Введение. Статистическая обработка данных преследует цель

С SPSS

МАРКЕТИНГОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выдержка из работы Г. МООСМЮЛЛЕР Н.Н. РЕБИК

А. Проверки гипотезы

Статистическая обработка данных преследует цель

В. Да, но после предварительной кодировки

А. Связи между переменными

На основе перекрестных таблиц сопряженности проводится анализ

Значимость 0,000 в программе означает

А. Сокращения данных

Факторный анализ используется для

Элементы булевой алгебры используются в программе SPSS в целях

В. 3

По умолчанию в программе SPSS тип шкал выставляется

Г. Колмогорова-Смирнова

В. Мана-Уитни

При сравнении выборок, не подчиняющихся законом нормального распределения, используется критерий

Г. Только наличие связи

Коэффициент хи-квадрат показывает

А. Направление и силу связи между переменными

Коэффициент корреляции показывает

Б. Нормальном

Медиана, мода и среднее совпадают при распределении

А. Биномиальном

В. Стьюдента

Г. Экспоненциальном

Б. Направление связи

В. Направление влияния переменной

Г. Только наличие связи

А. Направление и силу связи между переменными

Б. Направление связи

В. Направление влияния переменной

А. Хи-квадрат

Б. Стьюдента

Г. Колмогорова-Смирнова

22. Каким тестом проверяется нормальность распределения?

А. Хи-квадрат

Б. Стьюдента

В. Мана-Уитни

А. Метрический

Б. Ранговый

В. Интервальный

Г. Номинальный

24. Сколько способов задания пропусков значений в программе SPSS?

А. 1

Б. 2

Г. 4

А. Задания синтаксиса выполнения программ

Б. Задания условий отбора

В. Вычисления новой переменной

Г. Процедуры факторного анализа

Б. Определения связи между переменными

В. Построения прогнозных моделей

Г. Частотного анализа

А. Значимость на уровне ошибки в 10%

Б. Значимость на уровне ошибки в 5%

В. Значимость на уровне ошибки в 1%

Г. Значимость на уровне ошибки в 0,1%

Б. Факторный анализ

В. Кластерный анализ

Г. Дискриминантный анализ

29. Обрабатываются ли в программе SPSS открытые вопросы?

А. Нет

Б. Да

Г. Да, но после процедуры отбора переменных

Б. Представления данных

В. Подготовки нового исследования

Г. Получение результата

Часть III. Методические материалы для самостоятельной работы студентов.

1. ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

1.1. ФОРМИРОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ВЫБОРКИ

В ходе масштабных маркетинговых исследований сбор информации по каждому респонденту, представляющему интерес для исследователей, сопряжен со значительными затратами времени и средств и поэтому является нереальным или экономически нецелесообразным.

Например, если объектом исследования являются способы проведения досуга студентами города Москвы, то собрать информацию о каждом студенте проблематично. В этом случае из общей (генеральной) совокупности (из числа лиц, интересующих исследователей) производится статистическая выборка с целью определения круга лиц для участия в проведении исследований.

Основным требованием, предъявляемым к статистической выборке, является ее репрезентативность. Статистическая выборка считается репрезентативной (представительной), если она представляет собой «уменьшенную копию» генеральной совокупности и, следовательно, по данным, собранным в рамках статистической выборки, можно судить о генеральной совокупности в целом.

Существуют различные виды статистической выборки, которые отличаются по способу ее формирования, т.е. по технике проведения отбора. Различают случайную и эмпирическую выборки (табл. 1.1).

Случайная выборка характеризуется тем, что каждый элемент генеральной совокупности имеет шанс (отличный от нуля) оказаться в статистической выборке. При этом возможно рассчитать вероятность, с которой каждый элемент генеральной совокупности может оказаться в выборке.

Таблица 1.1

№ п	Вид выборки	Техника осуществления отбора
	Случайная выборка (высокая степень репрезентативности): простая случайная выборка взвешенная случайная выборка региональная (клюмпенная) выборка	Отбор респондентов производится случайным образом. По каждому элементу генеральной совокупности имеется одинаковая возможность собрать информацию
	Эмпирическая выборка (низкая степень репрезентативности): • простая выборка • квотированная выборка	Отбор респондентов производится случайным образом из числа элементов генеральной совокупности, по которым имеется возможность собрать информацию

Существует несколько видов случайной выборки в зависимости от метода ее формирования:

1. Простая случайная выборка предполагает, что все элементы генеральной совокупности имею! равные шансы оказаться в статистической выборке. Выбор производится по принципу лотереи. Элементы выборки извлекаются непосредственно из генеральной совокупности. Достоинство данного метода формирования выборки состоит в том, что не требуется знания структуры генеральной совокупности.

2. Взвешенная случайная выборка используется в том случае, если существует необходимость учитывать разделение генеральной совокупности на группы (слои). При этом известна структура генеральной совокупности (доли отдельных групп).

Статистическая выборка проводится случайным образом отдельно в каждой группе генеральной совокупности с сохранением пропорций соотношения размеров этих групп.

Например, в числе студентов, представляющих собой генеральную совокупность, 47% составляют юноши и 53% — девушки. При формировании взвешенной случайной выборки размером в 100 человек должны быть отобраны 47 юношей и 53 девушки (рис. 1.1). В результате этого, хотя отбор респондентов производится случайно, статистическая выборка имеет структуру, идентичную структуре генеральной совокупности, что повышает степень ее репрезентативности.

Рис. 1.1. Взвешенная случайная выборка

В качестве недостатков этого метода формирования статистической выборки следует отметить необходимость знания структуры генеральной совокупности и сложность организации сбора информации на практике.

3. Клюмпенная выборка используется также в том случае, если генеральная совокупность разделена на группы (клюмпены). Из общего числа клюмпенов случайным образом выбирается один, который используется как статистическая выборка. Все элементы клюмпена становятся элементами статистической выборки.

Этот метод формирования выборки часто называется «региональным»: генеральная совокупность — страна (город), выборка — республика (район города) (рис. 1.2). Например, если в качестве генеральной совокупности выступают все студенты города Москвы, то для формирования клюмпенной выборки случайным образом может быть выбран один из столичных вузов.

Достоинство клюмпенной выборки состоит в более простой организации процесса сбора информации и снижении затрат (экономия на транспортных расходах).

Основным недостатком данного метода формирования статистической выборки является клюмпенный эффект, который состоит в том, что клюмпены могут существенно отличаться друг от друга по структуре, что обусловливает низкую степень репрезентативности клюмпенной выборки. Едва ли по данным, собранным при участии студентов только одного московского вуза, можно судить обо всех студентах города Москвы.

При формировании круга респондентов для проведения маркетинговых исследований использование случайной выборки не всегда возможно или целесообразно. Например, при сборе информации посредством наблюдения не всегда возможно заранее четко определить круг людей, которые окажутся в поле зрения наблюдателя.

Формирование случайной статистической выборки предполагает возможность сбора информации по каждому элементу генеральной совокупности. Однако такая возможность не всегда существует на практике. Например, проведение исследований на территории вуза требует получения согласия его администрации. Одно это обстоятельство может стать серьезным препятствием быстрому и оперативному сбору информации.

На практике часто применяют эмпирическую выборку, когда в круг респондентов для сбора информации включается каждый «первый встречный», согласный принять участие в исследовании (при проведении наблюдения такое согласие не всегда является необходимым условием). В этом случае возможно также использование квотированной выборки, когда структура неэмпирической выборки определена заранее (например, 50% женщин и 50% мужчин).

Эмпирическая выборка характеризуется низкой степенью репрезентативности. Результаты исследований при использовании эмпирической выборки зависят от места и времени сбора информации. Например, при изучении досуга студентов города Москвы результаты исследования будут определяться тем, где происходит сбор информации — у входа в ночной клуб или в библиотеку.

Статистическая выборка не используется при проведении качественных маркетинговых исследований, например исследований в форме экспертных опросов или фокус-групп. В этих случаях круг респондентов для проведения маркетинговых исследований формируется при помощи целенаправленной выборки.

При осуществлении целенаправленной выборки для участия в исследовании отбираются респонденты, которые могут предоставить наиболее точную и полную информацию (формирование экспертной группы), при участии которых можно организовать наиболее плодотворную дискуссию (формирование фокус- группы). В данном случае из числа потенциально возможных респондентов выбираются те, которые обладают наиболее ценной информацией и готовы поделиться ею для проведения исследований.

При формировании статистической выборки следует решить следующие вопросы:

1. Определить генеральную совокупность.

2. Определить размер выборки.

3. Выбрать метод формирования выборки.

Определение генеральной совокупности позволяет ответить на вопрос: «Из каких потенциальных респондентов следует производить выборку?» Это не всегда является очевидным. Например, кого следует привлекать для сбора информации при изучении вопросов семейного отдыха: жен, мужей, других членов семьи, работников туристических фирм или, может быть, всех вместе? Чтобы ответить на этот вопрос, исследователям необходимо решить, какого типа информация им нужна и кто ею, скорее всего, обладает.

Размер выборки определяется экономической целесообразностью сбора информации. Увеличение размера выборки способствует повышению репрезентативности и, следовательно, точности результатов исследования, однако это сопряжено с дополнительными затратами. В этом случае необходимо взвешивать экономическую ценность получаемой информации и затраты, связанные с ее сбором. Сбор первичной информации в рамках статистической выборки осуществляется в форме проведения опроса, наблюдения или эксперимента.

3.2. Выдержка из учебно-методического пособия «Использование SPSS в социологии»

Глава 1. Особенности обработки данных в среде SPSS.

Социология как наука в современном мире становится все более востребованной отраслью знания. Ее роль растет как в научном, так и в прикладном значении. Социолог становится одной из ключевых фигур, занимающих в структуре управления важное место. При этом на практике социология оказывает неоценимую помощь именно в качестве прикладной отрасли знания, помогающей разрешить проблемы разного уровня общественных отношений.

Любая отрасль знания представляет собой синтез двух базовых уровней – теоретического и эмпирического. В литературе довольно много споров относительно того, какой же из этих уровней играет ведущую роль. Мы не будем разбирать все аргументы в пользу (или против) той или иной точки зрения, т.к. это не является центральным вопросам предлагаемой работы. С точки зрения задач, стоящих перед данным трудом это не столь важно. Важно другое – современное понимание социальных процессов и социологии вообще просто немыслимо без проведения эмпирических исследований. Именно практические, «полевые» исследования позволяют получить бесценный, уникальный опыт, знания, которые в полной мере позволяют раскрыть многообразие социальной жизни.

Вместе с тем грамотно спланированное и проведенное эмпирическое социологическое исследование может быть сведено на «нет», если социолог-исследователь не в состоянии проинтерпретировать и обосновать полученные выводы. Здесь мы сталкиваемся с проблемой собственно организации аналитическо-отчетной работы социолога-практика.

Первое, с чем мы сталкиваемся, - это методологическая проблема соотношения стратегий и используемых методов проведения исследования. В практике социологического исследования принято выделять два больших класса методов, существенно отличающихся друг от друга системообразующими задачами, возможностями и способами, правилами интерпретирования полученных данных. Речь идет о так называемых количественных и качественных методах социологического исследования. В литературе встречается множество определений, описаний, аргументов «за» и «против» использования как количественных, так и качественных методов. Мы опять-таки оставим дискуссию относительно справедливости критики количественной и качественной методик как имеющую лишь косвенное отношение к нашей работе. Социолог просто обязан владеть ими в равной степени и понимать преимущества и недостатки конкретного метода и грамотно стронь стратегию социологического исследования в зависимости от его специфики, поставленных целей, объекта и предмета изучения.

Вместе с тем любой практик знает, что наиболее достоверные сведения, как с точки зрения надежности обоснования, так и с точки зрения возможности распространения на более широкий класс социальных объектов, представляют собой именно количественные исследования, поскольку дают систему знаний, выраженных в числах, а, следовательно, допускающих строгое математическое обоснование полученных выводов. Здесь мы собственно приходим вплотную к основополагающим целям, стоящим перед данной работой.

На наш взгляд, довольно существенной проблемой, с которой сталкивается социолог-практик, использующий количественные методы социологического исследования, заключается в том, что часто он в силу гуманитарной склонности, имеет представление о тонкостях математического аппарата и его возможностях гораздо меньше, нежели математик. Вместе с тем работы, посвященные анализу математической статистики, обзору теории вероятностей, программным продуктам преимущественно написаны математиками с использованием довольно сложных систем формул, что затрудняет восприятие. В данной работе как раз сделана попытка объяснения материала в наиболее простой форме, без перегружения математическими формулами (которые, в принципе, при желании практически любой социолог способен найти в соответствующих справочниках).

Вместе с тем второй не менее важной задачей стоит попытка раскрыть особенности применения математического аппарата для интерпретирования полученных в результате социологического исследования данных в наиболее полной мере, необходимой для соблюдения строгости математического обоснования полученных выводов, а также осмысленности действий аналитика.

На наш взгляд, одной из лучших программ, которые позволяют реализовать обе обозначенные выше задачи (мощный статистический анализ без перегружения формулами) является программа SPSS, которая широко применяется как в социологических, так и в психологических и других исследованиях.

Практически каждая организация, в которой социологические или маркетинговые исследования проводятся регулярно предъявляет к соискателям в качестве основного требования – умение работать в среде SPSS. С практической точки зрения, любой специалист-практик, использующий прикладные методы социологического исследования просто обязан уметь работать в данной программе.

Дата добавления: 2015-06-04