некоторые вопросы носят чрезмерно личностным <
тер; пояснения к ответу на ряд вопросов оказались непонятными
прервал телефонный звонок, возвращение из школы ребенка и т "
Наконец, респондент просто может не ответить только на не
рые вопросы - чрезмерно личностного характера или вызывают.
приятие по тем или иным причинам. Поэтому в шкалу в ряде с;
специально вводят градацию <отказываюсь отвечать>.
Процесс маркетинговых исследований 257
Для уменьшения ошибки, обусловленной отказом отвечать на воп-
росы, необходимо прежде всего ее измерить. Если величина ошибки
является существенной, то надо предпринять меры для ее уменьшения.
Для этого используются два метода: взвешенных средних и формирова-
ния выборки больших размеров.
Первый метод предполагает использование весов для точного пред-
ставления отдельных подгрупп изучаемой совокупности. Таким путем
учитывается разное число <отказников> для разных подгрупп. Взвешен-
ная средняя рассчитывается по следующей формуле:
х = (х, Ю + (х, ) +...+ ( "),
где х - взвешенная средняя оценка для выборки;
х" Ль... - средние оценки для разных подгрупп выборки;
, Я... - веса отдельных подгрупп, характеризующие долю каж-
дой подгруппы в совокупности.
Например, изучается мнение потребителей относительно крема для
загара определенной марки. Демографические данные говорят о том, что
целевой рынок включает 50% мужчин и 50% женщин. Однако на вопро-
сы почтового опроса ответило 25% мужчин и 75% женщин. В этом случае
возможно уточнение полученных данных путем введения весов, характе-
ризующих пропорцию 50 : 50. На вопрос анкеты: <Сколько бы вы запла-
тили за флакон крема?> - мужчины в среднем ответили 2 доллара, а
женщины - 3 доллара. В этом случае средняя оценка (пропорция 25 : 75)
составит 2,75 доллара. Однако если использовать истинную пропорцию
50 : 50, то средняя цена составит 2,50 доллара.
Второй метод заключается в сознательном формировании выборки
бульших размеров, чем требуется для анализа. Из этой выборки выбира-
ются подгруппы, по размерам соответствующие представлениям о струк-
туре целевой выборки.
Скажем, в нашем примере относительно крема для загара вопросы
были посланы 10 000 респондентам, из которых только 2000 дали ответы.
При этом имела место некорректная пропорция 25:75. Возможно вместо
использования весовых коэффициентов просто не принимать в расчет
1000 ответов женщин, приведя таким образом пропорцию к истинному
значению 50:50, т.е., учитывая ответы 500 мужчин и 500 женщин. Хотя,
конечно, лучше использовать другие методы уменьшения числа <отказ-
ников>, рассмотренные выше.
Перед тем как табулировать и анализировать данные проведенного
обследования, целесообразно провести их предварительную проверку и
выявить ошибки респондентов.
Для этого прежде всего следует проверить анкеты на полноту и
точность их заполнения, выявить возможную ненадежность (разные под-
ходы к ответам на подобные вопросы) и односторонность ответов (на-
пример, только <да>, <нет>, <нет мнения>). Осуществляется это на сис-
тематической и несистематической основе. В первом случае анкеты вы-
бираются случайным образом, и осуществляется их проверка на основе
выборочных процедур; во втором - анкеты для проверки отбираются
произвольным образом.
Если такие ошибки являются весьма существенными, то анкеты изы-
маются из дальнейшего анализа. Если возможно, то производится уточне-
>-3751
258 Глава 4
ние ответов. Жестких правил в данной области не существует, и о ч г
ваны на традициях, опыте и т.п., т.е. на неформальных подходах к
лению, какие анкеты пригодны для последующего анализа, а какие
Поэтому лучше ужесточить контроль сбора данных, уменьшив гаки
зом проблемы предварительной оценки собранных данных.
4.13. Анализ данных
Анализ данных начинается с перевода <сырых> данных в осч
ную информацию и включает их введение в компьютер, прокч
предмет ошибок, кодирование, представление в матричной фор
булирование). Все это называется преобразованием исходных л;<н
Далее проводится статистический анализ, т.е. определяются ..
величины, частоты, корреляционные и регрессионные соотнч ;
осуществляется анализ трендов.
4.13.1. Преобразование данных
После сбора данных необходимо их преобразовать, 1.е. прия
более сжатому виду, удобному для анализа и обладающему дост.
для заказчика информацией. Обычно закодированные исходные п
представляются в виде матрицы, столбцы которой содержат от>с
различные вопросы анкеты, а ряды - респондентов или и:;\
ситуации. Преобразование заключается в описании данных матр.;
языке ограниченного числа мер, характеризующих собранные .
Табулирование помогает исследователю понять, что означают ч-
ные данные. Одновременный анализ двух и более категорий опр ;
емых называется перекрестной табуляцией.
Исследователь, осуществляя преобразование, старается найг>
симости среди собранных данных и в то же время достигнуть н:1>
высокого уровня обобщения.
Выделяют, по крайней мере, следующие четыре функции пр<
зования данных: обобщение, определение концепции (концепт-, >
ция), перевод результатов статистического анализа на понячнь!
менеджера язык (коммуникация), определение степени соотие7
полученных результатов всей совокупности (экстраполяция).
Из-за неспособности человека анализировать большие массив
формации необходимо исходные собранные данные представить к
ном для осмысления виде, т.е. их необходимо обобщить, выразил
ограниченное число понятных параметров.
Большинство статистических мер основано на конкретных л;
ложениях, которые определяют базу анализа собранных даннш
цептуализация направлена на оценку результатов обобщения. Напр
слабый разброс оценок определенной марки продукта вырабаты
исследователя одно суждение (концепцию), сильный - другое (см
про корреляцию).
Коммуникация предполагает при интерпретации полученных р
татов использование понятных для заказчика категорий. Напримс.
Процесс маркетинговых исследований 259
для него понятна такая статистическая мера, как <мода>, то она исполь-
зуется при представлении полученных результатов, если нет, то резуль-
таты описываются на общепринятом языке.
Экстраполяция в данном случае предполагает определение, в какой
степени данные выборки можно обобщить на всю совокупность (см. ниже)
4.13.2. Виды статистического анализа
Выделяют пять основных видов статистического анализа, использу-
емых при проведении маркетинговых исследований: дескриптивный ана-
лиз, выводной анализ, анализ различий, анализ связей и предсказатель-
ный анализ. Иногда эти виды анализа используются по отдельности,
иногда - совместно.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168
тер; пояснения к ответу на ряд вопросов оказались непонятными
прервал телефонный звонок, возвращение из школы ребенка и т "
Наконец, респондент просто может не ответить только на не
рые вопросы - чрезмерно личностного характера или вызывают.
приятие по тем или иным причинам. Поэтому в шкалу в ряде с;
специально вводят градацию <отказываюсь отвечать>.
Процесс маркетинговых исследований 257
Для уменьшения ошибки, обусловленной отказом отвечать на воп-
росы, необходимо прежде всего ее измерить. Если величина ошибки
является существенной, то надо предпринять меры для ее уменьшения.
Для этого используются два метода: взвешенных средних и формирова-
ния выборки больших размеров.
Первый метод предполагает использование весов для точного пред-
ставления отдельных подгрупп изучаемой совокупности. Таким путем
учитывается разное число <отказников> для разных подгрупп. Взвешен-
ная средняя рассчитывается по следующей формуле:
х = (х, Ю + (х, ) +...+ ( "),
где х - взвешенная средняя оценка для выборки;
х" Ль... - средние оценки для разных подгрупп выборки;
, Я... - веса отдельных подгрупп, характеризующие долю каж-
дой подгруппы в совокупности.
Например, изучается мнение потребителей относительно крема для
загара определенной марки. Демографические данные говорят о том, что
целевой рынок включает 50% мужчин и 50% женщин. Однако на вопро-
сы почтового опроса ответило 25% мужчин и 75% женщин. В этом случае
возможно уточнение полученных данных путем введения весов, характе-
ризующих пропорцию 50 : 50. На вопрос анкеты: <Сколько бы вы запла-
тили за флакон крема?> - мужчины в среднем ответили 2 доллара, а
женщины - 3 доллара. В этом случае средняя оценка (пропорция 25 : 75)
составит 2,75 доллара. Однако если использовать истинную пропорцию
50 : 50, то средняя цена составит 2,50 доллара.
Второй метод заключается в сознательном формировании выборки
бульших размеров, чем требуется для анализа. Из этой выборки выбира-
ются подгруппы, по размерам соответствующие представлениям о струк-
туре целевой выборки.
Скажем, в нашем примере относительно крема для загара вопросы
были посланы 10 000 респондентам, из которых только 2000 дали ответы.
При этом имела место некорректная пропорция 25:75. Возможно вместо
использования весовых коэффициентов просто не принимать в расчет
1000 ответов женщин, приведя таким образом пропорцию к истинному
значению 50:50, т.е., учитывая ответы 500 мужчин и 500 женщин. Хотя,
конечно, лучше использовать другие методы уменьшения числа <отказ-
ников>, рассмотренные выше.
Перед тем как табулировать и анализировать данные проведенного
обследования, целесообразно провести их предварительную проверку и
выявить ошибки респондентов.
Для этого прежде всего следует проверить анкеты на полноту и
точность их заполнения, выявить возможную ненадежность (разные под-
ходы к ответам на подобные вопросы) и односторонность ответов (на-
пример, только <да>, <нет>, <нет мнения>). Осуществляется это на сис-
тематической и несистематической основе. В первом случае анкеты вы-
бираются случайным образом, и осуществляется их проверка на основе
выборочных процедур; во втором - анкеты для проверки отбираются
произвольным образом.
Если такие ошибки являются весьма существенными, то анкеты изы-
маются из дальнейшего анализа. Если возможно, то производится уточне-
>-3751
258 Глава 4
ние ответов. Жестких правил в данной области не существует, и о ч г
ваны на традициях, опыте и т.п., т.е. на неформальных подходах к
лению, какие анкеты пригодны для последующего анализа, а какие
Поэтому лучше ужесточить контроль сбора данных, уменьшив гаки
зом проблемы предварительной оценки собранных данных.
4.13. Анализ данных
Анализ данных начинается с перевода <сырых> данных в осч
ную информацию и включает их введение в компьютер, прокч
предмет ошибок, кодирование, представление в матричной фор
булирование). Все это называется преобразованием исходных л;<н
Далее проводится статистический анализ, т.е. определяются ..
величины, частоты, корреляционные и регрессионные соотнч ;
осуществляется анализ трендов.
4.13.1. Преобразование данных
После сбора данных необходимо их преобразовать, 1.е. прия
более сжатому виду, удобному для анализа и обладающему дост.
для заказчика информацией. Обычно закодированные исходные п
представляются в виде матрицы, столбцы которой содержат от>с
различные вопросы анкеты, а ряды - респондентов или и:;\
ситуации. Преобразование заключается в описании данных матр.;
языке ограниченного числа мер, характеризующих собранные .
Табулирование помогает исследователю понять, что означают ч-
ные данные. Одновременный анализ двух и более категорий опр ;
емых называется перекрестной табуляцией.
Исследователь, осуществляя преобразование, старается найг>
симости среди собранных данных и в то же время достигнуть н:1>
высокого уровня обобщения.
Выделяют, по крайней мере, следующие четыре функции пр<
зования данных: обобщение, определение концепции (концепт-, >
ция), перевод результатов статистического анализа на понячнь!
менеджера язык (коммуникация), определение степени соотие7
полученных результатов всей совокупности (экстраполяция).
Из-за неспособности человека анализировать большие массив
формации необходимо исходные собранные данные представить к
ном для осмысления виде, т.е. их необходимо обобщить, выразил
ограниченное число понятных параметров.
Большинство статистических мер основано на конкретных л;
ложениях, которые определяют базу анализа собранных даннш
цептуализация направлена на оценку результатов обобщения. Напр
слабый разброс оценок определенной марки продукта вырабаты
исследователя одно суждение (концепцию), сильный - другое (см
про корреляцию).
Коммуникация предполагает при интерпретации полученных р
татов использование понятных для заказчика категорий. Напримс.
Процесс маркетинговых исследований 259
для него понятна такая статистическая мера, как <мода>, то она исполь-
зуется при представлении полученных результатов, если нет, то резуль-
таты описываются на общепринятом языке.
Экстраполяция в данном случае предполагает определение, в какой
степени данные выборки можно обобщить на всю совокупность (см. ниже)
4.13.2. Виды статистического анализа
Выделяют пять основных видов статистического анализа, использу-
емых при проведении маркетинговых исследований: дескриптивный ана-
лиз, выводной анализ, анализ различий, анализ связей и предсказатель-
ный анализ. Иногда эти виды анализа используются по отдельности,
иногда - совместно.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168