Содержание
Глава 1. Подготовка данных для маркетинговой информации, критерии выбора шкал. 4
2.1Табулированиеданных...……………………………………………………..10
2.2 Теоретические основы понятий сводки и группировки, виды группировок……………………………………………………………………...12
2.3 Группировка данных на примере сети компьютерных салонов «Главный» 16
Глава 3. Методы корреляционного и регрессивного анализа в маркетинговых исследованиях. 23
Цель работы: изучить зависимость объемов продаж от полученной прибыли. Для решения поставленной цели предстоит решить следующие задачи:
- привести пример табулирования и шкалирования данных на основе анкет;
- осуществить группировку данных по 20 наименованиям, разделение провести на 5 групп,;
- создать рисунки вариационных рядов;
- провести корреляционный и регрессивный анализ,;
- сделать выводы по имеющимся данным.
Обработка и анализ маркетинговой информации представляют собой серьезный этап статистической обработки полученных результатов. От того, насколько правильно и качественно будет произведена обработка данных, зависит достоверность принимаемых выводов и последующих практических решений.
Анализ информации – извлечение из совокупности полученных данных наиболее важных сведений и результатов. [1, 238]
Обработка и анализ маркетинговой информации включает: предварительные этапы (редактирование, кодирование, табулирование и представление табулированных данных); оценку различий (проверка согласия, проверка Колмогорова-Смирнова, анализ средней выборки); выбор методов исследования (простой регрессионный и корреляционный анализ).
Процесс подготовки данных маркетинговых исследований включает проверку анкет, редактирование, кодирование, преобразование, очищение данных, статистическую корректировку данных, выбор стратегии анализа данных. [1, 240]
Проверка анкет – проверка на полноту заполнения и качество проведенного исследования.
Редактирование призвано выявлять несоответствие маркетингового исследования каким-либо требованиям или стандартам, включат в себя просмотр, изучение и исправление ошибок в регистрации наблюдений.
Кодирование данных – это определенный технический прием, с помощью которого данные распределяются по категориям, т.е. способ представления полученной информации в виде символов, знаков, цифр с целью удобства ее использования для компьютерной или другой обработки.
Преобразование данных – этот этап заключается в переносе закодированных данных из анкеты или кодировочной таблицы через клавиатуру в компьютер.
Очищение данных – представляет этап всесторонней проверки состоятельности собранных данных и работы с пропущенными ответами.
Статистическая корректировка данных представляет собой предзаключительную процедуру подготовки маркетинговой информации. Она включает взвешивание, переопределение переменной и преобразование шкалы измерений.
Взвешивание – метод корректировки данных, при котором каждому наблюдению или респонденту в базе данных присваивается весовой коэффициент, отражающий степень его значимости по сравнению с другими наблюдениями или респондентами.
Операция переопределения переменной заключается в преобразовании данных для создания новых переменных либо измерения существующих с тем, чтобы они точнее соответствовали основным задачам исследования. «Шкалирование» отражает попытку определить количественные измерители субъективных и иногда абстрактных понятий.
Выделяют четыре типа шкал, при помощи которых характеристики могут быть измерены, а именно: номинальную, порядковую, интервальную и относительную. Их относительная характеристика дается в табл. 1.1. [2, 130]
Таблица 1.1 Характеристика шкал различного типа
| Уровень измерений | Характеристики шкал | |||
| описание | порядок | расстояние | наличие начальной точки | |
| Шкала наименований | * | |||
| Шкала порядка | * | * | ||
| Интервальная шкала | * | * | * | |
| Шкала отношений | * | * | * | * |
Рассмотрим характеристики шкал на примере ООО компьютерный салон «Главный». Данная организация появилась на рынке г. Калуги с 2006. При образовании главной идеей было позиционирование на рынке, как компании с максимально низкими ценами. Салон торгует только новой техникой. Располагает тремя точками продаж.
Шкала наименований обладает только характеристикой описания, она ставит в соответствие описываемым объектам только его название, никакие количественные характеристики не используются. Объекты измерения распадаются на множество взаимоисключающих и исчерпывающих категорий. Шкала наименований устанавливает отношения равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию. Каждой категории дается название, численное обозначение которого является элементом шкалы. Очевидно, что измерение на этом уровне всегда возможно. «Да», «Нет» и «Согласен», «Не согласен» являются примерами градаций таких шкал. [3,79]
Примеры вопросов для шкалы наименований:
1. Пожалуйста, укажите Ваш пол: мужской/ женский
2. Какие марки ноутбуков вы выберете:
- Aser
- Asus
-Toshiba
- Lenovo
- Sony
- Apple
3. Согласны ли Вы с утверждением, ноутбуки фирмы Aser наиболее выгодно в отношении цена-качество представлены на рынке: согласен/ не согласен.
Шкала порядка разрешает ранжировать респондентов или их ответы. Она имеет свойства номинальной шкалы в сочетании с отношением порядка. Иными словами, если каждую пару категорий шкалы наименований упорядочить относительно друг друга, то получится порядковая шкала. Для того чтобы шкальные оценки отличались от чисел в обыденном понимании, их на порядковом уровне называют рангами. Например, частоту покупки определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще). Однако такая шкала указывает только относительную разницу между измеряемыми объектами. (Зачастую предполагаемого четкого различения оценок не наблюдается и респонденты не могут однозначно выбрать тот или иной ответ, т.е. некоторые соседние градации ответов накладываются друг на друга. Такую шкалу называют полуупорядоченной; она находится между шкалами наименований и порядка.) [2,134]
Примеры вопросов для шкалы порядка:
1. Пожалуйста проранжируйте фирмы-производители ноутбуков в соответствии с системой Вашего предпочтения. Поставьте «1» фирме, которая занимает первое место в системе Ваших предпочтений, «2» - второй и т.д.:
- Aser
- Asus
-Toshiba
- Lenovo
- Sony
- Apple
2. Какой из компьютерных магазинов Вы выберете для покупки ноутбука:
- «ООО Олерон»
- Магазин «Технопарк»
- Магазин «Белый ветер»
- Магазин «Эльдорадо»
- Сеть компьютерных салонов «Главный»
- компания «Апгрейд»
- Магазин «Техносила»
3. Что Вы можете сказать о ценах на ноутбуки в компьютерных салонах «Главный»:
- Они выше, чем в остальных магазинах;
- Они ниже, чем в остальных магазинах;
- Они такие же, как в остальных магазинах.
Интервальная, шкала обладает также характеристикой расстояния между отдельными градациями шкалы, измеряемого с помощью определенной единицы измерений, т.е. используется количественная информация. На этой шкале уже не бессмысленны разности между отдельными градациями шкалы. В данном случае можно решить, равны они или нет, а если не равны, то какая из двух больше. Шкальные значения признаков можно складывать. Обычно предполагается, что шкала имеет равномерный характер (хотя это предположение требует обоснования). Например, если оцениваются продавцы магазина по шкале, имеющей градации: чрезвычайно дружественен, очень дружественен, в известной мере дружественен, в известной мере недружественен, очень недружественен, чрезвычайно недружественен, то обычно предполагается, что расстояния между отдельными градациями являются одинаковыми. [3, 84]