Маркетинговые исследования. Учебное пособие-1

7) К какому критерию сегментирования относится формирование сегмента по составу семьи:

а) географическому; б) демографическому; в) поведенческому; г) психографическому.

Литература: [2], [8], [11], [12], [13]

141

ТЕМА 9.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ПОСЛЕ ПРОВЕДЕНИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И СОСТАВЛЕНИЕ ОТЧЕТА

9.1.Анализ данных на предварительном этапе.

9.2.Статистическая проверка гипотез, оценка

различий.

9.3.Стохастический анализ данных.

9.4.Отчет о проведении маркетинговых иссле-

дований.

9.1.Анализ данных на предварительном этапе

Анализ данных на предварительном этапе включает в себя: редактирование, кодирование, табулирование.

Редактирование. Редактирование включает в себя просмотр и внесение исправление в анкетах или формах сбора данных (далее «формы»).

Редактирование проводится в два этапа:

–полевое редактирование – это предварительное редактирование, которое проводится несколько раз: сразу после того как часть форм заполнена, и в течение всего времени сбора данных, что позволяет обнаружить ошибки и недопонимание в работе персонала полевых сил.

–центральное кабинетное редактирование – точная всеобъемлющая проверка и корректировка данных в заполненных формах. Редактор выявляет формы

снезаполненными разделами, неправильными или противоречивыми ответами, а также определяет ценность информации, которая изложена в ответах на открытые вопросы или предложениях респондентов.

142

Кодирование. Кодирование – это «технический прием», с помощью которого данные преобразуются в символы (обычно цифровые) и распределяются по категориям.

Кодирование проводится в три этапа:

–определение категорий или классов, к которым будут отнесены ответы на каждый вопрос;

–назначение кодовых номеров классов (стандартные коды: 8 – «не знаю», 9 – «нет ответа», 0 – «не применялось»)

–подготовка книги кодов, в которой перечисляются коды переменных и коды категорий. Книга кодов содержит общие инструкции по кодированию переменных.

Табулирование. Табулирование – это подсчет

количества событий, которые попадают в разные категории. Различают простую и перекрестную табуляцию.

Простая (одномерная) табуляция проводится для каждой переменной и не зависит от табуляции для других переменных.

Одномерная табуляция, в дополнение к процедуре обработки основных результатов исследования, может использоваться для:

–определения доли отсутствующих ответов;

–локализации грубых ошибок;

–локализации посторонних значений, не характерных для данной переменной;

–определения эмпирического распределения исследуемой переменной, которое наглядно может быть представлено в виде гистограммы;

–расчета суммарных статистик (выборочное среднее, выборочная дисперсия, среднеквадратическое отклонение, медиана, мода, квартили).

143

Мода – наиболее часто встречающееся значение переменной.

Медиана – значение переменной, для которого 50% всех наблюдаемых значений лежат ниже, а 50% – выше него.

Квартиль определяется так же, как и медиана, но % соотношение долей имеет другое значение, например для первого квартиля 25%.

При перекрестной табуляции обрабатывается одновременно несколько переменных. Перекрестная табуляция используется для изучения статистических связей между переменными. Для представления табулированных данных используются баннеры.

Баннер – это последовательный ряд перекрестных табуляций между зависимой переменной и несколькими факторными переменными, оформленный в виде таблицы.

9.2. Статистическая проверка гипотез, оценка различий

Статистическая проверка гипотез

Гипотеза – недоказанное предположение. В теории статистики используют понятия нулевой гипотезы (Но) и альтернативной гипотезы (Н1).

На основании полученных в ходе МИ данных исследователь получает возможность указать, какая из двух гипотез с наибольшей вероятностью соответствует истине.

Для целей проверки нулевая гипотеза предполагается верной.

Исследователь совершает ошибку первого рода (α), если отвергают нулевую гипотезу, когда она верна,

и ошибку второго рода (β), если не отвергает нулевую гипотезу, когда она является неверной. Ошибки двух

144

родов не являются дополняющими друг друга, т.е. α не равно β. Для целей проверки исследователь задает

специфицированный уровень значимости α.

Оценка различий. Для оценки различий используются следующие подходы: проверка согласия, проверка Колмогорова-Смирнова, гипотеза о значениях средних для двух выборок.

1) Проверка согласия. Задача проверки согласия возникает, если исследователь должен определить, соответствует ли определенный образец поведения, о котором свидетельствуют данные, тому образцу, который ожидалось обнаружить перед началом исследования.

2) Проверка Колмогорова-Смирнова. Статистическая проверка, проводимая по выборке из упорядоченных данных для определения, соответствует ли наблюдаемый образец частот ожидаемому образцу.

3) Гипотеза о значениях средних для двух выборок. Пусть имеются две независимые выборки из двух генеральных совокупностей. Требуется оценить гипотезу о различии (совпадении) параметров этих сово-

купностей.

Значения генеральных дисперсий совокупностей известны из предыдущих маркетинговых исследований.

Но: µ1 = µ2 , различий между параметрами двух генеральных совокупностей нет (пример: нет различия в интенсивности потреблении товара в двух регионах)

Н1: равенство µ1 = µ2 не выполняется, имеются различия между параметрами двух генеральных совокупностей, имеющих нормальное распределение (пример: существует статистически значимое различие в интенсивности потреблении товара в двух регионах)

Статистикой проверки является:

z = ( х1 - х2) - (µ1 - µ2 ) / σх1-х2

145

купностей соответственно; σх1-х2 – оценка среднеквадратической ошибки раз-

ности выборочных средних, определяется по формуле:

σх1 - х2 = √ (σх12 - σх22).

Условие принятия нулевой гипотезы Но: расчетное значение z не должно превышать табулированное

значение z при заданном уровне значимости α = 0,05.

9.3. Стохастический анализ данных

Стохастический (вероятностный) анализ (от греч. Stochastikos – умеющий угадывать) представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной).

Истоки стохастического анализа, изучающего корреляционные связи, восходят к трудам английского исследователя Фрэнсиса Гальтона (1822-1911). Впервые стохастический факторный анализ был применен в психологии.

В развитие методов стохастического факторного анализа особо следует отметить заслуги таких ученых, как: К. Пирсон, Ч.Э. Спирмен, А. Браве, Л. Пэрстоун, К. Холзингер, А.А.Чупров, М.Г. Кендэл, С. Коллер, М. Езекиэл, Благуш и др.

Стохастический анализ используется по трем основным причинам:

– необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить детерминированную факторную модель;

146

–необходимо изучить влияние факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же детерминированной модели;

–необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем.

Основная особенность стохастического факторного анализа заключается в том, что при его применении нельзя составлять модель явления путем качественного (теоретического) анализа и необходим количественный анализ эмпирических данных.

Для проведения стохастического анализа необходимо выполнение следующих условий:

1) возможность проведения совокупности наблю-

дений;

2) возможность получения достаточного объема

наблюдений, позволяющего с возможной точностью

инадежностью выявить изучаемые закономерности;

3)случайность и независимость наблюдений. Это требование наиболее трудное для выполнения, поскольку одной из особенностей экономических показателей являются их инерционность и взаимосвязь. Нередко этим требованием либо пренебрегают, либо отсеивают взаимно коррелирующие признаки с помощью специальных статистических методов;

4)соблюдение качественной однородности совокупности (относительно изучаемых связей). Она достигается путем логического отбора; критерием количественной однородности может служить, в частности, коэффициент вариации – его значение не должно превышать 33%;

5) наличие распределение признаков, близких к нормальному. Существуют различные статистические методы проверки нормального распределения.

147

Выполнение этого требования в экономических исследованиях нередко сопряжено с существенными трудностями и не всегда возможно;

6) наличие специального математического аппарата. В зависимости от условий, в которых проводится анализ, могут применяться различные математико-ста- тистические методы: регрессионный анализ, канонический анализ, анализ главных компонент и др.

Типичные классы задач для стохастических исследований:

–изучение наличия, направления и интенсивности связи экономических показателей;

–ранжирование и классификация факторов экономических явлений;

–выявление аналитической формы связи между показателями;

–сглаживание (выявление тренда) динамики изменения уровня показателей;

–выявление параметров закономерных периодических колебаний уровня показателей;

–ранжирование и классификация объектов исследования;

–изучение размерности (сложности, многогранности) экономических явлений;

–выявление наиболее информативных (обобщающих) синтетических показателей;

–изучение и сравнение внутренней структуры связей в системе экономических показателей.

Стохастическая связь – это связь неполная, вероятностная зависимость между показателями в которой проявляется только в массе наблюдений.

Стохастические связи классифицируют по следующим признакам:

148

1) Относительно числа взаимодействующих факторов различают:

а) парную стохастическую связь, которая характеризует связь между двумя переменными.

б) множественную стохастическую связь, которая определяет связь между зависимой переменной у и несколькими причинно-обусловленными объясняю-

щими х1, х2…хn.

в) частную – связь двух переменных при «фиксированном» влиянии остальных переменных, включенных в анализ.

2) Относительно своей аналитической формы связи разделяют на:

а) линейные связи, выражающиеся линейной функцией:

3) по направлению действия связи разделяют:

а) положительные (прямые). Они имеют место, если с увеличением или уменьшением значений переменной (фактор) значения зависимой переменной (результат) также соответственно увеличиваются или уменьшаются;

б) отрицательные (обратные). В этом случае с увеличением или уменьшением значений переменной значения (фактор) зависимой переменной соответственно уменьшаются или увеличиваются.

149

4) относительно типа соединения явлений различают:

а) непосредственные связи – в этом случае явления соединены непосредственно между собой;

б) косвенные связи – имеют место, если объясняющая и зависимая переменные не состоят между собой непосредственно в причинно-следственных отношениях, а детерминируются общей для них причиной, то есть объясняющая переменная действует через какую-то третью или ряд других переменных на результативную.

в) нонсенс-связь (ложная). Она возникает при формальном подходе к исследуемым явлениям, без уяснения того, какие причины обуславливают данную связь.

На практике все выше перечисленные виды связей встречаются комбинированно.

Методы и методика проведения стохас-

тического анализа. В общем виде задача факторного анализа в области изучения стохастических взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния факторных показателей на результативные.

Для ее решения применяются два метода: корреляционный анализ и регрессионный анализ. В корреляционном анализе устанавливается факт наличия и оценивается сила стохастической связи, а в регрессионном анализе исследуется ее форма.

Корреляционный метод (от лат. correlatio – соотношение, взаимозависимость) есть метод установления связи и измерение ее тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Задачи

150