Анализ парных взаимосвязей

Анализ взаимосвязей между признаками

Переменными

Определение и интерпретация связей между двумя

Часто маркетолог ищет ответы на вопросы: увеличится ли показатель рыночной доли с увеличением числа дилеров? Увеличится ли сбыт при использовании агрессивных методов рекламы?

Эти вопросы характеризуют наличие влияния одного фактора на другой. Иными словами, их связь.

Выделяют 4 типа связи: немонотонная, монотонная, линейная и криволинейная.

Немонотонная связь характеризуется тем, что присутствие одной переменной систематически связано с присутствием (отсутствием) другой переменной. Однако в такой связи ничего не известно и неопределимо о направлении этого взаимодействия (неизвестно, приводит ли увеличение продаж кофе в кафе к увеличениям продаж в этом же кафе мясных блюд с гарниром)

Монотонная связь характеризуется возможностью указать направление взаимодействия между двумя переменными: например, увеличение одной переменной ведёт к увеличению другой переменной, однако эта зависимость не имеет сколько-нибудь определённого характера: увеличение объёмов продаж конфет безусловно увеличит количество обращений детей к стоматологу, однако выявить систему в этой зависимости невозможно: слишком много факторов придётся учитывать.

Линейная связь характеризуется самой простой линейной зависимостью между двумя переменными, определяемой формулой 14:

y = bx+a (14),

где у – оцениваемая или прогнозируемая зависимая переменная,

х – независимая переменная,

b – коэффициент регрессии,

а – свободный член уравнения.

Криволинейная связь характеризуется наличием сложных зависимостей между переменными.

Связь может быть охарактеризована путём определения её наличия или отсутствия, направления и силы (тесноты) связи. Присутствие означает наличие систематической связи между двумя переменными.

В случае монотонных линейных связей мы можем определить направление связи в сторону увеличения или уменьшения.

Связь между двумя переменными может быть сильной, умеренной, слабой или отсутствовать. Сильная зависимость характеризуется высокой вероятностью существования связи, слабая – малой вероятностью.

Анализ парных взаимосвязей проводится в тех случаях, когда исследователя интересует вопрос о влиянии одной переменной на другую. При проведении анализа необходимо учитывать следующее:

1) одна переменная независима, и исследователи убеждены, что от неё зависит вторая переменная;

2) независимые переменные используются для того, чтобы предсказать или объяснить зависимые переменные, такие как объем продаж или доля рынка, принадлежащая предприятию;

3) если одна переменная является причиной изменения другой, то для принятия маркетингового решения необходимо изучить сущность статистической взаимосвязи между переменными;

4) задача измерения тесноты связи ставится не только по отношению к количественным, но и к качественным признакам.

Типичными независимыми переменными в маркетинге являются такие факторы, как цена продукта, затраты на рекламу или количество розничных продавцов/

Рассмотрим возможные случаи измерения связи между двумя признаками.

1. Альтернативная вариация признаков

Наиболее распространенными статистическими показателями, которые используются для измерения связи между такими признаками, являются коэффициенты ассоциации и контингенции. Например, при обследовании эффективности рекламных мероприятий по продвижению шампуней отечественного производства изучался вопрос о связи между проведением рекламных кампаний предприятиями-производителями и увеличением объема продаж. Можно предположить, что объем продаж увеличился у тех предприятий, которые проводили рекламные кампании. Для измерения этой связи составим двумерную матрицу (таблица 2.3).

Таблица 2.3 – Взаимосвязь между двумя альтернативными признаками

Группы предприятий	Изменение объема продаж	Итого
Увеличился	Не увеличился
Проводили рекламную кампанию	78 (а)	22 (b)
Не проводили рекламную кампанию	32 (c)	68 (d)
Итого

Коэффициенты ассоциации (А) и контингенции (К) рассчитываются по формулам:

(15)

(16)

Подставив значения в формулы 20 и 21, получим:

А = 0, 7656

0,4623

Связь считается подтверждённой, если А > 0.5; К > 0.3. Следовательно, проведение рекламных кампаний по продвижению шампуней приводит к увеличению объёма продаж предприятий-производителей.

Дата добавления: 2017-02-01