- •Маркетинговые исследования
- •1. Понятие и сущность маркетинговых исследований
- •2. Цели, задачи и направления маркетинговых исследований
- •3. Принципы и методы маркетинговых исследований
- •4. Методы маркетинговых исследований
- •Общенаучные методы
- •Аналитико-прогностические методы
- •Методы и приемы, заимствованные из разных областей знаний
- •5. Виды, источники и методы сбора маркетинговой информации
- •6. Определение проблемы и целей исследования
- •Метод логико-смыслового моделирования проблем
- •Формулирование целей маркетинговых исследований
- •8. Эксперименты и их роль в проведении маркетинговых исследований
- •Проектирование экспериментов
- •9. Методы анализа документов
- •10.Наблюдение и его роль при проведении маркетинговых исследований
- •11.Метод фокус-группы
- •12. Другие качественные методы
- •13. Методы опроса
- •14. Панельный метод обследования
- •15. Методы получения данных от респондентов
- •16.Измерения в маркетинговых исследованиях
- •17. Составление анкет
- •18. Определение объема и процедуры выборки
- •Этапы разработки выборочного плана
- •Определение объема выборки
- •19. Организация сбора данных. Реализация плана исследования
- •Ошибки сбора данных
- •Контроль качества собираемых данных
- •Преобразование данных
- •Виды статистического анализа
- •Инструменты дескриптивного анализа
- •Анализ различий
- •Определение и интерпретация связей между двумя переменными
- •20. Интерпретация полученных результатов и их доведение до руководства
- •21. Прогнозирование в маркетинговых исследованиях
- •22. Взаимодействие со специализированными организациями в области маркетинговых исследований
- •Как выбрать исследовательскую компанию
Преобразование данных
После сбора данных необходимо их преобразовать, т.е. привести к более сжатому виду, удобному для анализа и обладающему достаточной для заказчика информацией. Обычно закодированные исходные данные представляются в виде матрицы (осуществляется табулирование), столбцы которой содержат ответы на различные вопросы анкеты, а ряды — респондентов или изучаемые ситуации. Одновременный анализ двух и более категорий опрашиваемых называется перекрестной табуляцией.
Выделяют, по крайней мере, следующие четыре функции преобразования данных: обобщение, определение концепции (концептуализация), перевод результатов статистического анализа на понятный для менеджера язык (коммуникация), определение степени соответствия полученных результатов всей совокупности (экстраполяция).
Виды статистического анализа
Выделяют пять основных видов статистического анализа, используемых при проведении маркетинговых исследований: дескриптивный анализ, выводной анализ, анализ различий, анализ связей и предсказательный анализ.
Предсказательный анализ используется в целях прогнозирования развития событий в будущем, например путем анализа временных рядов.
Инструменты дескриптивного анализа
Для описания информации, полученной на основе выборочных измерений, широко используется две группы мер.
МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ, или меры, которые описывают типичного респондента или типичный ответ |
МЕРЫ ВАРИАЦИИ, или меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с «типичными» респондентами или ответами |
МОДА характеризует величину признака, появляющуюся наиболее часто по сравнению с другими величинами данного признака. Мода носит относительный характер, и необязательно, чтобы большинство респондентов указало именно эту величину признака.
|
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСТОТ представляет в табличной или графической форме число случаев появления каждого значения измеренной характеристики (признака) в каждом выбранном диапазоне ее значений. Распределение частот позволяет быстро сделать выводы о степени подробности результатов измерений.
|
МЕДИАНА характеризует значение признака, занимающее срединное место в упорядоченном ряду значений данного признака. |
РАЗМАХ ВАРИАЦИИ определяет абсолютную разность между максимальным и минимальным значениями измеренного признака. Говоря другими словами, это разница между конечными точками в распределении упорядоченных величин измеренного признака. Данная мера определяет интервал распределения значений признака.
|
СРЕДНЯЯ ВЕЛИЧИНА, которая чаще всего рассчитывается как средняя арифметическая величина. При ее вычислении общий объем признака поровну распределяется между всеми единицами совокупности.
|
СРЕДНЕЕ КВАДРАТИЧЕСКОЕ ОТКЛОНЕНИЕ является обобщающей статистической характеристикой вариации значений признака. Если эта мера мала, то кривая распределения имеет узкую, сжатую форму (результаты измерений обладают высокой степенью схожести); если мера велика, то кривая распределения имеет широкий, растянутый вид (велика степень различия оценок).
|