- •1. Сущность и содержание маркетинговых исследований.
- •2. Этапы реализации маркетинговых исследований
- •3. Формирование маркетинговой информационной системы
- •4. Идентификация проблемы исслед. Приемы осмысления проблемы
- •5. Формулирование цели маркетингового исследования. Формирование рабочей гипотезы.
- •6. Разработка плана маркетингового исследования
- •7. Сбор и анализ вторичной информации
- •8. Анализ избранных случаев
- •9. Метод фокус-групп: характеристика и этапы использования
- •10. Глубинные интервью: характеристика и этапы использования
- •11. Проекционные методы исследования: характеристика и этапы использования
- •12. Общая характеристика выборочных методов
- •13. Детерминированные и вероятностные методы расчета выборки
- •14. Расчет размера и ошибки выборки в случае вероятностного метода отбора
- •15. Методы проведения опроса. Этапы использования метода опроса
- •16. Разработка анкеты. Формулировка и оценка вопросов. Выбор последовательности вопросов. Тестирование анкеты и ее корректировка
- •17. Измерение и шкалирование. Типы шкал
- •18. Методы сравнительного и несравнительного шкалирования
- •19. Этапы использования метода наблюдения. Оценка надежности наблюдения
- •20. Полевые работы
- •21. Концепция причинности в марк-ге. Причинно-следственные связи
- •22. Этапы разработки и проведения эксперимента
- •23. Обеспечение валидности экспериментов. Возможные угрозы валидности. Контроль факторов, снижающих валидность
- •24. Классические модели эксперимента: предварительные модели
- •25. Классические модели эксперимента: истинные модели
- •26. Классические модели эксперимента: модели квазиэксперимента
- •27. Статистические модели эксперимента
- •28. Пробный маркетинг как вид контролируемого эксперимента
- •29. Подготовка данных к анализу: редактирование и кодирование данных. Категориальная и дихотомическая кодировка
- •30. Подготовка данных к анализу: составление базы данных, табулирование, корректировка
- •31. Логические методы анализа: экспертный анализ, контент – анализ
- •32. Построение частотных распределений. Показатели центра распределения
- •33. Показатели вариации и формы распределения данных
- •34. Этапы проверки гипотез о связях между переменными. Нулевая и альтернативная гипотезы. Стат. Критерий. Уровень значимости.
- •35. Построение таблиц сопряженности признаков. Введение третьей переменной
- •36. Показатели оценки статист. Значимости и тесноты связи переменных, включенных в состав таблицы сопряженности
- •37. Проверка гипотез о различиях между значениями переменных: параметрические методы.
- •38. Проверка гипотез о различиях между значениями переменных: непараметрические методы
- •Сущность и содержание маркетинговых исследований.
- •Этапы реализации маркетинговых исследований.
- •Формирование маркетинговой информационной системы.
35. Построение таблиц сопряженности признаков. Введение третьей переменной
Это стат. метод, кот. одновременно характеризует две или больше переменных и заключается в создании таблиц, отражающих совместное распределение двух или больше переменных. Для того чтобы определить, какой результат отражает реальные характеристики выборки, а какой получен случайно, проверяют нулевую гипотезу. H0: переменная в строке не зависит от переменной в столбце (возраст). Для проверки такой гипотезы чаще всего используют стат. критерий χ2. Величина χ2 рассчитывается для r строк и c столбцов. Найденное расчетное значение χ2 сравнивается с таблицей критических значений для определенного числа степеней свободы. Кросс-табуляция позволяет проанализировать взаимосвязь между номинальными переменными. Однако любые интервальные переменные м/б использованы для формирования групп и, следовательно, для формирования номинальных переменных.
36. Показатели оценки статист. Значимости и тесноты связи переменных, включенных в состав таблицы сопряженности
Меры силы связи. Зная χ2, можно не только проверить гипотезу о наличии связи между включенными в таблицу кросс-табуляции вопросами анкеты, но и ответить на вопрос, насколько эта связь сильна. Для таблиц из двух строк и двух столбцов удобен коэффициент Фишера: ф=корень х2/n, где n – размер выборки. Если статист. связи между вопросами нет, этот коэф. равен нулю, а при наибольшей зависимости – единице. Для таблиц с произвольным числом строк и столбцов используется коэф. сопряженности признаков Пирсона: С=корень (х2/n+х2). Если переменные не зависят друг от друга, то коэф. сопряженности также равен нулю. Чем ближе данный показатель к единице, тем теснее связь между переменными. При этом он не может быть равен единице.
37. Проверка гипотез о различиях между значениями переменных: параметрические методы.
Основной принцип метода проверки гипотез состоит в том, что выдвигается нулевая гипотеза Н0 (разница между распределениями недостоверна), с тем чтобы попытаться опровергнуть ее и тем самым подтвердить альтернативную гипотезу H1 (различия между обоими распределениями достаточно значимы и обусловлены влиянием независимой переменной). Для того чтобы судить о том, какова вероятность ошибиться, принимая или отвергая нулевую гипотезу, применяют стат. методы, соответствующие особенностям выборки. Для количественных данных при распределениях, близких к нормальным, используют параметрические методы, основанные на таких показателях, как средняя и стандартное отклонение. Для определения достоверности разницы средних для двух выборок применяют метод Стьюдента, а для того чтобы судить о различиях между тремя или большим числом выборок, - тест F, или дисперсионный анализ.
Сущность: определение необходимой и достаточной совок-ти показателей, характеризующих все исследуемые свойства системы и формирование зависимостей, характеризующих суммарный эффект от применения системы или ее элементов.