Использование программы SPSS при проведении маркетинговых исследований

Если значение коэффициента корреляции близко к +1, это свидетельствует о существовании плотной прямой взаимосвязи. Например, возможность заниматься пешим туризмом в лесу во многом определяет привлекательность рассматриваемого региона для тех, кто ценит общение с природой (коэффициент корреляции 0,81047) (см. табл. 1).

Характеристики объекта исследования объединяются в один обобщающий фактор при наличии высокой степени корреляции — как позитивной, так и негативной (в рассматриваемом примере встречается только сильная позитивная корреляция). Например, приемлемые цены, вкусная еда, гостеприимство и комфорт отдыха с детьми обобщаются в один фактор привлекательности курорта — «Гостеприимство по приемлемым ценам».

При допуске определенной потери информации (в данном случае 30%) впоследствии анализируются не 13 факторов, а только четыре. Такое «сжатие» данных существенно упрощает дальнейшее проведение исследования без существенной потери информации.

Факторный анализ целесообразно проводить только в том случае, если он предшествует применению других методов статистического анализа.

На практике факторный анализ всегда применяется в комбинации с другими статистическими методами обработки информации. Его можно охарактеризовать как вспомогательный метод, позволяющий упростить исследования путем сокращения анализируемой информации.

Дисперсионный анализ.

Дисперсионный анализ — метод, при помощи которого исследуется влияние одной или нескольких независимых переменных на одну или несколько зависимых переменных.

Например, один и тот же продукт продается в нескольких регионах в упаковке разных типов (табл. 2). На основе данных объема продаж, сгруппированных по указанным признакам, нужно определить, имеют ли существенное влияние на результаты продаж:

• регион и тип упаковки (основной эффект);
• комбинация этих факторов (интерактивный эффект).

Таблица 2 .  Дисперсионный анализ (зависимые и независимые переменные)..

Независимая переменная № 1 (категориапьный фактор)	Независимая переменная № 2 (категориальный фактор)
	Регион 1	Регион II	Регион III
	Показатели объема продаж (тыс. шт.) (зависимая переменная)
Тип упаковки А	3567	5673	6478
Тип упаковки В	4567	2567	3569
Тип упаковки С	7856	4769	4736

 

Возможно, что исследуемые факторы влияют на объект исследования только в сочетании друг с другом. Например, упаковка, предназначенная для помещения в микроволновую печь, может способствовать значительному увеличению объемов продаж только в крупных городах.

Различают несколько видов дисперсионного анализа — в зависимости от числа исследуемых переменных (табл. 3).

Таблица 3. Виды дисперсионного анализа.

Таблица 3. Виды дисперсионного анализа.

 

Пример постановки вопроса однофакторного дисперсионного анализа: влияет ли тип рекламы (плакаты, объявления в средствах массовой информации и др.) на число посетителей в кинотеатре?

Пример постановки вопроса двухфакторного дисперсионного анализа (см. табл. 3): влияет ли регион и тип упаковки на объем продаж определенного товара?

Пример постановки вопроса многомерного дисперсионного анализа: влияют ли регион и тип упаковки на объем продаж и число жалоб потребителей определенного товара?

В основе техники проведения дисперсионного анализа лежит сравнение средних величин в разных группах. Например, для того чтобы определить, влияет ли пол студента на успеваемость, необходимо сравнить среднюю успеваемость юношей и девушек. Если средняя успеваемость девушек отличается от средней успеваемости юношей, то можно утверждать, что пол студента влияет на успеваемость, и наоборот.

Приведенный пример сравнения средних величин в двух группах (юношей и девушек) осуществляется при помощи Т-теста. Т-тест является частным случаем дисперсионного анализа, в ходе которого осуществляется сравнение средних величин в нескольких группах.

Свое название дисперсионный анализ получил благодаря одному из условий сравнения средних величин в разных группах: дисперсии исследуемых величин в разных группах должны быть равны. Дисперсия — показатель, характеризующий рассеяние значений количественного признака вокруг своего среднего значения.

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В странах с развитой рыночной экономикой, где темпы роста рынков отдельных товаров и услуг незначительны или рост вообще отсутствует, конкурирующие фирмы работают в условиях жесткой борьбы за потребителя. Для достижения успеха в этой борьбе активно используется весь спектр современных технологий маркетинговых исследований, в том числе предполагающих обработку информации при помощи статистических методов анализа.  Современные маркетологи должны владеть знаниями в области статистического анализа и навыками работы с соответствующими программными продуктами, наиболее популярным из которых является программа SPSS.

В    ходе   проделанной   работы ,    поставленные    задачи  выполнены:.. Можно  сделать  резюме:

1. Маркетинговое исследование - любая исследовательская деятельность, обеспечивающая потребности маркетинга, то есть система сбора, обработки, сводки, анализа и прогнозирования данных, необходимых для конкретной маркетинговой деятельности. Цель проведения подобного исследования - уменьшение неопределенности, сопутствующей принятию маркетинговых решений.
2. Состоит из нескольких этапов - определение проблемы и постановка цели исследования; проведение предварительного исследования и формулирование гипотез;  разработка дизайна (плана, схемы) исследования;  анализ вторичной и сбор первичной информации;  интерпретация данных и презентация результатов исследования.
3. SPSS облегчает понимание и упрощает работу с данными обследований на базе сложных выборок. Можно  анализировать данные и интерпретировать полученные результаты с использованием интуитивно понятного интерфейса. Результаты исследования могут многократно использоваться впоследствии.
4. SPSS облегчает обработку массивов данных при проведении маркетинговых исследований, позволяет делать прогнозы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СПИСОК ИСПЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Анурин В., Муромкина И., Евтушенко Е. Маркетинговые исследования потребительского рынка: уникальный отечественный опыт. – СПб.: Питер, 2004.
2. Алешина И.В., Пошаговый процесс маркетингового исследования, http://www.iteam.ru/publications/marketing/section_22/
3. Беляевский И. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. – М.: Финансы и статистика, 2001.
4. Божук С.Г., Ковалик Л.Н. Маркетинговые исследования. – СПб.: Питер, 2003.
5. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, практика и методология. – М.: Финпрес, 1998.
6. Котлер Ф, Основы маркетинга. Краткий курс. Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильямс", 2007.
7. Киселева Т.В., SPSS: основы анализа социологических данных, Учебное пособие, Иваново 2008
8. Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: Учеб. пособие. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 160
9. Таганов Д. SPSS: статистический анализ в маркетинговых исследованиях. – СПб.: Питер, 2005.
10. Токарев Б.Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации. – М.: Юристъ, 2001.
11. Черчилль Г.А. Маркетинговые исследования . – СПб.: Питер, 2000.
12. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. М., 1999.
13. Попов Е. В., Маркетинговые исследования, http://www.iteam.ru/
14. В. Пциорковский, В. Пциорковская. SPSS для социологов. Учебное пособие. – М: ИСЭПН РАН, 2005.    
15. http://www.learnspss.ru/handbooks.htm

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1Котлер Ф, Основы маркетинга. Краткий курс. Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильямс", 2007, с. 31

2 Попов Е. В., Маркетинговые исследования, http://www.iteam.ru/

 

 

3 Пошаговый процесс маркетингового исследования. И.В.Алешина, http://www.iteam.ru/

 

4 Анурин В., Муромкина И., Евтушенко Е. Маркетинговые исследования

 

5 Токарев Б.Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации. – М.: Юристъ, 2001, с. 58

 

6 Божук С.Г., Ковалик Л.Н. Маркетинговые исследования. – СПб.: Питер, 2003.