Принципы анализа эмпирических данных

Данные – это информация, полученная в ходе маркетингового исследования.

Данные – это совокупность значений переменных, приписанных единицам объекта. Данные существуют в двух видах: обработанные и необработанные. Данные маркетингового исследования предполагают 4 вида работы с ними:

1. Подготовка данных: кодирование и оцифровка;

2. Собственно обработка данных;

3. Анализ данных;

4. Интерпретация данных.

Подготовка данных должна проходить таким образом, чтобы их можно было разделить на части с максимальным эффектом. Подготовительным этапом анализа данных являются процессы группировки и типилогизации. Группировка данных предполагает, что вся совокупность расчленяется на однородные группы, обладающие общими признаками. Группировка бывает количественной (общие показатели) и качественной (использование для группировки определённых признаков). Типологизация подразумевает обобщение признаков социальных явлений на основе теоретической модели или в соотвествии с определёнными критериями. Наиболее простым видом анализа данных является анализ одномерных распределений. Это инструмент описательной статистики.

Центральная тенденция – выявление тех значений, которые встречаются наиболее часто, то есть тех значений, которые формируют тенденцию.

Дисперсия данных – показывает насколько плотно или слабо значения сгруппированы вокруг центральной тенденции, разброс данных.

28.Группировка и типологизация данных, их содержание и особенности
Группировка данных в маркетинговых исследованиях может быть:

1. По номинальному признаку (национальность, род занятий, профессия).

2. По ранговым признакам (ручной труд, комбинированный, умственный).

3. По количественным признакам (возраст 18-19, 20-22, старше 23).

Если группировка производится по двум или более признакам, речь идёт о перекрёстной группировке.

Подготовка данных должна проходить таким образом, чтобы их можно было разделить на части с максимальным эффектом. Подготовительным этапом анализа данных являются процессы группировки и типилогизации. Группировка данных предполагает, что вся совокупность расчленяется на однородные группы, обладающие общими признаками. Группировка бывает количественной (общие показатели) и качественной (использование для группировки определённых признаков). Типологизация подразумевает обобщение признаков социальных явлений на основе теоретической модели или в соотвествии с определёнными критериями. Наиболее простым видом анализа данных является анализ одномерных распределений. Это инструмент описательной статистики.

Основные типы шкал, используемые для измерения

Для того, чтобы проводить анализ данных соответствующим образом, в системе маркетинговых исследований используются различные виды шкал:

1. Номинальная шкала / Шкала наименований. При помощи этой шкалы измеряются такие явления, которые не могут отличаться друг от друга по количественным характеристикам.

2. Ранговая шкала. Эта шкала предполагает измерение какого-либо явления при помощи шкалы, которая возрастает от большего к меньшему или наоборот. То есть ранговая шкала предполагает размещение по порядку вариантов оценки.

3. Интервальная шкала – это вопросы, в которых задаются определённые интервалы. Классический пример интервальной шкалы: «Укажите Ваш уровень дохода в месяц». В отличие от двух предыдущих шкал, значения переменных, которые измеряются в интервальных шкалах, являются непрерывными.

4. Пропорциональная шкала. Критериями центральной тенденции для пропорциональной шкалы выступают мода, медиана и понятие среднего арифметического. Это нужно, чтобы вычислить: средний возраст исследуемых, доход и др.

На основе шкалы Лайкерта (интервальная шкала), адаптированной под цели проводимого маркетингового исследования, изучается степень согласия или несогласия респондентов с определенными высказываниями. Данная шкала носит симметричный характер и измеряет интенсивность чувств респондентов.

30.Модальная категория и дисперсия: содержание понятий

Дисперсия данных – показывает насколько плотно или слабо значения сгруппированы вокруг центральной тенденции, разброс данных.