Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
4. Количественный анализ. Виды статистического анализа.
5. Качественный анализ данных
Полученную в ходе сбора маркетинговую информацию следует упорядочить и формализовать. Для обработки небольших массивов информации (от нескольких десятков до ста анкет) можно использовать ручной метод. При больших объемах выборки и использовании специальных математических методов анализа используется компьютерная обработка информации.
Для обработки результатов опросов и статистического анализа используется специализированное программное обеспечение для научных и маркетинговых исследований, анализа информации и обработки данных. Это пакеты статистических программ – сложные программные продукты, которые широко применяются в практической и исследовательской работе в разных областях. Наиболее известными и широко используемыми являются программные продукты SPSS (Statistical package for social science) компании SPSS и Statistica компании Statsoft.
Первым шагом количественной обработки информации является подсчет частот появления каждого варианта признака (линейного распределения ответов на вопросы анкеты) и упорядочение полученных данных в таблице одномерного распределения. Подсчитанные частоты переводятся в процентные отношения, что позволяет оценить меру оценки или отношения респондентов к тому или иному признаку, а также сравнивать вариационные ряды с различным числом наблюдений. Для более наглядного распределения значений признаков прибегают к графическому представлению маркетинговой информации. Наиболее распространенными видами графического изображения являются графики, диаграммы, гистограммы. Для целей математического анализа и сравнительной характеристики различных распределений применяются обобщающие статистические показатели – среднеарифметическое, мода, медиана.
Дополнительным способом анализа данных является составление параллельных рядов. Чаще всего данные представляются в виде двумерных таблиц сопряженности. В строках указываются наблюдаемые значения первого признака, в столбцах – наблюдаемые значения второго признака. На пересечении строк и столбцов находятся частоты наблюдаемых пар значений.
Пример: Чувствуете ли Вы себя в безопасности на улицах города? | |||
Варианты ответов | Мужчины | Женщины | Всего |
Да, чувствую себя в безопасности | 3 * 37,5 5,9 | 62,5 10,2 | 8,0 |
Скорее да, чем нет | 84,2 31,4 | 15,8 6,1 | 19,0 |
Трудно сказать | 54,5 11,8 | 45,5 10,2 | 11,0 |
Скорее нет, чем да | 45,0 17,6 | 55,0 22,4 | 20,0 |
Нет, не чувствую себя в безопасности | 40,5 33,3 | 59,5 22,4 | 42,0 |
ВСЕГО | 51,0 | 49,0 | 100,0 |
* В первой строке указывается абсолютное число ответов, во второй – процентное распределение по строке, в третьей – процентное распределение по столбцу. |
Наиболее часто используются следующие процедуры количественного анализа данных: одномерные частотные распределения; таблицы сопряженности; сравнение средних; факторный анализ; кластерный анализ; регрессионный анализ; дисперсионный анализ; корреляционный анализ; многомерное шкалирование.
Выбор того или иного метода анализа зависит в первую очередь от поставленных гипотез, то есть вопросов, на которые мы хотим получить ответ. Исследование может носить описательный либо объяснительный характер. В первом случае достаточно сделать одномерный анализ – описать одну характеристику выборки в определенный момент времени. Во втором случае требуется многомерный анализ – установление взаимосвязей между двумя и более переменными с целью проверки причинных связей.
Выбор метода анализа зависит также от уровня измерения (шкалы) переменных: номинальный, ранговый, интервальный и метрический. Чем выше уровень шкалы, тем более сложные методы анализа данных можно применить. Так, для интервальных шкал применяется, например, регрессионный, факторный и кластерный анализ, а для номинальных шкал – одномерные частотные распределения, таблицы сопряженности.
Качественный анализ данных представляет процедуру проверки исходных гипотез, интерпретации и объяснения исходных данных. Существует множество методов анализа данных, применяемых маркетологами. Качественный анализ осуществляется после количественной обработки данных и получения линейного распределения по всем переменным (признакам). В зависимости от целей исследования анализ данных может включать:
· типологизацию данных: упорядочение исходных эмпирических данных по отдельным признакам, что позволяет дать общую оценку выборочной совокупности и частных подвыборок (половозрастных, территориальных, этнических, профессиональных и т. д.);
· группировку данных: «сжатие» эмпирической информации – укрупнение исходных шкал, выявление типических групп, подлежащих дальнейшему анализу. Это позволяет сократить число переменных, обобщить материал (например, разделение на приверженцев и противников марки);
· объяснение полученных данных: установление закономерных связей между изучаемым процессом и другими процессами или его прошлым состоянием;
· прогнозирование развития изучаемого явления или процесса.
Дата публикования: 2015-10-09; Прочитано: 602 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!