7.3.3. Преобразование данных

Анкеты или прочие первичные формы учета данных обрабатываются после их заполнения. Собранные данные необходимо привести к виду, удобному для последующей обработки. Для этого их кодируют, представляют в матричной форме (табулируют), выбирают меры, характеризующие особенности собранных данных.

Маркетологи применяют четыре функции преобразования данных:

1. Обобщение – производится для удобства восприятия больших массивов данных.

2. Концептуализация – обоснование итогов обобщения, формулировка выводов по работе.

3. Коммуникация – разъяснение результатов работы в терминах, понятных заказчику, формирование общепонятного языка для общения.

4. Экстраполяция – оценки согласия выборочных данных с исследованной совокупностью.

Подобные термины нужно применять, именно в том смысле, как их воспринимает заказчик, в отчетах и переговорах. Заказчики могут оперировать терминами, самыми неожиданными для исследоватетелей в т.ч. некорректными, принуждая к ссылкам на авторитетные источники и составлению словарей с подробными переводами.

7.3.4. Методы статистического анализа

Выделяются пять видов статистического анализа:

1. Дескриптивный анализ. Оперирует статистическими мерами. Используются меры теоретических функций - среднее квадратическое отклонение, мода и т.п. и эмпирических функций, например, размах.

2. Выводной анализ. Использует статистические процедуры, например, проверку гипотез.

3. Анализ различий – используется при наличии двух групп населения, которые надо сравнить.

4. Анализ связей – предназначен для выявления статистических зависимостей.

5. Предсказательный анализ – вводит статистические методы прогнозирования.

Статистическая терминология в маркетинге насыщена избыточными и недостаточно корректными понятиями. Понятия математической статистики смещаются, смешиваются с дополнительными категориями, объединяются со специальными терминами и т.п.

Статистические меры используются в отрыве от функций распределения, так что их правомерность, применительно к объектам исследования, неизвестна.

Мода применима к теоретическим функциям, поскольку они дифференцируемы, но для эмпирического распределения, она – источник недоразумений. Напротив, размах применим только для эмпирического распределения. Меры нормального распределения, рассчитанные для выборок с неизвестными статистическими характеристиками, вносят ошибки, сколь угодно большие. Могут быть и успехи исследователя, воспринятые заказчиком негативно.

Оценку параметров совокупности по выборочным данным производят на уровне доверительной вероятности 0,95 или 0,99. Например, среднее значение для совокупности определяют:

где: – среднее значение в выборке,

,

где: – среднее квадратическое отклонение выборочного среднего значения (оценка вариации выборочных средних),

Z = 1,95 или 2,56.

При альтернативной анкете:

,

где: – среднее квадратическое отклонение выборочных средних значений;

p – процент респондентов, сказавших ''да''.

Если к, примеру, для членов Совета, среднее время t принятия решения – 45 мин при среднем квадратическом отклонении - 20 мин, то при уровне  = 0,95:

На всех заседаниях Совета решения принимаются за 6 - 84 мин.