marketingovye_issledovaniya
.pdfШкала измерений Таблица 3.
Уровень изме- |
Статистические показатели анализа |
||
рений |
|||
|
|
||
Шкала наиме- |
1. |
Частоты распределения |
|
нований |
2. |
Средняя тенденция по модальной час- |
|
|
тоте |
||
|
3. |
Коэффициенты взаимозависимости |
|
|
между рядами свойств |
||
Шкала порядка |
1. Показатели центральной тенденции: |
||
|
медиана, квартили |
||
|
2. |
Коэффициенты ранговой корреляции |
|
Интервальная |
1. |
Арифметическое преобразование |
|
шкала |
2. Показатели центральной тенденции: |
||
|
средняя арифметическая, медиана, мода. |
||
|
3. |
Меры вариации: размах вариации, |
|
|
среднее квадратическое отклонение |
||
|
4. |
Коэффициент парной корреляции |
|
|
5.Множественный коэффициент корре- |
||
|
ляции |
||
Шкала отно- |
Все перечисленное выше показатели |
||
шений |
|
|
Шкала Лайкерта (метод суммарных оценок, 1932г.). Ис- пользуется для измерения ожиданий, при которой участника про-
сят указать свою степень согласия или несогласия с каждым из ряда заявлений. Изучаемые заявления оцениваются по пятибалль- ной системе в отношении согласия с ними (порядковый уровень измерения):
5 – «полностью согласен»
4 – «согласен»
3 – «нейтрален»
2 – «не согласен»
1 – «полностью не согласен»
Позволяет измерить интенсивность чувств респондента.
71
Пример вопросника для выявления мнения потребителя относительно товара определенной марки
Заявление |
Сильно |
В какой-то |
Отно- |
В какой-то |
Силь- |
|
согласен |
мере согла- |
шусь |
мере не со- |
но не |
|
|
сен |
ней- |
гласен |
согла- |
|
|
|
трально |
|
сен |
Джинсы (указывается |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
конкретная марка) хо- |
|
|
|
|
|
рошо выглядят |
|
|
|
|
|
Данные джинсы имеют |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
разумную цену |
|
|
|
|
|
Следующая пара Ваших |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
джинсов будет данной |
|
|
|
|
|
марки |
|
|
|
|
|
Данные джинсы легко- |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
узнаваемы |
|
|
|
|
|
В данных джинсах Вы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
чувствуете себя хорошо |
|
|
|
|
|
Оценка отношения участника определяется путем суммирования бал- лов по всем пунктам шкалы. Позволяет изучить систему ценностей, личност- ных качеств, интересов, мнений относительно работы, отдыха, покупок раз-
личных людей. Пожалуйста, обведите цифру, в наибольшей мере соответствующую степени Вашего согласия или несогласия с каждым утверждением.
Пример анкеты для изучения жизненного стиля
Пожалуйста, обведите цифру, в наибольшей мере соответствующую степени Вашего согласия или несогласия с каждым утверждением.
Утверждение |
Сильно |
Согла- |
И согласен |
Не |
Силь |
|
согласен |
сен |
и не согла- |
согла |
но не |
|
|
|
сен |
гла- |
согла |
|
|
|
|
сен |
гла- |
|
|
|
|
|
сен |
Я покупаю много специ- |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
альных товаров |
|
|
|
|
|
Я обычно имею один и |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
более видов одежды са- |
|
|
|
|
|
мой последней моды |
|
|
|
|
|
Самое главное для меня – |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
это мои дети |
|
|
|
|
|
Я обычно содержу мой |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
дом в большом порядке |
|
|
|
|
|
Я предпочитаю провести |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
72
вечер дома, чем пойти на |
|
|
|
|
|
|
вечеринку |
|
|
|
|
|
|
Я люблю наблюдать или |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
слушать трансляции фут- |
|
|
|
|
|
|
больных матчей |
|
|
|
|
|
|
Я зачастую |
оказываю |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
влияние на покупки дру- |
|
|
|
|
|
|
зей |
|
|
|
|
|
|
В следующем году я буду |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
иметь больше |
денег на |
|
|
|
|
|
покупки |
|
|
|
|
|
|
Семантическая дифференциальная шкала содержит серию двухполяр- ных определений, характеризующих различные свойства изучаемого объекта. Используется для определения имиджа товарной марки, фирмы и т.д.
Пример использования шкалы семантический дифференциал для получения сравнительной оценки двух ресторанов
Высокая цена |
_____ _____ _____ _____ _____ _____ |
Низкая цена |
|||
|
|
|
_____ |
|
|
Неудобное местопо- |
_____ _____ _____ _____ _____ _____ |
Удобное |
ме- |
||
ложение |
_____ |
стоположение |
|||
|
|
|
|
|
|
Теплая атмосфера |
_____ _____ _____ _____ _____ _____ |
Холодная |
ат- |
||
|
|
|
_____ |
мосфера |
|
Ограниченное меню |
_____ _____ _____ _____ _____ _____ |
Разнообразное |
|||
|
|
|
_____ |
меню |
|
Быстрое обслужива- |
_____ _____ _____ _____ _____ _____ |
Медленное об- |
|||
ние |
_____ |
служивание |
|
||
Пища низкого каче- |
_____ _____ _____ _____ _____ _____ |
Пища высоко- |
|||
ства |
_____ |
го качества |
|
||
|
|
|
|
|
|
Посещение в особых |
_____ _____ _____ _____ _____ _____ |
Ежедневное |
|
||
случаях |
_____ |
посещение |
|
||
|
|
|
Оценка ресторана №1 |
|
|
|
|
|
Оценка ресторана №2 |
|
|
|
|
|
|
|
Шкала Стэпела – методика самоотчета для измерения отношения, в которой респондентов просят указать, насколько точно каждое из ряда заявлений описывает интересующий объект.
Графическая рейтинговая шкала – шкала, на которой люди указывают свои оценки какого-то параметра при помощи отметки подходящего пункта на прямой, которая связывает одно крайнее зна- чение параметра с противоположным ему крайним значением.
73
Пример графической рейтинговой шкалы
Пожалуйста, оцените каждый параметр с точки зрения его важ- ности лично для Вас, располагая знак «Х» в таком месте на горизон- тальной черте, которое наилучшим образом отражает Ваши ощуще- ния.
Параметр |
Не важно |
Очень важно |
Обслуживание веж- |
|
|
ливое |
|
|
Удобное располо- |
|
|
жение |
|
|
Удобные часы ра- |
|
|
боты |
|
|
Ставки по кредитам |
|
|
высоки |
|
|
Пунктирная рейтинговая шкала – шкала, характеризую-
щаяся тем, что респонденты должны указывать свои оценки пара-
метров или объекта посредством выбора одной из конечного числа категорий, которая наилучшим образом описывает их позицию в отношении данного параметра или объекта.
Пример пунктирной рейтинговой шкалы |
|
|
||
Параметр |
Не важно |
Относительно |
Достаточно |
Очень |
|
|
важно |
важно |
важно |
Обслуживание |
□ |
□ |
□ |
□ |
вежливое |
|
|
|
|
Удобное рас- |
□ |
□ |
□ |
□ |
положение |
|
|
|
|
Удобные часы |
□ |
□ |
□ |
□ |
работы |
|
|
|
|
Ставки по кре- |
□ |
□ |
□ |
□ |
дитам высоки |
|
|
|
|
Сравнительная рейтинговая шкала – шкала, требующая от участников исследования представлять свои рейтинги в большей сте- пени как ряд относительных оценок или сравнений, а не как незави- симые отдельные оценки.
74
Пример сравнительной рейтинговой шкалы
Пожалуйста, распределите 100 очков между следующими двумя
параметрами пропорционально степени их относительной важности именно для Вас
Культура обслужи-
вания Удобное месторас-
положение
Выбор между видами шкал:
-природа проблемы
-способ проведения исследования
-характеристики респондентов
Определение объема выборки.
Три проблемы:
1.Единица выборки – представитель всех единиц совокупности, изучаемый в процессе маркетингового исследования.
2.Контур выборки – список всех единиц совокупности, из которого выбираются единицы выборки.
3.Объем выборки – число изучаемых единиц выборки.
Объем выборки может быть установлен исходя их неких заранее оговоренных условий. Например, заказчик маркетингового исследования знает, что при изучении общественного мнения выборка обычно состав- ляет 1000-1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придер- живаться данной цифры.
В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так,
в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать, и очевидно, что ценность получаемой информации не принимается при этом в расчет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать доста- точно точные результаты.
Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема вы- борки исходя из определенных требований к надежности и достоверно- сти получаемых результатов.
Например, принято решение изучить спрос на услуги по ремонту
75
автомобилей в г. Красноярске. В качестве исследуемой совокупности рассматриваются все автовладельцы города. Единица выборки – владелец автомобиля, пользующийся услугами автосервиса. Список адресов авто- владельцев – контур, в пределах которого формируется выборка.
Подходы к определению объема выборки:
1.Произвольный подход. Бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от сово- купности.
2.Определение из заранее оговоренных условий:
-Известно, что при изучении общественного мнения выборка обычно составляет 1000—1200 человек, поэтому заказчик маркетингово-
го исследования рекомендует исследователю придерживаться данной цифры.
-Если на каком-то рынке проводятся ежегодные исследования, то в каждом году может использоваться выборка одного и того же объема.
3. Стоимостной подход. Главный аргумент при определении объе- ма выборки - стоимость проведения обследования, заложенные в бюджет маркетинговых исследований, которые нельзя превышать.
4. Статистический анализ. Основан на определении минимального
объема выборки исходя из определенных требований к надежности и достоверности получаемых результатов.
Вариация значений какого-либо признака в совокупности - разли-
чие его значении у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Характеризует величину несхожести (схо- жести) ответов респондентов на определенный вопрос.
Графически представляется в форме кривой распределения.
-При высокой схожести ответов имеет место малая вариация (узкая кривая распределения),
-При низкой схожести ответов - высокая вариация (широкая кри- вая распределения).
76
Кривые распределения результатов ответа на вопрос: «Сколько км. за год проходит ваш автомобиль?»3
Малая вариация
Высокая вариация
Мера вариации - среднее квадратическое отклонение. Характе- ризует расположение основной массы единиц совокупности относи- тельно средней арифметической. Показывает насколько в среднем колеблется величина признака у единиц совокупности.
Среднее квадратическое отклонение для несгруппированных данных:
n
å(xi − x)2
σ = |
i=1 |
|
n |
||
|
где n – объем выборки (число опрашиваемых); xi – оценка изу- чаемого признака респондентом i; x – среднее значение признака.
Среднее квадратическое отклонение для сгруппированных данных:
k
åfi (xi − x)2
σ = |
i=1 |
k |
|
|
åfi |
|
i=1 |
где xi – варианты значений изучаемого признака; fi – частота повторения данного варианта; k – количество вариантов признака.
Среднее квадратическое отклонение альтернативного признака:
σ = p × q
где p – доля единиц совокупности, обладающих данным при- знаком; q – доля единиц совокупности, не обладающих данным при-
знаком (p+q=1).
Стандартная ошибка выборки (μx)– показывает насколько в
3 Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: Теория, практика и методология. М.: Финпресс,1998
77
среднем возможно отклонение выборочной средней от генеральной средней при данных условиях отбора:
μx = σn
Например, исследуется мнение потребителей о новом продукте и заказчик данного исследования указал, что его устроит точность полученных результатов, равная ±5%. Предположим, что 30% членов выборки высказалось за новый продукт. Это означает, что диапазон возможных оценок для всей совокупности составляет 25-35%.
Стандартная ошибка зависит от:
-Вариации (колеблемости) признака в генеральной совокупно- сти (чем выше σ, тем выше стандартная ошибка)
-Размера выборки (чем больше размер выборки n, тем ниже стандартная ошибка).
Стандартная ошибка альтернативного признака:
μ |
|
= |
|
p × q |
|
|
p |
n |
|||||
|
|
|
||||
|
|
|
|
|||
Предельная ошибка выборки ( |
x) – t-кратное число стандарт- |
ных ошибок выборки: t×μx. Показывает, насколько выборочная сред- няя может отличаться от генеральной средней в большую или мень- шую сторону. Величина t зависит от вероятности, с которой можно ожидать, что расхождение между выборочной и генеральной средней не превысит t – кратной средней квадратической (стандартной) ошибки выборки:
σ2
n
Величина предельной ошибки выборки устанавливается с оп- ределенной вероятностью. Например, вероятность появления ошиб- ки, равной или большей удвоенной средней ошибки выборки, равна
0,0455:
P( x − x ≤ 2μx ) = 0,9545 (95%)
где x – генеральная средняя, x – выборочная средняя. Другими словами, с вероятностью 95% можно ожидать, что расхождение меж- ду выборочной средней и генеральной средней не превзойдет удво- енную стандартную ошибку выборки.
Доверительный интервал – диапазон возможных расхождений выборочной средней и генеральной средней. Для предыдущего при- мера доверительный интервал:
x − 2μx ≤ x ≤ x + 2μx
78
Например, проведено исследование числа визитов автовла- дельцев в сервисные мастерские за год. Доверительный интервал для среднего числа визитов был рассчитан равным 5-7 визитам при 99%- ном уровне доверительности. Это означает, что если появится воз- можность провести независимо 100 раз выборочные исследования, то для 99 средних значений количество визитов попадет в диапазон от 5 до 7 визитов - другими словами, 99% автовладельцев попадут в дове- рительный интервал.
Наиболее часто употребляемые уровни доверительной вероятности и соответствующего значения t
t |
1,00 |
1,96 |
2,00 |
2,58 |
3,00 |
P |
68,3% |
95% |
95,4% |
99% |
99,7% |
Определение необходимой численности выборки для совокупности очень большого размера, характерной для рынка потребительских това- ров:
Вариант А) Предполагаются известными:
1.Величина вариации, которой, как считается, обладает совокуп-
ность.
2.Желаемая точность.
3.Уровень доверительности, которому должны удовлетворять ре- зультаты проводимого обследования.
Объем выборки определяется по следующей формуле:
n = t2σ2
2 x
где n- объем выборки; t - нормированное отклонение, определяемое исходя из выбранного уровня доверительности; σ - найденная вариация для выборки; x — допустимая ошибка.
В случае альтернативного признака:
n = t2 pq
2 x
Вариант Б) Если величина вариации неизвестна, то используют приближенные способы оценки дисперсии:
1)Для альтернативного признака принимается в расчет пессими- стический вариант (наихудший случай), при котором p=q=50, pq=2500.
2)Проводятся “пробные” обследования (обычно небольшого раз-
79
мера), для каждого из которых рассчитывается σ2. По данным нескольких пробных обследований выбирается наибольшее значение дисперсии.
3)Используются данные прошлых выборочных обследований, про- водившихся в аналогичных целях, т.е. дисперсия, полученная по их ре- зультатам, используется в качестве оценки в настоящем исследовании.
4)Если распределение признака в генеральной совокупности мо- жет быть отнесено к нормальному закону распределения, то размах ва-
риации примерно равен 6σ. Обозначив размах вариации через R, где R=xmax-xmin, получаем R=6σ, следовательно σ=R/6.
Вариант С) На практике нередко задается величина не абсолютной предельной ошибки x , а величина относительной погрешности, выра- женная в процентах к средней. Расчетная формула преобразуется и при- обретает следующий вид:
|
= |
|
|
|
|
|
×100% ; n = |
t2σ2 |
×100% |
||
отн |
|
|
x |
||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
2отн (x)2 |
||||||||
|
|||||||||||
|
|
x |
|
Как известно, отношение (σ/x)×100% представляет собой коэффи- циент вариации v, откуда:
n = t2 v2
2
отн
Коэффициент вариации v используется для характеристики одно- родности выборки. Если v ≤ 33% (для распределений, близких к нормаль- ному), то выборка считается однородной.
Например, по данным пробного обследования коэффициент вариа- ции составил 40%. Определить сколько нужно отобрать единиц, чтобы с вероятностью 0,954 предельная относительная ошибка выборки не пре-
вышала 5%? При v=40%, x=5%, t=2: n = 4×1600/25 = 256 ед.
Определение необходимой численности выборки для совокупности малого размера, характерной для рынка отдельных видов продукции производственно-технического назначения:
-Если выборка составляет менее пяти процентов от совокупности, то совокупность считается большой и расчеты проводятся по вышепри- веденным правилам.
-Если объем выборки превышает пять процентов от совокупности,
то последняя считается малой и в вышеприведенные формулы вводится поправочный коэффициент. Объем выборки в данном случае определяет- ся следующим образом:
80