В основе дескриптивного анализа лежит использование таких статис-
тических мер, как средняя величина (средняя), мода, среднее квадрати-
ческое отклонение, размах или амплитуда вариации.
Анализ, в основе которого лежит использование статистических
процедур (например, проверка гипотез) с целью обобщения получен-
ных результатов на всю совокупность, называется выводным анализом.
Анализ различий используется для сравнения результатов исследования
двух групп (двух рыночных сегментов) для определения степени реального
отличия в их поведении, в реакции на одну и ту же рекламу и т.п.
Анализ связей направлен на определение систематических связей (их
направленности и силы) переменных. Например, определение, как уве-
личение затрат на рекламу влияет на увеличение сбыта.
Предсказательный анализ используется в целях прогнозирования раз-
вития событий в будущем, например путем анализа временных рядов.
Статистические методы прогнозирования рассмотрены в разделе 7.
4.13.2.1. Инструменты дескриптивного анализа
Для описания информации, полученной на основе выборочных из-
мерений, широко используется две группы мер. Первая включает меры
<центральной тенденции>, или меры, которые описывают типичного
респондента или типичный ответ. Вторая включает меры вариации, или
меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов
или ответов с <типичными> респондентами или ответами.
Существуют и другие описательные меры, например меры асиммет-
рии (насколько найденные кривые распределения отличаются от нормаль-
ных кривых распределения). Однако они используются не столь часто, как
вышеупомянутые, и не представляют особого интереса для заказчика.
Ниже дается только краткая характеристика указанных мер. Более
подробную информацию можно получить из книг по математической
статистике, например [II], [12].
К числу мер центральной тенденции относятся мода, медиана и
средняя.
Мода характеризует величину признака, появляющуюся наиболее
часто по сравнению с другими величинами данного признака. Мода носит
относительный характер, и необязательно, чтобы большинство респон-
дентов указало именно эту величину признака.
260 Глава 4
Медиана характеризует значение признака, занимающее срсдикш
место в упорядоченном ряду значений данного признака.
Третьей мерой центральной тенденции является средняя величин
которая чаще всего рассчитывается как средняя арифметическая ве ,н"1
на. При ее вычислении общий объем признака поровну распределяете
между всеми единицами совокупности.
Видно, что степень информативности средней величины больь!;
чем медианы, а медианы - моды.
Однако рассмотренные меры не характеризуют вариацию отце"
на какой-то вопрос или, говоря другими словами, несходство, рагкик
респондентов или измеренных характеристик. Очевидно, что помнм!
знания величин мер центральной тенденции важно установить, наскольк
близко к этим величинам расположены остальные полученные оцени
Обычно используют три меры вариации: распределение частот, размя
вариации и среднее квадратическое отклонение.
Распределение частот представляет в табличной или графичсско)
форме число случаев появления каждого значения измеренной характе
ристики (признака) в каждом выбранном диапазоне ее значений Гас
пределение частот позволяет быстро сделать выводы о степени по;!роб
ности результатов измерений.
Размах вариации определяет абсолютную разность между максималь
ным и минимальным значениями измеренного признака. Говоря другими
словами, это разница между конечными точками в распределения уло
рядоченных величин измеренного признака. Данная мера определяет
интервал распределения значений признака.
Среднее квадратическое отклонение является обобщающей статисти-
ческой характеристикой вариации значений признака. Если эта мера мала,
то кривая распределения имеет узкую, сжатую форму (результаты из.ме
рений обладают высокой степенью схожести); если мера велика, то кри
вая распределения имеет широкий, растянутый вид (велика степей;
различия оценок).
Ранее было отмечено, что выбор шкалы измерений, а следователь
но, типа вопросов в опросном листе предопределяют количество по
лучаемой информации. Подобным образом, количество информации
получаемой при использовании рассмотренных выше мер, является раз
личным. Общим правилом является то, что статистические меры даю;
возможность получить больше информации при применении наиболее
информативных шкал измерений. Выбор шкалы измерений предопреде
ляет выбор статистических мер. Например, один из вопросов демографи-
ческого исследования, при проведении которого использовалась шкала
наименований, касался национальности. Русским был присвоен код 1
украинцам - 2, татарам - 3 и т.д. В данном случае, конечно, можно
вычислить среднее значение- Но как интерпретировать среднюю нацио
нальность, равную, скажем, 5,67? Для вычисления средних надо ис
пользовать интервальную шкалу или шкалу отношений. Однако в наше>
примере можно использовать моду.
Что касается мер вариации, то при использовании номинальное
шкалы применяется распределение частот, при использовании шкала
порядков - кумулятивное распределение частот, а при использован!>!
интервальной шкалы и шкалы отношений - среднее къэдратическа
отклонение.
Процесс маркетинговых исследований 261
4.13.2.2. Статистический вывод
Вывод является видом логического анализа, направленного на по-
лучение общих заключений о всей совокупности на основе наблюдений
за малой группой единиц данной совокупности.
Выводы делаются на основе анализа малого числа фактов. Напри-
мер, если два ваших товарища, имеющих одну и ту же марку автомоби-
ля, жалуются на его качество, то вы можете сделать вывод о низком
качестве данной марки автомобиля в целом.
Статистический же вывод основан на статистическом анализе ре-
зультатов выборочных исследований и направлен на оценку параметров
совокупности в целом. В данном случае результаты выборочных исследо-
ваний являются только отправной точкой для получения общих выводов.
Например, автомобилестроительная компания провела два незави-
симых исследования с целью определения степени удовлетворенности
потребителей своими автомобилями. Первая выборка включала 100 по-
требителей, купивших данную модель в течение последних шести меся-
цев. Вторая выборка включала 1000 потребителей. В ходе телефонного
интервьюирования респонденты отвечали на вопрос: <Удовлетворены вы
или не удовлетворены купленной вами моделью автомобиля?> Первый
опрос выявил 30% неудовлетворенных, второй - 35%.
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