Инструменты статистического анализа

Выделяют 5 основных видов инструментов статистического анализа, используемого при проведении маркетинговых исследований: дескриптивный анализ, выводной анализ, анализ связей, анализ предсказательный, анализ различий.

В основе дескриптивного анализа лежит использование таких статистических мер, как средняя величина, мода, среднее квадратичное отклонение, размах или амплитуда вариации.

Выводной анализ – это анализ, в основе которого лежит использование статистических процедур с целью обобщения полученных результатов на всю совокупность.

Анализ связей – направлен на определение систематических связей (их направленности и силы) переменных (например, как рост затрат на рекламу влияет на увеличение сбыта).

Предсказательный анализ – используется в целях прогнозирования развития событий в будущем (например, путем анализа временных рядов).

Анализ различий – используется для сравнения результатов исследования двух групп (сегментов) для определения степени реального отличия в их поведении, в реакции на одну и ту же рекламу и т.п.

Методы анализа.Разнообразие методов статистики классифицируют на 2 большие группы: одномерные и многомерные методы.

Одномерный анализ – используется, если проводится измерение одного показателя каждого из n-объектов выборки, либо анализ каждой переменной проводится отдельно.

Многомерный анализ – используется, если при каждом наблюдении производится измерение двух или более показателей, а анализировать переменные требуется одновременно.

Рисунок 7.1 Методы одномерного анализа в маркетинговых исследованиях

Рисунок 7.2 Методы многомерного анализа в маркетинговых исследованиях

Критерий ХИ – квадрат (Х²) – это показатель различия реальных значений, наблюдаемых в ячейке ί , образуемых Q_i и ожидаемых значений при условии справедливости нулевой гипотезе Е ί – то есть при выполнении допущения о статистической независимости

Множественная регрессия – выделяют итоговый фактор (например, объем продаж), а остальные переменные рассматриваются как обуславливающие факторы. Комбинация этих факторов используется для предсказания результирующего фактора. Дисперсионный анализ – расчет дисперсии между какой-то переменной зависимой – например, количество посетителей магазина от размера рекламной листовки. Дискриминантный анализ – выводится дискриминантная функция, которая позволит с высокой вероятностью определить, располагает потребитель среднего возраста соответствующим вкладом или нет (пенсионным, например).

7.3 Контрольные вопросы.

1. Каковы различия акцентов внимания полевого и централизованного офисного редактирования?

2. Какие варианты действий редактора в случаях с неполными ответами, неправильными ответами?

3. Покажите на примере различие между простой и перекрестной табуляцией

4. Имеются ли ограничения на количество переменных в таблицах перекрестной табуляции?

5. В чем отличие баннерной табуляции и перекрестной табуляции?

6. в чем различие между исследованиями групповых различий и изучением взаимосвязей?

7.4 Практические задания.

1. В приложении Б представлена генеральная совокупность покупателей и их собственное мнение о важности цены при покупке кисломолочной продукции по пяти ранговой шкале: очень важно (5-й ранг), важно (4), может быть важно (3), не важно (2), абсолютно не важно (1). Необходимо определить:

а) размер выборки методом доверительного интервала при вероятности 80% с точностью ±10%. Размах вариации – 20%

б) сформировать выборку:

- методом «интервала скачка» с начальной точкой в соответствии с вашим номером по списку;

- методом кластерного отбора (на пять кластеров согласно списка генеральной совокупности: №1-10 – первый кластер, №11-20 – второй, №21 – 30 – третий, №31 – 40 – четвертый кластер, №41- 50 – пятый кластер). Выбор двух кластеров осуществляется методом жребия;

- методом стратифицированного отбора согласно уровню дохода респондентов. При этом учитывают, что доля лиц с доходом до 5 тыс. руб. в генеральной совокупности составляет 30%, с уровнем дохода 5-8 тыс. руб. – 52%, с доходом свыше 8 тыс. руб. – 18%.

Результаты представить в форме таблицы 7.1.

в) провести первичный анализ: рассчитать средний результат важности по каждой выборке, выборочную дисперсию и стандартное отклонение выборки. Оценить приемлемость методов формирования выборки, если известны данные по среднему ответу респондентов генеральной совокупности – «важно» (3,84). По наиболее приемлемой выборке составить таблицу табуляции и баннерную таблицу. Сделать выводы по результатам анализа выборки.

г) определите тесноту связи между факторами уровень дохода, пол и степенью важности результативного признака (цены).

Таблица 7.1 Выборочная совокупность

7.5 Задания для самостоятельной работы.

В соответствии с выбранной темой исследования (тема №3 «Разработка форм для записи результатов исследования») и разработанным планом выборки определить наиболее приемлемые статистические методы анализа информации, которую Вы планируете собрать. Разработайте таблицы перекрестной и простой табуляции, которые Вы будете использовать при анализе собранных данных. Выбрать и обосновать систему кодировки данных.

8 Практическое занятие «Маркетинговые исследования на конкретном товарном рынке»

Цель занятия: Систематизация и обобщение всех теоретических знаний студентов полученных на предыдущих занятиях и выработка практических навыков по комплексному проведению собственных самостоятельных маркетинговых исследований.

Порядок проведения занятия:

1. Обсуждение контрольных вопросов со студентами.

2. Презентация отчетов о собственных исследованиях студентами согласно выбранным темам и их обсуждение.

3. Подведение итогов проведенных исследований, определение недостатков и ошибок при проведении исследований.