- •Статистический анализ
- •1. Дескриптивный анализ
- •Средние величины
- •Средняя арифметическая
- •Квартили, децили, перцентили
- •2. Выводной анализ
- •Выборка
- •3. Анализ гипотез Введение в теорию гипотез
- •Уровни статистической значимости
- •Правило отклонения нулевой и принятия альтернативной гипотезы
- •Непараметрические критерии
- •4. Анализ связей
- •Применение метода анализа взаимосвязей между признаками в маркетинговых исследованиях
- •Классификация подходов и методов анализа парных взаимосвязей между признаками
- •Вариации качественных, но не альтернативных признаков
- •Вариации количественных и качественных признаков
- •Вариация количественных признаков
- •Взаимосвязь между двумя количественными признаками
- •Корреляционные отношения
- •Множественная многофакторная регрессия
- •Работа с многофакторной моделью
- •Совокупный коэффициент корреляции
- •Частные коэффициенты корреляции
- •Оценка существенности связи и принятие решений на основании уравнения регрессии (проверка адекватности модели)
- •5. Факторный анализ
- •Полная факторная матрица
- •Техники выделения факторов
- •6. Кластерный анализ
- •Методы кластеризации
- •7. Контент-анализ
Классификация подходов и методов анализа парных взаимосвязей между признаками
Тип получаемой информации зависит от типа вопросов в анкете и соответственно выбора шкал измерения показателей.
Неформализованные или описательные характеристики или качественные, то есть атрибутивные, оценки могут быть получены при использовании шкал наименований. А количественная информация – при использовании порядковых, интервальных или относительных шкал.
Соединение неформализованных характеристик с методами количественного анализа позволяет выявить причинно-следственные связи между изучаемыми явлениями и обосновать выбор наиболее эффективного маркетингового решения.
Показатели тесноты связи между признаками
Результативные показатели |
Шкалы измерения признака |
Показатели тесноты связи результативных показателей с признаками |
||
Альтернативные |
Качественные |
Количественные |
||
Альтернативные |
Наименований |
A, k |
C |
- |
Качественные |
Наименований |
C |
C |
w |
Количественные |
Порядковые |
w |
R |
R |
Интервальные и относительные |
w |
w |
η, r |
А – коэффициент ассоциации
k – коэффициент контингенции
С – коэффициент взаимной сопряженности Пирсона
R – ранговый коэффициент Спирмена
w – диссерийный коэффициент
η – эмпирическое корреляционное отношение
r – коэффициент корреляции Пирсона
Вариации качественных, но не альтернативных признаков
Если исходные данные представлены в таблице, в которой 3 и более рядов, то для определения тесноты связи между этими признаками используется коэффициент взаимной сопряженности Пирсона, который рассчитывается по формуле:
где
Коэффициент взаимной сопряженности всегда положителен.
Пример: Приведена зависимость между оценкой уровня жизни респондентов и формой собственности предприятия, на котором они работают. Необходимо определить, существует ли связь между этими двумя показателями, рассчитав коэффициент взаимной сопряженности Пирсона.
Форма собственности предприятия |
Оценка уровня жизни респондента |
Итого |
|||
Вполне удовлетворен |
Скорее удовлетворен |
Скорее неудовлетворен |
Совсем не удовлетворен |
||
государственное |
31 |
35 |
35 |
35 |
136 |
муниципальное |
17 |
13 |
14 |
9 |
53 |
смешанное |
4 |
2 |
1 |
1 |
8 |
частное |
8 |
5 |
4 |
3 |
20 |
Итого |
60 |
55 |
54 |
40 |
217 |
Коэффициент Пирсона должен быть больше 0,5, чтобы подтвердить связь.
Вывод: 0,176<0,5, следовательно, взаимосвязи между уровнем жизни респондента и формой собственности предприятия, где он работает, нет.