Маркетинговые исследования. Шпаргалка

Статистический же вывод сформирован на статистическом анализе итогов выборочных исследований и указан на отметку параметров совокупности в целом. В данном случае итоги выборочных исследований являются только отправной точкой для получения общих выводов.

Поскольку ошибки выборки бывают и в первом и во втором случаях, то можно сделать вывод. Для первого случая: около 30 % опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля, а для второго случая около 35 %.

При проведении маркетинговых исследований чаще всего применяются такие методы статистического вывода как: оценка параметров и проверка гипотез.

Оценка параметров генеральной совокупности – это процесс определения, который основываясь на данные о выборке, интервала, в котором находится один из параметров генеральной совокупности, например среднее значение. При этом используют такие статистические показатели как: средние величины, среднеквадратическую ошибку и желаемый уровень доверительности.

Когда используется статистический вывод применяют формулы, содержащие объективный характер, в основе которых лежат общепризнанные статистические концепции. В результате конечные выводы носят более объективный характер.

Иногда проводятся такие суждения, которые называются гипотезами. Они возникают по поводу конкретного параметра генеральной совокупности (величине средней, дисперсии, характере распределения, форме и тесноте связи между переменными) основываясь только на размышлении, интуиции и т. д.

Статистической гипотезой называется теория о свойстве генеральной совокупности, которое можно испытать, основываясь на данные выборки.

С помощью статистической процедуры можно определить применяемая ли для подтверждения гипотеза, основанная на результатах выборочных исследований, или следует ее отклонить.

При проведении простого арифметического сравнения величин характеристик точный вывод о достоверности гипотезы никогда сделать нельзя. Поэтому проводят статистическую проверку гипотезы, которая проходит в несколько этапов и включает в себя использование: выборочного значения характеристики, среднего квадратического отклонения, желательного уровня доверительности и гипотетического значения характеристики для генеральной совокупности в целом.

59. Анализ различий

Проверка существенности отличий состоит в сопоставлении ответов на один и тот же вопрос, полученных для двух или более самостоятельных групп респондентов. В некоторых случаях вызывает интерес сопоставление ответов на два или более автономных вопроса для одной и той же выборки. При проведении сравнения в расчет нужно принять два критических фактора : степень значительности отличий между величинами параметра для двух выборок и среднеквадратические ошибки двух выборок, устанавливаемые их объемами.

Для проверки значительной разницы между двумя измеренными средними применяется нулевая гипотеза . Она означает, что две совокупности, сопоставляемые по одному или нескольким признакам, не различаются друг от друга. При этом намечается, что существенная разница соотносимых величин приравнена нулю, а найденная по данным разница от нуля носит случайный характер.

Для проверки значимости разницы между двумя измеренными средними (процентами) первоначально проводится их сопоставление, а затем приобретенная разница перемещается в значение среднеквадратических ошибок и определяется, насколько велики отклонения от гипотетического нулевого значения.

Как только выявляются среднеквадратические ошибки, параллельно находится площадь под нормальной кривой распределения и появляется возможность сделать вывод о вероятности выполнения нулевой гипотезы.

Выборочное распределение рассматривается как выборочное распределение разницы между средними (процентными мерами). Если нулевая гипотеза достоверна, то разделение разницы является нормальной кривой со средней, равной нулю, и среднеквадратической ошибкой, равной единице.

Среднеквадратическая ошибка средней кривой разницы равна нулю. Исходя из высокой значимости среднеквадратических ошибок вероятность правильности нулевой гипотезы об отсутствии отличия между двумя средними должна быть ниже 0,001.

Итоги испытания интерпретируются в таком порядке. Если бы гипотеза была истиной, то создав большое количество выборок, проводя всякий раз сравнения, пришли бы к выводу, что 99 % разницы будет лежать в пределах ±2,58 среднеквадратической ошибки нулевой разницы.

Следовательно, может быть произведено лишь одно сравнение и можно полагаться исключительно на концепцию выборочного распределения.

60. Определение и интерпретация связей между двумя переменными

Выделяют такие виды связей между переменными :

1) немонотонная;

2) монотонная;

3) линейная;

4) криволинейная.