Методы анализа маркетинговых исследований

4. Методы анализа маркетинговых исследований.

 
 
Методы анализа могут  делится на: 

1.  
   методы анализа структуры явлений;
2.  
   методы анализа взаимосвязей явлений;
3.  
   методы анализа динамики процессов.

 
Методы анализа структуры  явлений делятся на: 
 
распределенные (группировки); 
 
методы обобщения и агрегирования информации. 
 
Группировка — это распределение полученное из совокупности данных по сущностным признакам. Используется для построения вариационных рядов по какому-либо признаку (одномерное распределение признака); для изучения сопряженности двух или трех признаков. Для этого формируются двух или трех мерные распределения. Основная цель формирования — это сравнение соответствующих одномерных распределений. 
 
Группировки используются также для наглядного представления структуры данных с помощью так называемых диаграмм, гистрограмм и полигонов, для построения так называемых Паретто- диаграмм. 
 
 
Обобщение и агрегирование позволяют более глубоко понять особенности объекта распределения и отразить типичные значения для данной совокупности, сделать информацию более компактной. Для этого используются: 
 
средние величины; 
 
показатели колеблемости; 
 
сложные методы укрупнения информации. 
 
К средним величинам относят: 
 
среднее арифметическое (М); 
 
медиана (Ме) — значения признака, который приходится на центральный член ранжированного ряда. Медиана используется когда применение среднего арифметического невозможно особенно для качественных признаков; когда среднее недостаточно полно характеризует ряд. Медиана делит ряд распределения пополам. Так называемые квартили делят ряд на 4 равные совокупности (по 25%), используются также децили (10 совокупностей) и перцентили(100 совокупностей); 
 
мода (Мо) — это наиболее часто встречающееся значение признаков и указывает “центр тяжести” совокупности, используется при сегментации рынка. 
 
К показателям колеблемости относятся: 
 
вариационный размах —  ; 
 
дисперсия — D — это характеристика рассеивания случайной величины; 
 
средне- квадратическое отклонение  ; 
 
коэффициент вариации  . 
 
Применяются при оценке достоверности результатов экспертного опроса. Если колеблемость результатов превышает нормативную величину, то их нельзя считать достаточно точными и достоверными, следовательно, нужно проводить дополнительную интеграцию. Показатели колеблемости характеризуют однородность полученных результатов. Если они не превышают нормы, то можно использовать средние величины для характеристики всей совокупности, а если нет, то необходимо выделить несколько групп, каждая из которых будет характеризоваться своими средними показателями. 
 
К сложным методам относятся: 
 

1.  
   Кластерный анализ. Он позволяет сжать матрицу данных, объединяя их в небольшое число групп.

 
 
2. Факторный анализ. Позволяет редуцировать множество факторов до небольшого числа. 
3. Дисперсионный анализ применяется для анализа результатов эксперимента и позволяет определить как влияют отдельные факторы на результат эксперимента. Для этого вычисляют дисперсию и находят какая доля дисперсии зависит от условий общих для всех групп, какая от исследуемого фактора, а какая от случайных причин. 
4. Дискриминантный анализ позволяет найти существенные признаки, по которым можно разделить совокупность на группы. 
 

5.  
   Многомерное шкалирование позволяет определить критерии оценки товара покупателями. Товар первого типа отличается по марке, упаковке, цене и т.д., т.е. по различным признакам. И на основе данных о продаже товаров или на основе результатов эксперимента определяют в какой мере каждый признак влияет на покупательский выбор.

 
 
 
К методам анализа взаимосвязи  явлений относят гипотезу о связях различных факторов. Для измерения  тесноты связи используется различные  коэффициенты. Если шкала измерения  количественная, то используются коэффициенты корреляции, если шкала рейтинговая используются коэффициенты ранговой корреляции Спирмана и Кендела. Если шкала номинальная, то в случае дихотомической группировки (2 * 2) используется коэффициент ассоциации Q показывающий одностороннюю связь, т.е. влияет ли пол на интерес к рекламе, а коэффициент контингенции Ф показывает двухстороннюю связь. Если признаков больше двух, то используются коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона, Чупрова и Крамера. Для анализа форм связи составляется уравнение регрессии. Для этого используется метод наименьших квадратов для изучения зависимости спроса от различных факторов.