Кодировка (кодирование)

Кодировка может осущ на 2х этапах:

-должны быть кодированы до того как мы приступили к анализу анкеты (например надо к каждой цифре шкаолы Лайкерта придумать формулировки словами)

Для открытых вопросов используется посткодировка: привлекательность упаковки, герметичность упаковки - мы можем объединить в "упаковка" и закодировать цифрой 1. 2-оперативность.

Кодировка: 0 или 1, 1или 2, или другоенадо учитывать будем мы сопоставлять с другими шкалами или данными.

Если нет ответа то лучше ставить 99 или 999. 0 редко используется так как 0 иногда используется для оценки услуги или продукта и означают максимальную критику продукта. Если несколько возможных вариантов ответа то можно писать двух или трех и более значную кодировку которая будет соответствовать вариантам выбранных ответов. Например респондент ответил вариант 2,4,7 - значит код будет 247.

Слад 8 - пример оформления кодировки в таблице, посмотреть

Статистическая корректировка данных

Например есть доля клиентов которая приносит бОльший объем продаж следовательно нам важнее прислушиться именно к их мнению (в рамках данного исследования), то придаем им бОльший вес (взвешиваем)

Всегда должны прописывать, каким образом мы взвешиваем данные и необходимо обосновать. Так как это манипулирование данными. Без крайней необходимости лучше не пользоваться.

Преобразование шкал измерений - манипулирование шкалой для совмстимости с другими данными. Слайд 14!!!!

Например: объемы продаж в млрд рублей, а цена в рублях. Напрямую сопоставлять эти данные некорректно.

Переопределение данных

процедура, при которой данные модифицируются таким образом, чтобы создать новые переменные, или несколько переменных объед с целью уменьшения их числа.

Например сокращение уровней до 1 (когда один исключает другоЕсли мы знаем что покупка была не во второй половине дня значит она была в первой

Стратегия анализа данных

Табуляция -подсчет числа случаев, попадающих в ту или иную категорию.

Перекрестная табуляция -наличие взаимосвязи между двумя (номинальными) переменными

Независимая выборка - это такая выборка в которой изменение парметра не влияет на результат другой выборки.

Табуляция иногда включается в опистельную статистику, иногда нет.

Свертка данных - уменьшаем число используемых параметров. При этом теряем детализацию. Надо приходить к компромиссу в данном случае.

Полученными нами данные необязательно распределены нормально. (Джонн Килле Статистика в социологических исследованиях)

Слайд 23. посмотреть. Анализировать данные в любом разрезе можно только в репрезентативных выборках.

Проверяем коэффициентом соответствия

Мода - для любой шкалы

Медиана - для порядковой, для интервальной и тд

Средняя - для интервальной

Статистическая значимость

Математическая значимость:

По методике NPS вычислена доля критиков (33>30)

Статистическая значимость

если разница значений показателей превышает погрешность измерения, эта разница статистически значима.

В наших исследованиях скорее всего будет метод удобства или же снежный ком. Мы НЕ можем делать статистическую проверку, однако мы делаем и говорим а ВОТ В ЭТОМ БЫ МЕТОДЕ ЭТО РАБОТАЛО.

Общая схема проверки гипотез

1. Формулирование нулевой и альтернативной гипотез (взаимоисключающие)

2. Выбираем способ проверки (проверка может быть односторонней или двусторонней)

3. Определить уровень значимости, число степеней свободы, выбрать критическое значение.

4. сопоставить полученные значения с критическим

5. если значение больше, то нулевую гипотезу мы отвергнуть не можем. (здесь уточнить насчет больше или меньше)

Критерии выбора критического значения:

*степени свободы (n-1)

*Ошибка первого рода: отклонение верной нулевой гипотезы. Используем альфа

*Ошибка второго: принимается ложная нулевая гипотеза. Бетта. (1-бетта)=мощность критерия проверки гипотезы.

28.11.12

Спросить у Ани лекции

5.12.12

Методы тестирования продукта

1.Лабораторное и полевое тестирование

2.Модель ASSESSOR

3. Методика совместного анализа

Внутренняя валидность - могло ли изменение зависимой величины быть вызвано другими факторами кроме независимой переменной. (это лабораторное, когда мы исследуем реагирует ли он чисто на рекламу без дождя холода ветра и других факторов)

При выводе на рынок встает вопрос о внешней валидности. (бОльшие затраты, адаптированы под рынок, реальные условия)

Схема проведения эксперимента: слайд 4. лекция 16

В зависимости от основоного подхода мы выбираем модель исследования.