58.Двух- и многофакторные модели анализа зависимости. Регрессионный анализ. Вариационный анализ. Дискриминантный анализ. Факторный анализ.

Регресс.а-з - стат.м-д, кот.исп.для установления х-ра связи м/у 2мя/более переманными. Здесь интересующая переем – зав-ая перем./реакция(У) – связывается с 1/более незав.перем./предикторами(Х). Зад.рег.а-за – построить рег.м-ль/урав-е прогноза,связывающее зав.переменную с 1/более незав.переменными. М-ль м/б исп. для опис-я,прогн-я,контроля интересующей переменой на осн.инфо незав.переменных. Рег.а-з исп.:1)чтобы,распологая значения незав-х переменных,предсказать знач-е зависимой переменной. 2)чтобы понять взаимосвязь м/у незав.и завис.переменными.

Вариационный а-з базируется на 2х фундаментальных концепциях: концепции ожидаемых величин и дисперсионном анализе, т.е. концепции средних отклонений от ср. величины. В основе лежат понятия статистики, какматематическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэф-т вариации. Вар. а-з применим к любым эк-м и неэк-м понятиям. С помощью вар.а-за м/б определено распределение риска, т.е. если дварассматриваемых варианта дают одну и ту же границу безубыточности, то с помощью вар. а-за можно определить, будет/ нет не достигнута эта граница. Т.о.,этот вид а-за дает возможность более точно пределить пределы снижения резервов.

Дискриминантный а-з исп-тся для классиф.индивидуумов на 1 / 2 группу(сов-ти) на оснований набора изм-ий. Сов-ти заведомо различ.,и каждый индивидуум принадлежит к одной из них. Дан.а-з также м/б исп-н для того,чтобы опред-ть,какие переменные вносят вклад в эту квалифи-ю. Осн. направлениями(как и в сл.рег.а-за) явл.прогноз-е и описание. Задачи: 1)опред-е линейной комбинации незав-х переем-х,к-ая позволяет разделить группы,максимизируя вариацию м/у гр.по срав-ю с вариацией внутри групп. 2)разработка процедур распред-я м/у гр.нов.объектов,компаний/индивидуумов,хар-ки к-х известны,но неизвестна их принадлежность к той/иной гр. 3)Проверка наличия значимых различий м/у гр.на основе их центроидов. 4)Опред-е перем-х,объясн-х различия м/у гр.наилучш.образом.

Факторный а-з. При а-зе данных исп-т факт.а-з для 2-х осн.ф-ции: 1)выявл-е конструкторов,стоящих за данными. 2)уменш-е числа перем-х. При уменьш.числа перем-х факт.а-з стремится сохранить как можно больше инфо, также сделать так, чтобы оставшиеся переменные имели смысл и чтобы с ними было легко работать.

59.Основные способы сбора данных:1) сбор полностью силами самого пя;2)создание специальной группы вкл. сотрудников пя и привлечение сторонних лиц;3)путем привлечения спец-х коммерч-х орг-й по сбору данных. Ошибки сбора данных:1)преднамеренные ошибки со стороны интервьюеров2) преднамеренные ошибки респондентов3)непреднамер.ошибки интервьюеров4) непреднамер.ошибки респондентов.Способы сокращения ошибок:1)при преднамер.ошибках респондента-надзор за работой интервьюера и проверка выполненной работы2)при преднамер.ошибках интер-ра-обеспе-е мах анонимности и конфиденц-ти,использование различ.мер стимул-я, логическое искл.неверн.ответов,введение контрольных вопросов.Вопросы задаются в разной форме через опр.промежуток времени.3)при непреднам.ошибках респ-та-чательное составл.анкет,исп-е разнонапр-х измерит.шкал, введение нейтрал.градаций и стимулир. фраз.4)при непреднам.ошибках интервьюера-обоснование нормы загрузки персонала,инструктаж и тренинг,подбор персонала.

60.Редактир.данных-просмотр и при необх-ти внесение изменений в заполненные анкеты или формы регистрации данных.Задачи ред-я:1)сокр.ошибок интер-в и др.исследователей2)сокр.пропусков инф-ии3)сокр.неоднознач.ответов4)устранение непоследоват-ти ответов5) обеспечение сотрудничества с респондентом6)несоответствие требованиям предъявляемым респондентам.Виды ред-я:1)полевое-предварит.обнаружение наиболее бросающихся ошибок.При этом проверяют-полноту инф-ии;вразумител-ть ответов;логическая последовательность;единообразие ответов2)централизов.офисное ред-е-всеобьемлющая проверка и корректировка заполненных форм сбора данных вкл.окончат.реш-я об использовании данных. Редактор должен внимательно относиться к вопросам в заполненных анкетах, которые неудачны с точки зрения пробуждения интереса респондента. Он должен решить, кодировать их или принять другое решение по таким данным. С анкетами неудовлетворительного качества производится следующая работа: анкеты возвращаются на место сбора данных, и интервьюеров обязывают провести повторное интервью. Допускается самоличное заполнение редактором пропущенных значений анкеты, если количество таких анкет респондентов невелико или переменные по пропущенным ответам не являются основными в исследованиях. Осуществляется выбраковка анкет неудовлетворительного качества.

61.Кодирование-техн-й прием, с помощью кот-х данные распред-ся по категориям,а самим категориям присваиваются кодовые номера.Последоват-ть кодирования:1) спецификация категорий,к-м будут отнесены ответы2)назначение кодовых номеровкажд.категории3)подготовка книги кодов-журнал в кот.описывается каждая переменная,присвоенное ей имя,а также ее месторасположение. Первый этап кодирования представляет создание системы кодирования. В основу кодирования должна быть поставлена иерархическая структура принципов классификации информации. Вначале должны быть разработаны критерии деления по­ лученной информации на категории, классы, группы, виды, подвиды и т.д. по технологии от общего к частному. Количество уровней кодирования будет зависеть от структуры вопросов в анкете маркетингового исследования. Правильность выбранной структурной классификации информации подтверждается попа­данием ответов на каждый вопрос анкеты в ячейку структуры. Кроме того, необходимо учитывать, что по каждому вопросу возможно получение нескольких ответов. Поэтому классифици­руемая структура должна содержать соответствующую градацию и подвиды ячеек. Так как кодировку информации не всегда проводят квалифи­цированные специалисты, то для облегчения кодирования и снижения времени на кодирование информации целесообразно разработать кодировочные таблицы или книгу кодов. В этих материалах описывается каждая переменная кода и дается справка по ее нахождению в структуре кодирования. На втором этапе производится присвоение кодовых номеров ячейкам структурной классификации маркетинговой информации. Присвоение кодовых номеров можно, производить различными способами: в виде букв любого алфавита; цифрами; символами; комбинацией букв, символов и цифр. Для компьютерной обработки наиболее желаема цифровая система кодирования информации. Кроме того, для компьютерного ввода кода необходимо обеспечить и наглядность ввода записи. Использование других символов затрудняет ввод кода и обработку сообщения в компьютере.При кодировании информации рекомендуется следовать ус­тановившимся традициям и принципам, существующим на пред­ приятии. Существуют и общие принципы кодирования инфор­мации, которым необходимо следовать. Так, в каждой колонке допускается использование только одного символа. Это кодиро­вание возможно, если количество ответов не превышает 10. Если ответ на вопрос имеет множество альтернатив, то создаются от­дельные колонки для каждого варианта ответа. Если количество альтернативных ответов превышает 9, необходимо перейти к двум колонкам, обеспечивающим 100 кодов, т.е. от 01 до 99. Для упрощения кодирования необходимо использовать один и тот же цифровой индекс в общих ответах. Третий этап в технологии кодирования заключается в создании кодировочной таблицы или книги кодов. Книга кодов создается при достаточно большом количестве вопросов анкеты. В ней прописываются общие инструкции по применимости кодов, структура кодирования по категориям принятой классификации, как кодируется каждая позиция в системе вопросов. В ней пе­ речисляются коды каждой переменной и категории, включенные в каждый код. Далее в ней указывается, где в компьютерной за­ писи располагается переменная и каким образом эта перемен­ ная учитывается. Преобразование данных — этот этап заключается в переносе закодированных данных из анкеты или кодировочной таблицы через клавиатуру в компьютер. При введении данных в компьютер необходимо или дублирование ввода, или контроль введен­ ной информации, чтобы исключить ошибки. Очищение данных представляет этап всесторонней проверки состоятельности собранных данных и работы с пропущенными ответами. Проверка состоятельности данных позволяет выявить данные, выходящие за пределы диапазона исследований. Работа с пропущенными ответами включает замену пропущенного значения нейтральным или средним значением по данной пе­ременной. Пропущенный ответ 1 можно заменить вмененным значением исходя из логики ранее определенных вопросов. Статистическая корректировка данных представляет собой предзаключительную, процедуру подготовки маркетинговой ин­ формации. Она включает: взвешивание, переопределение пере­ меной и преобразование шкалы измерения. Взвешивание представляет собой метод корректировки данных, при котором каждому наблюдению или респонденту в базе данных присваивается весовой коэффициент, отображающий степень его значимости по сравнению с другими наблюдениями или респондентами. Это необходимо для более точного соответствия выборочных данных конкретным характеристикам генеральной совокупности. Например, при присвоении весов респондентам в зависимости от их образовательного уровня, от частоты пользования респондентами товаром.

62.Табулирование данных – это подсчет количества событий которые попадают в различные категорий информации.Виды: ---Простая табуляция- это подсчет количества событий которые попадают в каждую категорию, в случае если категорий базируются на одной переменной.(одномерная табуляция)\Простая табуляция необходима: -для устранения грубых ошибок; - локализаций посторонних значении; -выявление имперического распределения.Перекрестная табуляция- подсчет количества событий который попадает в каждый каждый из несколько категорий в случ. если категорий базируется на2х и более переменных рассматриваемых одновременно.При переменной табуляций относительные величины всегда расчит. в направлений причинного фактора или поперек результирующего фактора.Баннарная таблица- это последовательный ряд перекрестных табуляций между критерием и несколькими факторами переменными оформленными в виде единой таблице.Преимущества: - позволяет компактно представить большой объем информаций. - удобно для восприятия менеджеров и которые не занимались ми.

63.Одномерный анализ используется в случае изменения одного показателя каждого из n объектов выборки либо если каждая переменная одного объекта анализируется отдельно.

64. Многомерный анализ используется если при каждом наблюдений произ. измерение 2х и более показателей или переменные анализируются одновременно.