10-03-2015_20-50-09 / 2. Описательный анализ данных

ТЕМА 19. АНАЛИЗ ДАННЫХ МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1.Анализ данных. Одномерный анализ

2.Частотные распределения

3.Статистические характеристики изучаемой переменной:

1)Характеристики основной тенденции в ответах,

2)Характеристики разнообразия значений (вариация),

3)Характеристики формы распределения значений показателя.

1. АНАЛИЗ ДАННЫХ. ОДНОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Анализ данных требует ответа на следующие вопросы:

•Будет ли переменная подвергнута анализу изолированно (одномерный анализ) или в сочетании с другими переменными (многомерный анализ)?

•Какой уровень шкалы (номинальная, порядковая, интервальная, относительная) был использован для измерений?

1. АНАЛИЗ ДАННЫХ. ОДНОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Одномерные методы - методы статистического анализа,

применяемые для анализа данных в случаях, если существует

единый измеритель для оценки каждого элемента выборки,

либо если этих измерителей несколько, но каждая переменная

анализируется отдельно ото всех остальных.

Пример:

•какой процент читателей журнала составляют мужчины?

•каков доход типичного посетителя ресторана?

•какова удовлетворенность услуг парикмахерской?

1. АНАЛИЗ ДАННЫХ. ОДНОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ

Кодномерному анализу относятся

1.Распределение частот значений переменной (вариационный ряд),

2.Описание статистических показателей изучаемых признаков,

3.Кросс-табуляция.

2. ЧАСТОТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Распределение частот значений переменной -

математическое распределение, цель которого - подсчет ответов, связанных с различными значениями одной переменной (частот), и дальнейшее выражение их в

процентном виде (частости).

•Какое количество потребителей определенной марки товара можно считать лояльными ей?

•Каково соотношение между разными группами потребителей товара: много использующими, средне, слабо и не пользователями?

2.ЧАСТОТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

1.Частоты – количество ответивших респондентов.

2.Часности (Частности) – процент респондентов отметивших в анкете определенные значения.

3.Достоверные частности – показывает процент с учетом пропущенных значений. Если пропущенных значений нет,

то частности = достоверной частности.

4.Накопленная частность(Fi), представляет собой сумму частностей всех значений, от x1 до xi: Fi = ∑ij=1 fj. По накопленной частности Fi можно определить, для какой части выборки значения переменной X не превосходят значения xi.

2. ЧАСТОТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ПРИМЕР:

Что Вы могли бы сказать о своем настроении в последние дни?

2. ЧАСТОТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ПРИМЕР:

Что Вы могли бы сказать о своем настроении в последние дни?

2. ЧАСТОТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ПРИМЕР:

Потребители оценили свое отношение к мылу «Camay» по 11-ти балльной шкале Лайкерта (11 – предпочитаю всем другим маркам). Результаты опроса представлены в таблице. В первой колонке таблицы даны значения оценки, а во второй – приведено количество поставивших данную оценку респондентов. Обратите внимание, что код 13 присвоен пропущенным значениям.