Маркетинговые исследования. Шпаргалка

Выводной анализ – это анализ, в основе которого лежит применение статистических процедур с целью синтеза приобретенных результатов на всю совокупность. Вывод – вид логического анализа, обеспечивающий получение общих сведений о всей совокупности с помощью наблюдений за малой группой единиц данной совокупности. В основе статистического вывода лежит статистический анализ результатов выборочных исследований. Этот вид вывода ориентирован на оценку параметров совокупности в целом. В данном случае результаты выборочных исследований считаются только отправной точкой для определения общих выводов. Например, автомобилестроительная компания провела два независимых исследования для того, чтобы установить степень удовлетворенности потребителей своими автомобилями. Первая выборка состояла из 100 потребителей, купивших данную модель в течение полугода. Вторая выборка включала 1000 потребителей. В ходе телефонного интервьюирования респондентам задавали вопрос: «Довольны или не довольны вы купленной вами моделью автомобиля?» Первый опрос составил 30 % неудовлетворенных, второй – 35 %.

Анализ различий используется для сопоставления итогов исследования двух групп для установления степени реального отличия в их поведении, в реакции на одну и ту же рекламу и т. п. Анализ связей направлен на установление систематических связей переменных. Определение как увеличение затрат на рекламу воздействует на повышение сбыта. Предсказательный анализ применяется в целях прогнозирования формирования событий в будущем, например путем анализа временных рядов.

Статистический вывод – процесс получения обобщений относительно генеральных совокупностей на основе данных выборки.

57. Инструменты дескриптивного анализа

Для описания сведений, приобретенных на базе выборочных измерений, часто применяются две группы мер.

Первая содержит меры «центральной тенденции» , или меры, которые описывают типичного респондента (типичный ответ). Вторая содержит меры вариации , или меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов (ответов с «типичными» респондентами).

Существуют и другие описательные меры, в частности, меры асимметрии. Однако они применяются не так часто, как вышеупомянутые, и не представляют большого интереса для заказчика.

В состав мер центральной тенденции входят мода, медиана и средняя.

Мода характеризует величину признака, являющуюся наиболее часто по сопоставлении с другими величинами этого признака. Мода относительна, и необязательно, чтобы большинство респондентов указало именно эту величину признака.

Медиана характеризует значение признака, занимающее среднее место в упорядоченном ряду значений предоставленного признака.

Средняя величина, которая в большинстве случаев рассчитывается как средняя арифметическая величина. При ее вычислении совокупный объем признака делится поровну между всеми единицами совокупности.

Степень информативности средней величины больше, чем медианы, а медианы – моды.

Среднеквадратическое отклонение – это обобщающая статистическая характеристика вариации значений признака. Если эта мера – небольшого размера, то кривая распределения имеет узкую сжатую форму (результаты измерений располагают высокой степенью схожести); если мера велика, то кривая распределения имеет широкий растянутый вид (велика степень различия оценок).

Размах вариации устанавливает абсолютную разность между максимальной и минимальной важностями измеренного признака. Предоставленная мера назначает интервал распределения важностей признака.

Известно, что выбор шкалы измерений, а значит, типа вопросов в опросном листе, предопределяет количество приобретаемой информации. Подобным образом количество получаемой информации при использовании рассмотренных выше мер является различным. Общее правило заключается в том, что статистические меры помогают приобрести больше информации при использовании наиболее информативных шкал измерений. Выбор шкалы измерений предопределяет выбор статистических мер.

Для высчитывания средних необходимо применять интервальную шкалу или шкалу отношений.

Если учитывать меры вариации, то при использовании номинальной шкалы применяется распределение частот, при применении шкалы порядков – кумулятивное распределение частот, а при использовании интервальной шкалы и шкалы отношений – среднее квадратическое отклонение.

58. Статистический вывод

Вывод является видом логического анализа, направленного на получение общих заключений обо всей совокупности на основе наблюдений за малой группой единиц данной совокупности.

Выводы делаются на базе анализа небольшого количества фактов.