202. Основні типи шкал, що використовуються в маркетингових дослідженнях

Номінальна шкала: числа виступають лише як мітки для класифікації досліджуваних об'єктів. Тому можливість аналізу відповідних даних істотно обмежена частотним аналізом даних, обчисленням відсоткових значень тощо. Наприклад: «...інтерв'юер, зазначте стать респондента:» 1.чоловіча 2.жіноча

Аналогічним чином можна використовувати номінальну шка­лу для нумерації анкет, торгових марок, тощо.

Порядкова шкала: цифри характеризують міру наявності досліджуваного явища чи характеристики у об'єкта дослідження. Але за її допомогою неможливо визначити міру наявності цієї характеристики в об'єкта дослідження. У такий спосіб визнача­ють відносні позиції об'єктів, але не величину різниці між ними. Наприклад: «зазначте, будь-ласка, наскільки часто ви впро­довж місяця споживаєте продукцію торгової марки?» (зовсім не вживаю, рідко, іноді, часто, дуже часто). Отже, наведені числа характеризують значимість досліджува­ної характеристики для респондента: той, хто дуже часто споживає торгову марку X, розташований далі від того, хто споживає її не так часто, і т. ін. Проте не можна сказати, наскільки часто споживає цей товар кожна з наведених категорій. Таку шкалу ко­рисно також використовувати для кодування соціального класу, визначення ринкових позицій товару тощо. Тому в аналізі такої інформації застосовують дисперсійний аналіз та методи рангової кореляції, визначають частотні характеристики та середні значення.

Інтервальна шкала: інтервал між двома значеннями на ній має емпіричне значення, тобто її числові проміжки характе­ризують не порядок чисел, а їх різницю, при цьому початок шка­ли не фіксований. Таким чином можна вимірювати різницю між досліджуваними об'єктами. Яскравим прикладом використання такого типу шкали є засто­сування десятибальної шкали важливості. За її допомогою, зокрема, визначають думки та ставлення споживачів щодо певної проблеми або запропонованого дослідником твердження.

Шкала відношень: наділена всіма рисами попередніх шкал. Це шкала, на якій емпіричного значення набувають відно­шення між двома значеннями змінної. На відміну від попередньої шкали, точка відліку тут чітко фіксована. Прикладом її застосування може виступати запитання на ви­значення точного віку респондента.

202. Одномірні методи аналізу даних та їх значення для маркетингових досліджень

В процесі застосування одновимірного аналізу аналізують кожну змінну окремо від усіх інших.

Серед методів одновимірного аналізу найчастіше використо­вують частотний аналіз. За його допомогою можна отримати найпростіші аналітичні дані:

□ частота кожного з варіантів відповіді на поставлене запи­тання;

□ відсоткове значення кожного з варіантів відповіді у підсум­ку проведення опитування (визначається як відношення кількості кожного з варіантів відповіді до загальної кількості опитуваних);

□ припустиме відсоткове значення їх (тобто за винятком втрачених відповідей);

□ накопичені відсоткові значення варіантів відповідей — су­ма відсоткових частот припустимих відповідей.

Метод аналізу середніх дає змогу визначати середні рівні (наприклад, середні арифметичні) щодо кожної з досліджуваних змінних. Інколи в літературі його називають «аналізом мір центральних тенденцій». Наприклад, можна усереднити дані що­до окремого сегмента ринку і визначити середній обсяг закупі­вель товару певної торгової марки, визначити середню відвідува­ність торгового закладу певного типу тощо. Для цього викори­стовують такі показники:

Мода — це значення, яке найчастіше зустрічається в розподілі всіх значень досліджуваної змінної.

Медіана — це значення, яке перебуває посередині всіх частот, визначаючи, таким чином, певний центр їхнього розподілу. Під терміном «розподіл» у цьому випадку розуміють розподіл відпо­відей за запропонованими в анкеті варіантами.

Варіаційний аналіз також належить до методів одновимірно­го аналізу. За його допомогою дослідники намагаються визначи­ти міру відхилення від центральної тенденції розподілу. Тому, крім мінімальних і максимальних значень розподілу, тут обчис­люють такі статистичні характеристики:

> розмах ряду — різницю між мінімальним та максимальним значенням ряду розподілу;

> дисперсію — суму квадратів відхилень усіх значень ряду від його середньоарифметичного значення, розділену на кількість таких вимірювань мінус один;

> стандартне відхилення — квадратний корінь із показника дисперсії.