каким способом хотите померять

В разделе "Тексты" http://forum.gfk.ru/Go/Texts есть материал по выборкам. Там есть и формулы для вашего случая.
Материалы 2-го «Круглого стола» в ВШЭ от 18 апреля 2002 г.
Презентация "Выборка в маркетинговых исследованиях"

спасибо за ссылку. Презентацию посмотрела.
Просто у меня возник вопрос какие еще параметры можно взять для расчета дисперсии, кроме как наличие или отсутствие товара в ТТ.
Изучается рынок колбасной продукции. Планируется мониторинг представленности.
Возможно получится сократить выборку, применив для расчета другие критерии (при расчете дисперсии)?
Может кто сталкивался, поделитесь, пожалуйста, опытом!

В целом идея следующая - точек, который сильно отличаются друг от друга (большая дисперсия) берем побольше, точек которые слабо отличаются берем поменьше.
Эта идея "зашита" в формулу оптимальной выборки.

В вашем случае можно наверное еще посмотреь на доли продаж, которые у вас идут через каждый из каналов. Скажем если 90% продаж идут через традиционку - имеет смысл обратить на нее повышенное внимание и монитроить в первую очередь - выделить выборку побольше.
Наверняка также есть какие то соглашения с сетями - где то вы стоите а где то нет - соотв. все это нужно будет учесть.

На доверительный интервал, соответственно, на объем выборки, влияет дисперсия тех признаков, по которым Вы хотите получить выборочную оценку. Есди у Вас мониторинг представленности, то наличие признака - колбаса представлена, отсутствие - колбаса не представлена. Другие признаки для Вас имеют значение лишь постольку, поскольку они могут быть связаны с представленностью. Тип торговых точек влияет на представленность каким-то заранее известным образом? Тогда его можно брать в качестве стратифицирующего признака. Но дисперсию внутри страт Вам все равно надо считать по наличию/отсутствию товара, если Вы именно о представленности хотите судить по данным выборки.
Так что не заморачивайтесь сильно с вычислением дисперсии каких-то других признаков, они все будут играть второстепенную роль по сравнению с Вашим целевым признаком.

Депрессия - состояние души, а не тела:

[url] http://ekomed-express.com.ua/womens-health/depressija [/url]

мне кажется все равно Вам придется согласовывать и со своим руководством, и с исполнителями. И начинают работать другие соображения, вполне понятные. Например - если какие-то сети
жестко форматированные, и у них дисциплина мерчендайзинга
безусловна - то зачем собирать 10 точек этой сети, достаточно 2 (наверное даже 1, но так, на всякий случай). Или - в магазинах прилавочного типа дайте квоты по разным территориям, особенно если известна приверженность жителей определенных районов к покупке колбас на большом рынке, привозимых автофургонах из соседних областей и проч.
Из-за того что границы категорий в колбасах постоянно подвергаются атакам (по крайней мере у меня возникает ощущение что выводимые новые продукты попадают точно между привычными категориями или создают новые) полностью абстрагированный от продукта механизм расчетов сделать не получится.

Спасибо за помощь!