vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

48

Структура отчета

Как правило (с различными вариациями) используется следующая структура полного отчета:

1.титульный лист

2.содержание

3.краткий обзор (выводы, порядка 2-3 страниц)

4.введение

5.основная часть

-Методология

-Результаты

-Ограничения

6.заключение и рекомендации.

7.Приложения

-Копия анкеты

-Таблицы данных (выборочно)

-Некоторые объемные диаграммы, графики, не вошедшие в отчет.

-Библиография.

2.4. Примеры заданий по использованию различных видов анализа

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ

Целью дисперсионного анализа является исследование влияния нескольких номинальных переменных на количественные переменные. Независимые переменные обозначаются как факторы, их единичное выражение как уровень фактора. Типы дисперсионного анализа отличают по числу факторов.

Однофакторный дисперсионный анализ устанавливает, значимо ли различаются средние значения нескольких независимых выборок. Проводится при следующих допущениях:

1.Набор данных состоит из k случайных выборок из k генеральных совокупностей;

2.Все генеральные совокупности имеют нормальное распределение и одинаковые стандартные отклонения.

Воднофакторном дисперсионном анализе проверяют нулевую гипотезу, утверждающую, что групповые средние в рассматриваемой совокупности равны. Если нулевую гипотезу о равенстве групповых средних не отклоняют, то независимая переменная не оказывает статистически значимого влияния на зависимую переменную.

vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

49

Задания по применению и выполнению дисперсионного анализа

Однофакторный дисперсионный анализ.

Пример 1

Как осведомленность о магазине (высокая, средняя, низкая) и представление о нем (позитивное, нейтральное, негативное) влияют на предпочтение потребителем этого магазина?

1)Необходимо собрать данные о степени осведомленности об универмаге. Для этого следует отобрать респондентов для исследования, опросить респондентов о знании данного магазина. Например:

«Укажите степень знания данного магазина: -высокая -средняя -низкая

Это будет категориальный фактор или независимая переменная.

2)Далее следует собрать информацию об оценке предпочтения данного магазина, например, задав следующий вопрос: «Оцените предпочтение данного магазина по 10-балльной шкале»:

(совсем не предпочтителен) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (предпочтителен) Это будет зависимая переменная.

3)Произвести однофакторный дисперсионный анализ по полученным данным и сделать выводы о влиянии/не влиянии осведомленности о магазине на выбор этого магазина.

Результаты данного исследования дадут возможность принимать маркетинговые решения по увеличению осведомленности о магазине и направлениях возможных рекламных мероприятий и мер по стимулированию сбыта.

Пример 2

Необходимо выяснить, влияет ли на восприятие потребителей форма упаковки товара. Респондентов следует попросить указать на трех шкалах рейтинг привлекательности упаковки, общую оценку и готовность купить товар.

Для этого необходимо:

1)Собрать данные респондентов в отношении их рейтинг оценки привлекательности товара Для измерения отношения респондентов необходимо использовать

рейтинговый тип шкалы данных.

Оцените привлекательность упаковки товара по пятибалльной шкале: «Считаете ли Вы упаковку товара привлекательной?» 1 – совсем нет, 2 – скорее нет, чем да,

3 – нейтральное отношение/затрудняюсь ответить,

vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

50

4 – скорее да, чем нет,

5 – да, очень.

Предпочтительно также использовать шкалу Лайкерта.

2)Собрать данные респондентов об общей оценке товара. Оцените товар по пятибалльной шкале.

3)Оценить мнения респондентов об их готовности приобрести данный товар, также по пятибалльной шкале.

4)Произвести однофакторный дисперсионный анализ для проверки влияния оценки упаковки на общую оценку товара.

5)Затем провести однофакторный дисперсионный анализ для проверки влияния оценки упаковки товара на готовность его приобрести.

6)Сделать выводы по результатам анализа.

Результаты исследования позволят принять управленческие решения в области усовершенствования и повышения привлекательности упаковки товара.

Многофакторный дисперсионный анализ (2 и более независимых переменных)

Пример 3

Необходимо проанализировать эффективность различных форматов рекламных обращений для продаваемого товара, для этого можно изучить роль содержания рекламного обращения и относительной новизны торговой марки. Зависимой переменной выступало отношение к рекламируемой торговой марке. Независимыми переменными служили три фактора, каждый из которых имел две категории: формат рекламы, содержание и относительная новизна. Категории формата рекламы были следующие: реклама со сравнением (1) и реклама без сравнения (2). Категории относительной новизны означает известный давно производитель (1) и новая марка (2). Категориями содержания рекламного обращения выступали фактическое (1) и ценностное содержания (2).

1)Выберите несколько торговых марок. Соберите данные об отношении респондентов к этим маркам (например, оценки отношения по 5-балльной или 10-балльной шкале)

2)Также соберите данные от респондентов относительно трех вышеуказанных факторов.

3)Проведите многофакторный дисперсионный анализ и сделайте выводы по результатам исследования.

Результаты данного исследования помогут при принятии маркетинговых решений в области рекламы (усовершенствование, модификация рекламы)

vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

51

Также, задачами дисперсионного анализа могут быть следующие:

•Как уровень рекламы и уровень цен (высокий, средний, низкий) одновременно влияют на продажи товара данной торговой марки?

•Связан ли выбор потребителей данной торговой марки с уровнем образования (ниже среднего, среднее, колледж, высшее) и возрастом?

•Как осведомленность об универмаге (высокая, средняя, низкая) и представление о нем (позитивное, нейтральное, негативное) влияют на предпочтение потребителем этого магазина?

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И ЛИНЕЙНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗЫ

Корреляционный анализ – это раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования корреляционной зависимости между двумя (или большим числом) случайными признаками (переменными) или факторами.

Основными задачами корреляционного анализа является выявление наличия, а также определение направления и силы линейной связи между несколькими переменными, имеющими интервальный, порядковый или дихотомический тип шкалы.

Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная) и неполная, когда зависимость связанных величин искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Примером функциональной зависимости является зависимость спроса и предложения для дефицитного товара. В данном случае спрос полностью определяется предложением. Примером неполной зависимости является соотношение возраста потребителя и новизны модели смартфона. То есть чем моложе респондент, тем новее модель его телефона. При этом новизна модели смартфона также может зависеть от образа жизни и дохода потребителя или других факторов.

Рассматриваемые связи математически могут быть описаны при помощи регрессионного анализа.

Регрессионный анализ – это раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по данным статистических наблюдений. Наиболее часто используемым видом регрессионного анализа является линейная регрессия.

Основными задачами линейного регрессионного анализа являются:

-определение степени детерминированности различий значений (вариаций) зависимой переменной у разных наблюдений независимой(ыми) переменной(ыми);

-предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(ых);

-определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой.

vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

52

Регрессия может быть простой или множественной в зависимости от количества независимых переменных.

Задания по применению и выполнению корреляционнорегрессионного анализа

Пример 1. Составление регрессионного уравнения

Составить регрессионное уравнение цены товара от технических/эксплуатационных характеристик товара и определить вклад отдельных характеристик в вариацию цены.

1)Выделить технические/эксплуатационные характеристики товара (например, для бытовой техники: класс энергопотребления, количество отделений, материал, цвет и т.д.);

2)Посредством изучения Интернет-ресурсов оценить отобранные технические/эксплуатационные характеристики и определить цену на товар;

3)Посредством корреляционного анализа определить направление и силу линейной связи между переменными и логически интерпретировать наличие данных связей;

4)Построить уравнение регрессии и определить степень детерминированности различий в цене изучаемого товара техническими/эксплуатационными характеристиками товара;

5)Определить степень влияния отдельных технических/эксплуатационных характеристик на цену товара;

6)Интерпретировать полученное решение задачи и предложить управленческое решение.

Пример 2. Составление регрессионного уравнения

Составить регрессионное уравнение зависимости спроса на товар от различных характеристик товара либо от факторов, влияющих на принятие решения о покупке (по результатам опроса потребителей).

1)Количественно оценить спрос на товар (например, респонденту могут быть предложены следующие характеристики для оценки: частота покупок, интенсивность потребления, количество покупок, объем покупок) с помощью опроса потребителей;

2)Выделить характеристики товара (например, размер, вес, цвет, материал и т.д.) или факторы, влияющие на принятие решения (например, месторасположение магазина, быстрота обслуживания и т.д.) и оценить с помощью опроса потребителей;

3)Посредством корреляционного анализа определить направление и силу линейной связи между переменными и логически интерпретировать наличие данных связей;

4)Построить уравнение регрессии и спрогнозировать изменение спроса в зависимости от изменения характеристик товара через какое-то время;

vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

53

5) Интерпретировать полученное решение задачи и предложить управленческое решение.

Пример 3. Составление регрессионного уравнения

Составить регрессионное уравнение зависимости ценности бренда/готовности совершить покупку от различных характеристик товара либо от выраженности различных характеристик товара либо факторов, влияющих на принятие решения о покупке (по результатам опроса потребителей).

1)Качественно оценить зависимость ценности бренда/готовность совершить покупку (например, по шкале Лайкерта от 1 до 5, где 1 – низкий показатель, а 5 – высокий);

2)Выделить характеристики товара (например, размер, вес, цвет, материал и т.д.) или факторы, влияющие на принятие решения (например, месторасположение магазина, быстрота обслуживания и т.д.) и оценить выраженность с помощью опроса потребителей;

3)Посредством корреляционного анализа определить направление и силу линейной связи между переменными и логически интерпретировать наличие данных связей;

4)Построить уравнение регрессии и определить степень влияния отдельных характеристик на ценность бренда/готовность совершить покупку;

5)Интерпретировать полученное решение задачи и предложить управленческое решение.

ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ

Дискриминантный анализ – раздел многомерного статистического анализа, включающий в себя методы классификации многомерных наблюдений по принципу максимально сходства при наличии обучающих признаков.

Дискриминантный анализ используется в случае, когда зависимая переменная - номинальная (ее еще называют классифицирующей), а независимые переменные - количественные.

Дискриминантный анализ представляет собой альтернативу множественному регрессионному анализу, когда зависимая переменная – не количественная.

Основная задача также схожа с регрессионным анализом – объяснение зависимой переменной через независимые и составление модели для прогнозирования.

Дискриминантный анализ используется в тех случаях, когда заранее известно число групп, на которые необходимо разбить набор объектов, а также имеется набор объектов, по которым уже известно, к каким группам они принадлежат.

Задачи, решаемые с помощью применения дискриминантного анализа:

vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

54

1)Определение решающих правил, позволяющих по значению количественных признаков (дискриминантных переменных) отнести каждый объект к одному из известных классов;

2)Определение веса каждой дискриминантной переменной для разделения объектов на классы;

3)Классификация неизвестных объектов при наличии данных по известным объектам, то есть прогнозирование, в какой группе будет относиться неизвестный объект по известным о нем данным.

Задания по выполнению дискриминантного анализа

Пример 1

Требуется определить, на основании каких характеристик потребитель выбирает товар и предсказать выбор еще не определившихся потребителей. В качестве объектов могут выступать небрендированные (малобрендированные) товары, выбираемые по совокупности характеристик.

1)Выбрать товарную категорию и составить перечень характеристик, влияющих на выбор потребителя (по результатам анализа вторичной литературы или проведения качественного исследования), а также перечень конкурирующих марок, выбираемых потребителями.

2)Опросить респондентов, насколько важна для них каждая из указанных характеристик, по следующей шкале:

1 – очень важна

2 – скорее важна

3 – затрудняюсь ответить

4 – скорее не важна

5 – совсем не важна

3)Опросить респондентов, которые уже являются потребителями данного товара (или просто часть респондентов, эта часть выборки будет называться обучающей) относительно их предпочтения среди конкурирующих марок.

4)Составить дискриминантную модель, объясняющую выбор марки товара в зависимости от важности для респондента рассматриваемых в исследовании характеристик. Выделить характеристики, наиболее важные для предсказания выбора.

5)Для респондентов, не опрошенных относительно их выбора (или респондентов, которые еще не используют товар) – предсказать их выбор и определить точность прогноза.

6)Сделать практический вывод из проведенного исследования и описать управленческое решение.

vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943

55

Пример 2

В магазине одежды было проведено исследование, в котором участвовала группа респондентов в количестве 60 человек.

Посещение магазина каждым из участников было проанализировано по следующим характеристикам:

-время пребывания в магазине

-время примерки

-количество примеренных единиц товара

-количество вопросов продавцу

-количество людей, пришедших вместе с покупателем и т.д.

По каждому посещению было установлено, была ли совершена покупка или нет.

Необходимо:

1)Выявить, насколько факт покупки зависит от указанных характеристик;

2)Составить дискриминантную модель, объясняющую зависимость факта покупки («купил» / «не купил») от выраженности указанных характеристик;

3)Выделить наиболее важные характеристики, влияющие на факт покупки, и сформулировать управленческое решение относительно изменений в маркетинговой и сервисной политике магазина.

Другие примеры задач, решаемых с помощью дискриминантного анализа:

-обосновать выбор категории заведений общественного питания (кафе, бар, ресторан, кофейня, кондитерская) в зависимости от степени выраженности различных факторов (чувство голода посетителя, наличие компании, ассортимент заведения, количество людей в заведении);

-обосновать выбор марок спортивной одежды различными группами потребителей (профессионалы, любители, приверженцы активного отдыха, новички).