49. Проблемы эксперимента и его возможности.

Эксперимент – это научное исследование, при кот. устанавливаются причинно-следственные связи с целью принятия решений в области рекламы, цен и обоснования стратегии.

На нач. стадии возм. появление гипотез, кот. не повлияет на объем продаж. Пример причинно-следств. связи: одна независимая переменная влияет на другую зависимую.

Т.к. исследователь в состоянии контролировать нек. манипуляции, то возн. возм-сть установить, что набл. изменения зависимой переменной объясн. влиянием независимой переменной.

Зависимая переменная – это пар-р, на кот. оказ-ся влияние (объем продаж, доля рынка).

Независимая переменная – пар-р, действия кот. пытаются установить (цены, версии продукта, альтернативные каналы объявления).

Изменения завис. переменной могут происходить в ходе всего иссл-ния, но замеры обычно осущ. до и после эксперимента.

Побочные переменные – факторы, имеющие тенденцию приводить рез-тат в беспорядок. Находятся вне контроля иссл-ля.

Объектом наблюдения м.б. люди, магазины, эксперимент группа, контр. группа (не подверг. условиям эксперимента).

Экспериментальная деят-сть хар-ся наличием цели и неопр-стью рез-та.

Различают 2 типа эксперимента:

1) Полевой – научное исследование в реальной ситуации, когда экспериментатор манипулирует одной переменной или более, контролируя условия в той или иной степени, насколько позволяет ситуация.

«+»: возм-сть использования реальной рын. ситуации и высокая внешняя обоснованность эксперимента.

«-»: невозможность изолировать побочные факторы и высокая стоимость.

2) Лабораторный – исследование, в кот. исследователи создают ситуацию с четко опр. условиями, чтобы имелась возм-сть контролировать одни переменные и манипулировать другими.

«+»: низкая стоимость и закрытость, что позв. сохранить в тайне от конкурентов идеи фирмы и полученные рез-ты эксперимента.

«-»: большая вер-сть ошибок при создании экспериментальной ситуации и изоляция от реальной ситуации, что не всегда позв. идеально воссоздать ситуацию.

Полевой обладает внешней надежностью, а лабораторный – внутренней.

Проблемы эксперимента:

- главная проблема – сохранение др. переменных без изменения с тем, чтобы достичь рез-та;

- возм-сть рассматривать переменную, избранную как зависимую, в качестве источника воздействия на рез-тат. т.е. на самом ли деле эта переменная воздействовала на рез-тат;

- можно ли результаты эксперимента распространять на реальности, т.е. надежен ли рез-тат.

50. Обработка и анализ данных: применение статистических характеристик средних моды и медианы. Использование процентов.

Анализ данных начинается с перевода «сырых» данных в осмысленную информацию и включает их введение в компьютер, проверку на предмет ошибок, кодирование, представление в матричной форме (табулирование). Все это называется преобразованием исходных данных.

После сбора данных необходимо их преобразовать, т.е. привести к более сжатому виду, удобному для анализа и обладающему достаточной для заказчика информацией. Обычно закодированные исходные данные представляются в виде матрицы, столбцы которой содержат ответы на различные вопросы анкеты, а ряды — респондентов или изучаемые ситуации. Преобразование заключается в описании данных матрицы на языке ограниченного числа мер, характеризующих собранные данные. Табулирование помогает исследователю понять, что означают собранные данные, Одновременный анализ двух и более категорий опрашиваемых называется перекрестной табуляцией.

Выделяют, по крайней мере, следующие четыре функции преобразования данных:

1. обобщение,

2. определение концепции (концептуализация),

3. перевод результатов статистического анализа на понятный для менеджера язык (коммуникация),

4. определение степени соответствия полученных результатов всей совокупности (экстраполяция).

Из-за неспособности человека анализировать большие массивы информации необходимо исходные собранные данные представить в удоб­ном для осмысления виде, т.е. их необходимо обобщить, выразить через ограниченное число понятных параметров.

Большинство статистических мер основано на конкретных предполо­жениях, которые определяют базу анализа собранных данных. Концепту­ализация направлена на оценку результатов обобщения. Например, сла­бый разброс оценок определенной марки продукта вырабатывает у иссле­дователя одно суждение (концепцию), сильный — другое (см. ниже про корреляцию).

Коммуникация предполагает при интерпретации полученных результа­тов использование понятных для заказчика категорий. Например, если для него понятна такая статистическая мера, как «мода», то она исполь­зуется при представлении полученных результатов, если нет, то результа­ты описываются на общепринятом языке.

Экстраполяция в данном случае предполагает определение, в какой сте­пени данные выборки можно обобщить на всю совокупность.

Для описания информации, полученной на основе выборочных изме­рений, широко используются две группы мер. Первая включает меры «центральной тенденции», или меры, которые описывают типичного рес­пондента или типичный ответ. Вторая включает меры вариации, или меры описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с «типичными» респондентами или ответами.

К числу мер центральной тенденции относятся мода, медиана.

Мода характеризует величину признака, появляющуюся наиболее час­то по сравнению с другими величинами данного признака. Мода носит относительный характер, и необязательно, чтобы большинство респондентов указало именно эту величину признака.

Медиана характеризует значение признака, занимающее срединное место в упорядоченном ряду значений данного признака.

Использование процентов с одной стороны дают структуру, с другой могут завуалировать.

Средняя — это сумма значений всех данных, деленная на их количество.