Маркетинг лекции раздел 2

их влияния на зависимые переменные при условии исключения влияния других не изучаемых факторов. Независимые переменные представляют собой факторы, которые могут меняться по усмотрению исследователя (цены, затраты на рекламу, дизайн, содержание рекламного обращения и т. п.). Зависимые переменные — факторы, которые предположительно будут меняться под влиянием независимых переменных (объем продаж, доля рынка, прибыль и т. п.).

По степени материализации объекта исследования различают реальные, имитационные (предусматривают построение моделей состояния того или иного объекта с использованием экономико-математических методов и компьютерных информационных технологий), мысленные (умозрительные эксперименты — вместо реальных объектов исследователь манипулирует информацией о совершившихся либо возможных событиях).

В зависимости от масштаба поставленной задачи выделяются однофакторные и многофакторные эксперименты.

По характеру окружающей обстановки эксперименты подразделяются на лабораторные и полевые.

Анализ данных. Полученную в ходе сбора маркетинговую информацию необходимо предварительно упорядочить и формализовать, после чего для ее анализа можно использовать статистические методы. Основными приемами подготовки данных являются:

1.Редактирование. Цель: выявить пропуски, неоднозначности и ошибки в ответах.

2.Кодирование — техническая процедура обозначения исходных данных специальными символами (чаще всего используется табулирование — представление данных в форме матрицы, столбцы

которой обычно содержат ответы на различные вопросы анкеты, а ряды обозначают респондентов или изучаемые ситуации).

Наиболее существенные для практики маркетинговых исследований методы анализа информации можно разделить на три группы:

1.Описательные методы — позволяют сгруппировать информацию, получить обобщенные статистические характеристики, а также вычислить отдельные элементарные характеристики, описывающие общее состояние и развитие исследуемых совокупностей.

2.Методы исследования зависимостей — позволяют решить две задачи: моделирования форм зависимостей, вычисления тесноты зависимостей между переменными.

3.Методы исследования взаимосвязей (кластерного, факторного и дискриминантного анализа).

Логическим результатом анализа данных является формирование статистических выводов, для чего используются оценка параметров и проверка гипотез.