Использование программы SPSS при проведении маркетинговых исследований

Для сбора первичной информации разрабатывается план выборки — система решений о единице, размере и процедуре выборки. Сначала необходимо решить, что изучать. Предположим, необходимо провести опрос потребителей. Обычно делают выводы о больших группах объектов (потребителей, компаний) путем изучения малых образцов, или выборки, из общей совокупности этих объектов. Вся группа объектов (людей в данном случае), которые исследователи хотят изучить, называется популяция (population). Так, например, для политической кампании популяцию составляют все избиратели. Для исследования рынка йогуртов — все потребители йогурта.

Поскольку опросить всех потребителей невозможно, выбирается лишь часть всех потребителей, или образец, отражающий свойства всей группы. Этот образец называется выборкой. Выборка ( sample) — это часть исследуемой группы объектов (потребителей), выбранная для маркетингового исследования и представляющая всю группу. Выборка должна отражать целевой рынок, т. е. представлять его характеристики, или быть репрезентативной.

План выборки содержит ответы на три вопроса:6

1. Во-первых, это единица выборки ( sampling unit), т. е. кого нужно опрашивать. Исследователь должен определить, какая информация необходима и кто наиболее вероятно ею располагает. Так, например, если нужно исследовать поведение потребителей сотовых телефонов, стоит вопрос: кого опрашивать — студентов, бизнесменов, школьников, врачей, продавцов или всех их?
2. Второй вопрос плана выборки — как много людей должно быть опрошено, или размер выборки ( sample size). Большие выборки дают более надежные результаты, чем малые. Однако для надежных результатов совсем необязательно опрашивать большинство людей популяции. Хорошо сформированная выборка, составляющая менее одного процента популяции, часто может дать хорошую надежность.
3. Третий вопрос плана выборки: как выборка должна формироваться, или процедура выборки ( sampling procedure). Выборка может быть случайной, вероятностной ( probability sample), или неслучайной, невероятностной ( nonprobability sample). Случайная выборка дает каждому члену совокупности, или популяции, известный и одинаковый шанс быть выбранным, и ошибка выборки может быть измерена. Однако если случайная выборка слишком дорого обходится или требует слишком длительного времени, может использоваться неслучайная выборка. Хотя ошибка неслучайной выборки не может быть измерена. Метод выборки зависит от потребностей исследования. Нередко методы комбинируются.

После составления плана выборки принимается решение об инструментах исследования. Основные инструменты — опросный лист и электронно-механические средства. Опросный лист — традиционное средство сбора первичной информации: лично, по телефону или через Интернет. Нужно решить, какие вопросы задавать, в каком порядке их расположить. Закрытые вопросы (с вариантами выбора) дают ответы, легко табулируемые и интерпретируемые. Открытые вопросы (со свободной формой ответа) более полезны в предварительном, разведывательном исследовании. Первый вопрос листа должен пробуждать интерес респондента, а последний может быть наиболее трудным. Электронно-механические инструменты — сканеры, счетчики посещений веб-страниц считывают информацию автоматически.

Собранная информация должна быть подготовлена к последующему анализу — ведется поиск ошибок и их устранение. Так, например, анкеты с пропущенными ответами либо признаются недействительными и не используются в дальнейшем, либо дорабатываются с респондентами при повторном контакте, если это возможно.

1.5. Анализ, интерпретация данных и презентация результатов исследования.

Анализ данных  начинается с преобразования исходных данных (введение в компьютер, проверка на наличие ошибок, кодирование.). Это позволяет перевести массу необработанных данных в осмысленную информацию. Каждый ответ нужно тщательно проанализировать и в случае надобности отбросить, если ясно, что он заведомо неверный, из него невозможно что-либо понять или же если опрашиваемый ответил просто "для галочки", не зная предмета. Для  планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов существуют различные программные модули. В данной работе рассмотрим SPSS. При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:

• Наиболее выгодные сегменты рынка;
• Стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;
• Оценка качество товара/услуги клиентами;
• Перспективы развития, новые возможности для роста;
• Подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.

Вид данных, которые введены в компьютерную программу SPSS приведены на рисунке 1.

 

Ф.И.О. кто опрашивал

  Вопросы анкеты.  

 

Fio_int	v1	v2	v3	и т.д.
Иванов А.В.	1	4	2	4
Петров М.Р.	4	3	1	2
Сидоров В.И.	3	1	3	1
Лобов П.Р.	2	2	4	3
т. д.	1	3	3	2

 

 

      Варианты ответов  опрашиваемых.

 

Рис.1. Пример преобразованных данных.

 

После того, как ответы проверены и преобразованы, нужно обработать результаты и представить их в форме настолько простой, насколько это возможно, обычно в форме таблиц, графиков. Это можно сделать в ручную, что повлечёт за собой привлечение большого количества сотрудников и большие временные затраты, а также с помощью компьютеров и соответствующего программного обеспечения. В последнее время как показала практика одной из лучших программ для обработки полученных результатов стала программа SPSS.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2.

 

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОГРАММЫ SPSS  В  МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Для работы со статистической компьютерной программой SPSS прежде всего необходимо иметь результаты проведенного опроса (заполненные опросные листы). По выбранным отдельным вопросам, либо по всем вопросам опросного листа, необходимо выявить статистически значимые закономерности; определить статистические распределения вариантов ответов; оценить близость к нормальному закону распределения. Программа SPSS позволяет выводить на печать необходимые таблицы, строить графики, диаграммы и/или гистограммы.

Изучив полученные данные и сделав окончательные выводы, требуется сформировать итоговый отчет с подробным анализом результатов маркетингового исследования.

2.1. Модули программы SPSS.

 

Основу программы составляет базисный модуль, предоставляющий разнообразные возможности регистрации и изменения информации. Он содержит методы анализа, которые применяются чаще всего. Этот модуль входит в базовую поставку и включает все процедуры ввода, отбора и корректировки данных. Наряду с простыми методиками статистического анализа данных – частотный анализ, расчет статистических характеристик, таблицы сопряженности, корреляции, построение графиков – этот модуль включает непараметрические тесты (непараметрические тесты не учитывают параметры распределения, т.е. средние значения и дисперсию), а также усложненные методы анализа данных: многомерный линейный регрессионный анализ, дискриминационный анализ, факторный анализ, кластерный, дисперсионный. Традиционно вместе с базисным модулем поставляются еще два модуля: Advanced Models (усложненные модели) и Regression Models (регрессионные модели). Эти три модуля охватывают тот спектр методов анализа данных, который входил в раннюю версию программы для больших ЭВМ.

Regression Models. Данный модуль включает в себя различные методы регрессионного анализа, такие как бинарная и многозначная логистическая регрессия, нелинейная регрессия и пробит-анализ.

Advanced Models. В этот модуль входят различные методы дисперсионного анализа (многомерный, с учетом повторных измерений), необходимые после применения общих линейных моделей, включая метод Каплана-Майера и регрессию Кокса, а также логлинейные модели.

Наряду с упомянутыми модулями существует еще ряд специальных дополнительных модулей и самостоятельных программ, число которых постоянно увеличивается. Перечислим существующие на сегодняшний день модули и программы, расширяющие возможности SPSS.

Tables. Модуль служит для создания презентационных таблиц. Здесь предоставляются более широкие возможности по сравнению с упрощенными частотными таблицами и таблицами сопряженности, которые строятся в базисном модуле.

Amos. (Analysis of moment structures – анализ моментных структур.) Включает методы анализа с помощью линейных структурных уравнений. Целью программы является проверка сложных теоретических связей между различными признаками случайного процесса и их описание при помощи подходящих коэффициентов. Проверка проводится в форме причинного анализа и анализа траектории. При этом пользователь в графическом виде должен задать теоретическую модель, в которую вместе с данными непосредственных наблюдений могут быть включены и так называемые скрытые элементы. Программа Amos включена в состав модулей расширения SPSS как приемник LISREL (Linear Structural RELationships – линейные структурные взаимоотношения).

Answer Tree (дерево решений). Включает 4 различных метода деления популяции на отдельные семейства (сегменты) с помощью заранее заданных категориальных переменных. Деление проводится таким образом, что зависимая переменная в различных сегментах принимает значимо различающиеся значения. Типичным примером применения данного метода является создание характерных профилей покупателей при исследовании потребительского рынка.

Categories. Модуль содержит различные методы для анализа категориальных данных, а именно: метод анализа соответствия и три метода оптимального масштабирования (анализ однородности, нелинейный анализ главных компонентов, нелинейный канонический анализ корреляции).

 Clementine. Это программа для моделирования процесса распространения информации, в которой пользователю предлагаются многочисленные подходы к построению моделей (нейронные сети, виды регрессионного анализа).

Conjoin (анализ совместимости). Применяется при исследовании рынка для изучения потребительских свойств продуктов на предмет их привлекательности. При этом опрашиваемые респонденты должны по своему усмотрению расположить предлагаемые наборы потребительских свойств продуктов в порядке предпочтения. На основании этого выводятся так называемые частичные показатели полезности отдельных категорий каждого потребительского свойства.

Data Entry (ввод данных). Программа предназначена для быстрого составления вопросников и ввода данных. Этот модуль генерирует анкеты и шаблоны для ввода данных с монитора, в которых выбранные ранее вопросы и категории ответов опросника потом используются в качестве меток переменных и значений.

Точные тесты. Этот модуль служит для точного вычисления вероятности ошибки (величины р) в условиях ограниченности данных при проверке по критерию χ-квадрат, а также при непараметрических тестах.

GOLD MineR. Программа содержит специальную регрессионную модель для регрессионного анализа упорядоченных зависимых и независимых переменных.

Sample Power. При помощи данной программы может быть определен оптимальный размер выборки для большинства статистических анализов, используемых в SPSS.

SPSS Missing Value Analysis. Данный модуль служит для анализа и восстановления закономерностей, которым подчиняются отсутствующие значения. Он предоставляет различные варианты замены недостающих значений.

Таким образом, можно сказать, что программно - аналитический комплекс SPSS является на сегодняшний день наиболее универсальным инструментом для осуществления статистической обработки разнообразных социологических данных с учетом их специфики.

Главное окно программы SPSS представляет собой электронную таблицу с панелью инструментов и пунктами меню, в которой и предстоит работать пользователю (аналогичная сетке программы Excel). Для дальнейшей работы необходимо либо загрузить уже имеющиеся данные из файла с расширением *.sav, либо ввести новые данные, сохранив их в файле ИМЯ.sav . При вводе каждой переменной необходимо задать:

• имя переменной;
• тип переменной;
• пропущенные значения;
• метку переменной.

2. 2  Основные методы статистического анализа, применяемые в SPSS.

Кластерный анализ.

Кластерный анализ — метод классификации    объектов по заданным признакам. Задача кластерного анализа состоит в формировании групп:

• однородных внутри (условие внутренней гомогенности);
• четко отличных друг от друга (условие внешней гетерогенности).

Целью кластерного анализа в маркетинге является определение целевых групп потребителей, для которых было бы целесообразно разработать специальное торговое предложение, т.е. уникальную комбинацию инструментов маркетинга.