Статистическая обработка информации

Этап 5. Контроль качества собираемых данных

Этап 4. Определение ошибки сбора данных

Этап 3. Организация и проведение сбора данных

Существуют три варианта сбора данных:

· самостоятельный сбор данных. Маркетологи предприятия лично проводят опросы, наблюдения и т.д.

· сбор данных с привлечением специальной группы. Маркетологи обучают привлечённые со стороны низкоквалифицированные кадры и поручают им сбор полевой информации. Этот вариант несёт множество проблем: сложности с кадрами, контроль, сроки и т.д.

· сбор данных путём привлечения компаний-аутсорсеров. Маркетологи привлекают компанию-специалиста. К достоинствам можно отнести качество, надёжность, скорость, к недостаткам - высокую стоимость.

Вневыборочные ошибки включают:

· все типы ошибок, обусловленные тем, что не все респонденты дали ответы;

· ошибки сбора данных;

· ошибки обращения с полученными данными;

· ошибки анализа собранных данных;

· ошибки интерпретации полученных результатов.

Вневыборочные ошибки делятся на:

· ошибки интервьюеров

· преднамеренные (фальсификация);

· непреднамеренные (неправильное понимание);

· ошибки респондентов;

· преднамеренные (нежелание отвечать на вопросы личного характера);

· непреднамеренные (плохое понимание вопросов).

Для контроля качества применяют:

· Контроль над преднамеренными ошибками интервьюера:

- надзор за работой;

- проверка выполненной работы.

· Контроль над преднамеренными ошибками респондента:

избежания лжи можно достичь через анонимность опроса, стимуляцию респондента.

· Контроль над непреднамеренными ошибками респондента:

- добавочные варианты ответа («не помню», «не знаю», «отказываюсь отвечать» и т.д.)

Для уменьшения ошибок исследования применяется метод взвешенных средних:

x = x_aW_a + x_bW_b +... +x_mW_m (4),

где x – взвешенная средняя оценка для выборки,

x_a, x_b – средняя оценка для разных подгрупп выборки,

W_a, W_b – вес отдельных подгрупп выборки, характеризующий долю каждой подгруппы в выборке.

Для уменьшения ошибки также применяется метод формирования выборки больших размеров: исключаются части подгрупп для получения соответствия с минимальной подгруппой.

После получения данных исследования их необходимо преобразовать, то есть представить в более сжатом и удобовоспринимаемом виде, удобном для анализа и обладающим достаточной для заказчика информацией.

Обычно закодированные данные представляют в виде матрицы, столбцы которой содержат ответы на вопросы, а ряды – респондентов или изучаемые ситуации.

Выделяют четыре функции преобразования данных:

1. Обобщение.

2. Концептуализация (определение концепции).

3. Коммуникация (перевод результатов статистического анализа на понятный менеджеру язык).

4. Экстраполяция (определение степени соответствия полученных результатов всей совокупности).

Рассмотрим современные информационные технологии в маркетинговых исследованиях. Различают следующие виды анализа маркетинговой информации:

Дескриптивный анализ. В его основе – использование таких статистических мер, как средняя величина, мода, медиана, среднее квадратическое отклонение, размах или амплитуда вариации.

Выводной анализ. В его основе лежит использование статистических процедур (например, проверка гипотез) с целью обобщения результатов исследования на всю совокупность.

Анализ различий. Используется для сравнения результатов исследования двух групп (двух рыночных сегментов) для определения степени реального различия в их поведении, в реакции на одну и ту же рекламу и т.д.

Анализ связей. Этот вид анализа маркетинговой информации направлен на определение систематических связей переменных (например, как увеличение затрат на рекламу влияет на продажи).

Предсказательный анализ. Используется для прогнозирования событий в будущем.

Дата добавления: 2017-02-01