"本明細書に記載の発明。本発明の概要このように、決定対象が統計的に望ましくない候補者によって進化されないことを確実にするために、参加者グループ代表についてリアルタイムの制御を行うオンライン調査に参加する候補者を評価evaluatingし、選択する方法に対する必要性がある。この必要性を満足するために、本発明は、特定の参加者グループの代表を過剰にも過少にもしない調査にのみに候補者を参加させることによって、適切な参加者代表を確実にするシステムおよび方法を提供する。本発明に従い、過少または過剰代表の回避は、候補者の参加を許可するが、調査のリアルタイムの計算からのその収集データを除外することによってかまたは、単に候補者を参加から除外することによって、達成される。本発明の一局面に従い、調査に参加する候補者を評価する方法が提供される。本方法の実行によって、候補者を記述する情報は、最初に電子ネットワークを通じて得られる。得られた情報に基づき、候補者は、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして分類される。各事前に決められたグループについて、候補者をその特定のグループに追加すると、そのグループにおける母集団を特定の代表閾値を超えるように増加させる場合、候補者は調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は、各事前に決められたグループのメンバーとして追加され、調査への参加が許可される。本発明の別の局面に従い、調査に参加する候補者を評価する方法が提供される。本方法の実行によって、候補者を記述する情報は、最初に電子ネットワークを通じて得られる。得られた情報に基づき、候補者は、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして分類される。各事前に決められたグループについて、候補者をその特定のグループに追加することが、任意の他のグループの母集団を特定の代表閾値未満に減少させる場合、候補者は調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は、各事前に決められたグループのメンバーとして追加され、調査への参加が許可される。本発明のさらに別の局面に従い、調査に参加する候補者を評価するシステムが提供される。システムは、電子ネットワークに接続され、電子ネットワークを通じて、候補者を記述した情報を得るように構成されたコンピュータを含む。得られた情報に基づき、候補者は、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして分類される。各事前に決められたグループについて、候補者をその特定のグループに追加することが、どのグループの母集団も特定の代表閾値未満に減少させる場合、候補者は調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は、各事前に決められたグループのメンバーとして追加され、調査への参加が許可される。本発明の別の局面に従い、決定対象の中から客観的に事前に定義された消費者グループの嗜好を評価assessする方法が提供される。この局面において、決定対象は、製品の各種の形態または異なる製品選択肢を含む。本方法に従い、電子ネットワークを通じて調査を実施するとき、見込み新候補者は、調査への参加要求が許可される。次に、候補者が客観的に事前に定義された消費者グループのメンバーとして分類され得るかどうかの決定に関するデータが、ネットワークを通じて得られる。候補者を追加することが、グループの消費者のサブタイプを過剰代表するにする結果となりそうか、または候補者はグループに客観的に含まれない場合、候補者は、調査への参加から除外される。そうでない場合、候補者は調査への参加を許可され、一つ以上の決定対象についての候補者の親近感を表示する嗜好情報を提供する。調査が一つのグループまたは製品形態の好ましいグループを使用するとき、この実行により、製品開発者が客観的に定義されたグループによって好まれる属性の組み合せを含む製品形態を発見することが可能になる。本発明は、例えば、以下を提供する。項目1調査に参加する候補者を評価する方法であって、a該候補者を記述する情報を電子ネットワークを通じて得るステップと、bステップaで得られた該情報に基づき、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして、該候補者を分類するステップと、c該一つ以上の事前に決められたグループの各々について、該候補者を該グループに追加すると、該グループの母集団が特定の閾値を超えて増加しそうな場合、該候補者を該調査への参加から除外し、そうでない場合、該候補者を該一つ以上の事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加し、該候補者を該調査への参加を許可するステップと、d該候補者が該調査への参加を許可された場合、該候補者から一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を記述する嗜好情報を得るステップとを包含する、方法。項目2ステップdで得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに包含する、項目1に記載の方法。項目3前記一つ以上の事前に決められたグループの少なくとも一人の他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに包含する、項目2に記載の方法。項目4前記得られた情報が、前記候補者の:年齢と、人種または民族と、結婚状況と、特定の製品を購入する傾向と、所得範囲と、性と、職業と、社会経済上の分類と、教育レベルと、身体的特徴と、健康と、地理的位置と、該候補者が、以前に調査に参加したか否かとの一つ以上を含む、項目1に記載の方法。項目5前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得るステップをさらに包含する、項目1に記載の方法。項目6前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得るステップをさらに包含する、項目1に記載の方法。項目7前記特定の閾値は、前記調査への参加を許可されたすべての候補者のパーセンテージを含む、項目1に記載の方法。項目8前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージで許容可能な最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲を含む、項目1に記載の方法。項目9前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに含む、項目8に記載の方法。項目10調査に参加する候補者を評価する方法であって、a該候補者を記述する情報を電子ネットワークを通じて得るステップと、bステップaで得られた情報に基づき、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして、該候補者を分類するステップと、c該一つ以上の事前に決められたグループの各々について、該候補者の該調査への参加を許可すると、任意のグループを特定の閾値未満に減らしそうな場合、該候補者を該調査への参加から除外し、そうでない場合、該候補者を該一つ以上の事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加し、該候補者を該調査への参加を許可するステップと、d該候補者が該調査への参加を許可された場合、該候補者から一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を記述する嗜好情報を得るステップとを包含する、方法。項目11ステップdで得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに包含する、項目10に記載の方法。項目12前記最初の一つ以上の事前に決められたグループの少なくとも一人の他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに包含する、項目11に記載の方法。項目13前記得られた情報が、前記候補者の:年齢と、人種または民族と、結婚状況と、特定の製品を購入する傾向と、所得範囲と、性と、職業と、社会経済上の分類と、教育レベルと、身体的特徴と、健康と、地理的位置と、該候補者が、以前に調査に参加したか否かとの一つ以上を含む、項目10に記載の方法。項目14前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得、記録するステップをさらに包含する、項目10に記載の方法。項目15前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得るステップをさらに包含する、項目10に記載の方法。項目16前記特定の閾値は、前記調査への参加を許可されたすべての候補者のパーセンテージを含む、項目10に記載の方法。項目17前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージで許容可能な最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲を含む、項目10に記載の方法。項目18前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに含む、項目17に記載の方法。項目19電子ネットワークに接続されたコンピュータシステムであって、該システムは、a該候補者を記述する情報を電子ネットワークを通じて得るステップと、bステップaで得られた情報に基づき、一つ以上の事前に決められたグループの見込みメンバーとして、該候補者を分類するステップと、c該一つ以上の事前に決められたグループのメンバーの各々について、該候補者の該調査への参加を許可すると、どのグループの母集団でも特定の閾値未満にし、該候補者を該調査への参加から除外し、そうでない場合、該候補者を該一つ以上の事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加し、該候補者を該調査への参加を可能にするステップと、d該候補者が調査への参加を許可された場合、該候補者から一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を記述する嗜好情報を得るステップとを実行するように構成された、システム。項目20ステップdで得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに備える、項目19に記載のシステム。項目21前記一つ以上の事前に決められたグループの少なくとも一つの他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに備える、項目20に記載のシステム。項目22前記得られた情報が、前記候補者の:年齢と、人種または民族と、結婚状況と、特定の製品を購入する傾向と、所得範囲と、性と、職業と、社会経済上の分類と、教育レベルと、身体的特徴と、健康と、地理的位置と、該候補者が、以前に調査に参加したか否かとのうちの一つ以上を含む、項目19に記載のシステム。項目23前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得る、項目19に記載のシステム。項目24前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得る、項目19に記載のシステム。項目25前記特定の閾値は、前記調査への参加を許可されたすべての候補者のパーセンテージを含む、項目19に記載のシステム。項目26前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージで許容可能な最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲を含む、項目19に記載のシステム。項目27前記特定の閾値は、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに含む、項目26に記載のシステム。項目28電子ネットワークを通じて、製品の各種形式を含む決定対象の中から客観的に事前に定義された消費者グループの嗜好を評価する方法であって、aネットワークを通じて消費者に表示された各種の決定対象に関する嗜好情報を該ネットワークを通じて収集することを伴う調査を実施するときに、見込み新候補者の該調査への参加要求を許可するステップと、b該候補者が、客観的に事前に定義された消費者グループのメンバーとして分類され得るかどうかの決定に関するデータを、該ネットワークを通じて得るステップと、c該候補者を追加すると、該グループの消費者のサブタイプを過剰代表にする結果となりそうな場合、または該候補者が該グループに客観的に含まれ得ない場合、該候補者を該調査への参加から除外するステップと、dそうでない場合、該候補者が該調査への参加を許可し、一つ以上の決定対象についての該候補者の親近感を表示する該候補者からの嗜好情報を得るステップとを包含する、方法。項目29ステップdで得られた前記嗜好情報に基づき、一つ以上の決定対象を進化させるステップをさらに備える、項目28に記載の方法。項目30前記消費者グループの少なくとも一つの他のメンバーから得られた追加の嗜好情報に基づき、一つ以上の好ましい決定対象を識別するステップをさらに備える、項目29に記載の方法。項目31前記データが、前記候補者の:年齢と、人種または民族と、結婚状況と、特定の製品を購入する傾向と、所得範囲と、性と、職業と、社会経済上の分類と、教育レベルと、身体的特徴と、健康と、地理的位置と、該候補者が、以前に調査に参加したか否かとの一つ以上を含む、項目28に記載の方法。項目32前記候補者が前記調査への参加から除外された場合でもなお、一つ以上の決定対象についての該候補者の明示された嗜好を得る、項目28に記載の方法。項目33前記候補者が前記調査への参加から除外された場合、該候補者から追加情報を得る、項目28に記載の方法。項目34前記グループの消費者のサブタイプを過剰代表にすることは、該サブタイプのパーセンテージが該調査への参加を許可されたすべての候補者の最大許容パーセンテージを超えるようにすることを含む、項目28に記載の方法。項目35前記グループの消費者のサブタイプを過剰代表にすることは、該サブタイプのパーセンテージがすべての候補者の最大許容可能パーセンテージを超えるようにすることか、または別のサブタイプのパーセンテージをすべての候補者の許容可能な最小のパーセンテージ未満にすることを含む、項目28に記載の方法。項目36前記最大許容可能パーセンテージは、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに包含する、項目35に記載の方法。項目37前記最小許容可能パーセンテージは、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差または絶対許容可能偏差のいずれかをさらに包含する、項目35に記載の方法。請求項に係る発明は、オンライン調査への参加が許可された候補者の人数と特性を調整する方法およびシステムを提供する。従来の市場調査は、参加者を世論調査し、参加者の回答を表にし、およびおそらくこれらの回答を使用して、参加者の嗜好または意見について洞察を得て、推論するためにその後使用される統計のモデルを開発することを伴う。前に検討されたように、調査管理の現代の手法は、コンピュータおよび電子ネットワークを利用して、従来可能であったより大きくまたより多様な母集団の世論調査を行う。現在大きな母集団を調査することは以前より容易であるが、ほとんどの現行技術は、一般的には、まだ参加者の嗜好を収集するためのスタティックstaticな質問の従来の手法を使用する。これは、まだ有用であるが、分析のため使用される統計モデルは受領する回答の正確な像を表すように、質問および選択肢は事前に計画されなければならない。ある条件の下で、質問および選択肢は、ダイナミックに大急ぎでon-the-fly無作為抽出され得る。理想的には、調査選択肢は、参加者によって提供された回答に基づき、大急ぎで作成し得る。そして、事実、いくつかの場合において、これは現在行われているが、それは通常、それ以前の質問に対する回答者の回答に基づき回答者に提示された質問または選択肢を作成または修正することを伴う。これは、スキップ規則skipruleまたは回答導入answerpipingを実行する調査設計における場合で、また、それは、ある適用できる共同スキームにおける場合である。これらの従来の手法と対照的に、新しいタイプの調査は、参加者からのそれ以前の回答の結果としてのみならず、同じ調査内の類似または関連した質問に対する他の参加者によって提供された嗜好情報にも基づき、参加者に提示された選択肢を修正することを可能にする。これらのその他の参加者は、調査フィールド期間のはるか以前に嗜好情報を提供し得たか、あるいは、最初の参加者とほぼ同時に提供し得る。一つの例示的オンライン調査方法論は、新しいより好ましい決定対象を開発するために、遺伝的または進化アルゴリズム使用して調査の進行時に決定対象を修正する。この手法は、2001年11月9日出願の同時係属中の米国特許出願第10/053,353号の発明の名称MethodandApparatusforDynamic,Real-TimeMarketSegmentationに記載され、これは本明細書に参考として援用される。一般的に、進化手法は、参加者にスクリーンに提示された決定対象を格付けまたは比較するように要求することによって始まる。変異または飼育によって、決定対象のいくつかの子孫は、その後作成され、一人以上の参加者に示される。好ましくは、これらの新しい決定対象は、望ましい特徴をそれらの親の決定対象から相続する。遺伝的アルゴリズム駆動の調査は、参加者が複数の選択肢を評価し、参加者の嗜好を示す情報を提供するように求められる標準の市場調査研究に似ている。しかし、通常の市場調査研究と異なり、参加者は、複数の参加者によって明示された嗜好に基づきリアルタイムに進化する決定対象の母集団からサンプリングされた決定対象のパネルを見る。決定対象の全母集団は、絶えず進化しており、参加者は、いつでも調査に加わり、出られ得るので、任意の時期に調査への参加が許可された参加者は、調査者の希望する人口統計学的およびその他の特徴を有することは重要である。その目的に向かって、本発明の実施形態は、決定対象母集団はある条件を満足する参加者によって進化されるのみであることを確認するために、調査へ参加する候補者を絶えず評価し、選択する。たとえば、調査に参加する人について何の管理もなされないと仮定されたい。また、アラスカの1人の参加者に対して、似た嗜好を共有するテキサスからの50人の参加者がいると仮定されたい。決定対象は、参加者の嗜好データに基づき進化され、テキサス人はアラスカ人の50倍の代表を有するので、決定対象は、自然に、テキサス人が好むものに向かって収束する。このように、アラスカ人によって好まれる決定対象は、すばやく選択され、存在から消えるように進化する。世界中の消費者の嗜好がテキサス人の嗜好よりアラスカ人の嗜好により近い場合、調査者は、テキサス人の参加者数を制限すれば、はるかにうまくいく。従って、調査に参加する候補者の数とタイプを規制する必要がある。この必要性は、入手されたデータの分析がフィールド期間後に行われる従来の調査手法にはないことに注意されたい。このモデルにおいて、調査者は、回答者の代表におけるアンバランスを簡単に訂正可能である。これは、通常、多数の訂正対策によってなされる。その訂正対策は、特定の回答を分析から外したままにする、過少代表されたグループの回答により多く重み付けする、および/または、より大きいサンプルを生成するために過少代表されたグループの回答を再サンプリングする代替と共に統計分析におけるブートストラップに似た手法を含む。請求項に係る発明をより良く理解するために、実施形態に従うシステムのアーキテクチャの全体概観は例示される。図1は、本発明の一実施形態に従う電子ネットワークを示す。端末102aは、デスクトップパソコン、ノートパソコン、キオスク、または調査候補者または参加者とインターフェースするその他の手段であり得るが、この端末は、ローカルエリアネットワーク104LANに接続されるのが好ましい。LAN104は、任意の数の端末、サーバー、ネットワーク記憶装置、データベース、プリンタ、ハブ、またはその他のネットワーク装置を備える。LAN104は、今度は、広域ネットワーク106WANに接続され得る。WAN106は、一般的に、LAN104より広い地理的エリアをカバーし、個人端末102bと共に一つ以上のLAN104を備え、一つ以上のスイッチ108に接続され得、スイッチ108はさらに多くの端末102cに接続される。さらに、スイッチ108は、また、調査リアルタイム計算ホスト110に接続され得、それは、嗜好情報を格納するためのデータベース112に接続されるのが好ましい。本実施形態におけるWANは、WAN106またはLAN104の一部ではない参加者が、調査リアルタイム計算ホスト110にアクセスし得るように、インターネット114に接続される。図1は本発明の一実施形態のみを表し、その他の実施形態は、LAN104に接続されるか、またはインターネット114もしくは他の電子通信手段を通してアクセスされる調査ホスト110を備え得る。図2は、見込み候補者を中央サーバーまたはホストに接続する典型的な電子ネットワークを示す。一実施形態において、候補者202は、端末204を使用し、調査リアルタイム計算ホスト206にアクセスする。一旦それらが承認されると下記のとおり、候補者202は参加者210となり、ホスト206との対話を継続する。調査ホスト206は、今度は、候補者202についての情報を格納するために、データベース208にアクセスする。いくつかの実施形態において、データベース208はまた、調査参加者210によって表明される嗜好情報、または調査質問212または決定対象属性214などの調査設定も格納する。ホスト206およびデータベース208は、別のモジュールとして示されるが、当業者は、それらは、一つの物理的装置に結合され得、別のLANまたはWAN図1のそれぞれ104および106に置かれ得ることを認める。参加者210は、ホスト206にある調査と対話すると、決定対象は進化され、他の参加者210に提示される。参加者210の間に正しいグループ代表を維持するため、請求項に係る発明は、どの候補者202が、参加者210として調査の中に入ることが許可されるかを選択する方法を提供する。図3Aは、請求項に係る発明の局面を示すフローチャートである。そのフロ-チャートでは、候補者202からの入力は、調査に入ることを許可されるか、または、除外されるかのどちらかである。処理は、候補者を記述する情報を得ることによって、開始するステップ302。情報は、製品開発者によって適当と考えられる候補者の生活の任意の局面を含み得、候補者の以下:年齢人種または民族結婚状況所得範囲性職業職業社会経済上の分類教育レベルその他の人口統計学的情報消費パターン購買行為たとえば、1店訪問当たりの購入量または購買が通常なされる店の種類特定の製品の現在の使用または所有特定の製品を購入する傾向態度に関する情報回答者を心理学的なグループに分類するために使用される情報身体的特徴健康地理的位置、および候補者が、以前に調査に参加したか否かを含むがこれに限定されない。このことによって、多様な客観的に定義されたグループの製品嗜好に関連したデータの収集が可能になる。たとえば、身長6フィートを超える十代の少年、世帯収入が75,000ドルを超える中西部の50歳を超える既婚女性、または、学位を有し新しい自動車を購入しようとするヒスパニック系の男性などである。情報は、電子ネットワークを通じて得られる上記のとおり。得られた情報に基づき、候補者202は、一つ以上のグループの見込みメンバーとして分類されるステップ304。しかし、調査者は、調査時に一般的に、特定の参加者タイプたとえば、人口統計学的にのある程度の量の代表のみを希望するので、候補者202を、参加者210のプールに追加する前に、調査参加者母集団サイズと割合が管理されることに注意しなければならない。従って、除外ステップステップ306は、候補者が調査に参加を許可されるべきか否かを決定するために実行される。候補者が分類された後に、候補者202が、除外ステップステップ306によって、除外されたかどうかステップ308について決定される。候補者が除外された場合、その候補者のセッションは終了しステップ310、候補者は、調査から退出すること、または別の調査に行くことを許可され得る。代わりに、同じ趣旨で、候補者は、参加を許可され得るが、その候補者の入力は除外される。候補者が除外されなかった場合、その候補者は、調査に参加を許可されステップ312参加者210となり、事前に決められたグループの各々のメンバーとして追加される。次に、システムは、参加者210の一つ以上の決定対象に対する嗜好ステップ314を記述する嗜好情報を得る。次に、参加者210の嗜好は、決定対象母集団内の決定対象ステップ316に進化するために使用される。さらに、決定対象は、その他のすべての参加者から得られた嗜好情報に基づき進化され得る。参加者210は、一旦調査を完了すると、その参加者のセッションは終了しステップ318、調査から退出し得る。いくつかの実施形態において、除外処理は、候補者202の参加を終了しない。代わりに、候補者202は、既に調査処理に関与しているので、嗜好情報は、なおも候補者から得られ得るパス320。いくつかのバージョンにおいて、決定対象についての候補者202の嗜好は得られ得るが、決定対象母集団を進化させるためには使用されない。代わりに、これらの嗜好は、共同分析などの非リアルタイムすなわち、ポストフィールディング嗜好分析を実行するために使用され得るか、または単に廃棄され得る。アンケートまたはその他の非収束性の試験からの追加の情報もまた、除外にも関わらず,得られ得る。図3Bは、図3Aに例示された発明の一実施形態に従う除外ステップを示す。図3Bにおいて、除外ステップ図3Aにおけるステップ306は、候補者202が参加者210になる場合、候補者202がメンバーであるグループnを選ぶことステップ322によって開始する。次に、除外ステップステップ306は、候補者を追加すると、そのグループが特定の代表閾値を超えそうかどうかを決定するステップ324。本実施形態の異なるバージョンは、この閾値を計算するための代わりの手段を提供する。いくつかのバージョンにおいて、特定の閾値は、当該グループの所望のパーセンテージ代表RTnに、その時点までの調査完了総数を掛けた総完了すなわちTCものに基づく。除外ステップは、Pn>TCRTnとして表現され、ここでPnはグループn候補者202を含むの所望の完了数である。上記の式が、正しいと検証された場合、候補者202は、参加から除外される。その他のバージョンにおいて、公差帯は、閾値の近辺に定義される。これらは、二つの形式、パーセンテージに基づく公差帯、または対象グループサイズからの絶対上限/下限偏差をとり得る。前者のケースにおいては、パーセンテージ公差は、考慮中のグループの目標代表パーセンテージの近辺に許可される。たとえば、すべての候補者の25の目標パーセンテージ±5すなわち、別の書き方をすると、すべての候補者の20~30である。結合テストは、Pn>TCRTnmax[TCRTnPTUBn,ATUBn]で表され、ここで公差偏差は、調査完了総数に、所望のパーセンテージ代表を掛けたものにグループnのパーセンテージ公差上限PTUBnを掛けたものと、グループnの絶対公差上限ATUBnとの大きい方である。この偏差は、候補者の母集団サイズに関わらず絶対許容偏差であり得、またはすべての候補者202のパーセンテージに基づく相対偏差であり得る。当業者は、その他の偏差関数が各特定の調査のサンプリング基準を満たすために適用される必要があり、それで、そのような関数は本発明の精神内にカバーされることを認める。ステップ324でなされた決定に基づき、候補者202を調査に許可すると特定の閾値を超えそうな場合、候補者または候補者の入力は調査から除外されるステップ326。候補者202を調査に許可しても、特定の閾値を超えそうでない場合、候補者はこの時点で除外されないでステップ328、除外ステップ306は、候補者202が見込みメンバーである各残りのグループのそれぞれの閾値をチェックするために進む。候補者202を許可しても、これらの閾値のどれをも超えない場合、その候補者は、調査に参加を許可される。図3Cは、図3Aに例示された本発明の別の実施形態に見られる別の除外ステップ図3Aのステップ306を示す。この実施形態において、除外ステップの前のステップは、図3Aのステップ302および304に関する上記のステップと同じである。本実施形態における図3Bのステップ322のように、本発明は、候補者が参加者210として許可された場合、その候補者がメンバーとなるグループを選択することステップ332によって開始する。しかし、図3Bに記述されているように、候補者202をこのグループに追加すると、このグループの特定の閾値を超えるかどうかを見てチェックする代わりに、システムは、候補者をこのグループへ追加すると、その他のどのグループの母集団を特定の代表閾値未満にならないかどうかを決定するステップ334。再び、本実施形態の異なるバージョンは、この閾値を計算する代替手段を提供する。いくつかのバージョンにおいて、特定の閾値は、調査への参加が許可されたすべての候補者のパーセンテージである。その他のバージョンにおいて、特定の閾値は、すべての候補者の許容可能なパーセンテージの最小値と最大値との間のパーセンテージ範囲である。絶対グループの閾値と同様に、全候補者のパーセンテージが、たとえば、25±5、すなわち、別の書き方をすると、20~30である。このことは、Pn<TCRTn-max[TCRTnPTLBn,ATLBn]で表され得る。ここで公差偏差は、調査完了総数に所望の代表パーセンテージを掛けたものにグループnのパーセンテージ公差下限PTLBnを掛けたものと、グループnの絶対公差下限ATLBn総完了数との大きい方である。再び、グループの絶対公差限界は、回答者母集団サイズに依存しない整数である。この偏差は、候補者母集団サイズに関わらず絶対偏差であり得、または、すべての候補者のパーセンテージに基づく相対偏差であり得る。当業者は、その他の偏差関数が各特定の調査のサンプリング基準を満たすために適用される必要があり、それで、そのような関数は本発明の精神内にカバーされることを認める。ステップ334でなされた決定に基づき、候補者を調査へ許可すると、どのグループでもその特定の閾値の未満になると、候補者は調査から除外されるステップ336。候補者202の調査への許可が、どのグループもその閾値未満にしない場合、候補者はこの時点で除外されないでステップ338、除外ステップ306は、候補者が見込みメンバーである各残りのグループのそれぞれの閾値をチェックするために進むステップ340。候補者202の許可がこれらの閾値のどれも超えない場合、候補者は、調査への参加を許可され、参加者210となる。図3Cの除外ステップ306を例示するため、26人が男性、24人が女性で、特定閾値が、各性代表50±2である50人の候補者がこれまで調査に参加したと仮定されたい。51番目の候補者202として、男性は調査に入ろうとしても、そのグループは、彼をその一員として評価しないであろう。候補者母集団にその男性を追加すると、女性部分を過少代表することになり、彼は追加され得ない。このシナリオにおいて、女性の代表を許容公差の48から許容公差外の47へ落とすことになる。従って、別の女性の候補者202が調査に許可されるまで、その男性は、他の男性候補者202のように、拒絶される。有益のため、図3Bおよび図3Cに記述された除外ステップは、候補者202の選択のため、どの順序においても、結合され得る。たとえば、一実施形態において、候補者202がメンバーであるどのグループも過剰代表をチェックされ、候補者を除外する理由が見つからない場合、候補者がメンバーでないどのグループも過少代表をチェックされる。他の実施形態において、非メンバーグループの過少代表のチェックが最初に発生する。図4は、決定対象の中から客観的に事前に定義された消費者グループの嗜好を評価する方法の本発明の別の局面を例示する。この局面において、決定対象は、製品の各種の形態または異なる製品選択肢を備える。処理は、各種の決定対象を消費者への表示および嗜好情報の収集を伴う調査を実施することによって、開始するステップ402。次に、処理は、候補者202が参加要求をすることを許可するステップ404。候補者が事前に定義されたグループのメンバーとして分類され得るかどうかの決定に関するデータが得られるステップ406。グループは、以前に記載された候補者情報に似た情報に基づき得る。次に、候補者202を追加すると、グループを過剰代表するかどうかを評価するための決定がなされるステップ408。候補者202を追加することがグループを過剰代表する場合、候補者は調査から除外されるステップ410。上記の例を使用して、調査が26人の男性と24人の女性を有し、50±2の代表という要求が与えられているとすると、別の男性を追加する行為は、男性のサブタイプを1だけ過剰代表することになり、このため、彼は含まれ得ない。その男性候補者202の追加が許可されると、その候補者が、別の方法で、客観的に含み得ないかどうかについて決定がなされるステップ412。例を続けると、調査は、すべての候補者202が25歳~34歳の間でなければならないという要件を有し、24歳の女性の候補者が、性のサブタイプ要件内に適合しているが、調査に加わろうと試みた場合、彼女は、年齢のために、客観的に含み得ない。候補者202が客観的に含み得ない場合、その候補者は、従って、除外されるステップ414。各種の実施形態において、客観的な包含性の決定は、任意の他の除外ステップの前または後のいずれかで発生し得ることに注意されたい。過剰代表とならないことステップ408で決定および含み得ることステップ412で決定の双方の拒絶基準が、克服された場合、候補者202は、参加者210となり、調査への参加が許可され、候補者の入力が調査で使用される。嗜好情報は、その参加者ステップ416および他の参加者210から得られる。前述から、本発明によって提供されるシステムおよび方法は、調査の参加のための候補者を選択する効果的な方法を与えることは、理解される。当業者は、本発明の精神または本質的な特徴から逸脱しないで、本発明を他の特定の形式において実施され得ることを理解する。前述の実施形態は、従って、本明細書に記載された発明を限定するよりはむしろ、すべての点で例示的と考えるべきである。本発明の範囲は、従って、前述の記述よりはむしろ添付の特許請求の範囲によって指示され、特許請求の範囲の同義の意味および範囲内にあるすべての変更は、従って、特許請求の範囲に包含されるべきことを表す。"