1. Группировка и эмпирическая типологизация данных

Наиболее простая форма первичной обработки информации – группировка.

Группировка – объединение по существенным признакам единиц наблюдаемого объекта в однородные совокупности. Процедуре группировки предшествует тщательный логический анализ изучаемой проблемы, в ходе которого определяются основные признаки, по которым будет происходить разбивка изучаемой совокупности на однородные группы. Эти признаки должны иметь существенное значение и их выделение необходимо теоретически обосновать в программе исследования. Группировка осуществляется по качественным и количественным критериям (различным статистическим показателям), в результате выделяются однородные группы, например, группа покупателей с доходом от 3000 до 5000 рублей на одного члена семьи.

Научная обоснованность группировки зависит от соблюдения основных ее принципов: расчленение разнородных явлений на однородные; нахождение общих и однотипных явлений; определение признаков, по которым необходимо разграничивать типы; определение интервалов перехода от одного типа к другому. Расчленение совокупности на однородные группы – основное условие применения корреляционного анализа и других видов статистического анализа признаков.

Независимо от того, какие методы используются при обработке материалов исследования, в их основе лежит предварительное упорядочивание первичной информации, главным образом при помощи статистической группировки и составления статистических таблиц.

Основные виды группировок, используемые в маркетинговых исследованиях:

• группировки при помощи простого суммирования однородных признаков, что позволяет рассчитать абсолютное число их проявления в изучаемой совокупности;

• ранжирование, т.е. группировка единиц наблюдения в зависимости от возрастания или убывания изучаемого признака;

• группировка на основе логически выделенных признаков с использованием заранее разработанной порядковой или интервальной шкалы, каждый уровень которой выражает степень проявления изучаемого признака.

Результат группировки единиц наблюдения по одному какому-либо признаку называется статистическим рядом, а распределение частот признака в совокупности – вариационным рядом.

Эмпирическая типологизация – это поиск устойчивых сочетаний свойств объектов или явлений, рассматриваемых в нескольких измерениях. Например, можно предположить, что при исследовании потребителей наибольшее упорядочивание наблюдается между тремя переменными: пол, возраст, доход. Именно эти переменные являются определителями возникновения социально-неоднородных групп среди потребителей. При исследовании, например, рабочих такими переменными будут профессия, квалификация, образование.

2. Виды анализа массовой информации

Как и было отмечено выше, в современных маркетинговых исследованиях и при осуществлении PR-кампаний используются следующие основные виды массовой информации:

• внешняя первичная информация, полученная без специально подготовленных инструментов сбора информации; документальные данные, данные статистики;

• первичная информация, полученная с помощью специально подготовленных инструментов исследования;

• объективная информация, полученная с помощью анализа документов, наблюдения, эксперимента;

• данные первичной обработки информации: таблицы, графики, данные, содержащиеся на дискетах; перечни отдельных фактов, событий, признаков;

• индексы, расчетные формулы, коэффициенты, специальные таблицы;

• результаты промежуточного анализа: расчеты индексов, проверка основных гипотез исследования;

• показатели, нормативы, полученные по результатам исследования.

К качественным видам анализа относятся:

• функциональный анализ по выявлению устойчивых связей объекта;

• структурный анализ по выявлению внутренних элементов объектов и способов их сочетания;

• системный анализ – целостное изучение объекта.

С использованием методов статистики применяются следующие виды анализа:

• анализ средних величин;

• вариационный (дисперсионный) анализ. Предназначен для проверки того, существенно ли влияет изменение независимых переменных на зависимые;

• изучение колебаний признака относительно его среднего значения;

• корреляционный анализ: установление зависимости между признаками;

• факторный анализ: многомерный статистический анализ признаков, установление внутренних взаимосвязей признаков;

• регрессионный анализ: изучение изменений значений результирующего признака в зависимости от изменений признаков-факторов;

• кластерный анализ – классификация признаков и анализ связи классификационных единиц;

• латентный анализ – выявление скрытых признаков объекта;

• дискриминантный анализ – оценка качества экспертной классификации объектов исследования;

• логлинейный анализ – поиск и оценка взаимосвязей в таблице, сжатое описание табличных данных.