ПОПУЛЯРНЫЕ ВИДЫ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА
- Факторный анализ по основным составляющим служит для выявления структуры всей совокупности метрических переменных, без разделения переменных на зависимые и независимые. Следующий шаг — синтез, сокращающий массу информации до небольшого числа линейных комбинаций начальных
переменных, так чтобы потери в информации были минимальными. Это ведет к выделению нескольких факторов (или основных составляющих), не зависящих друг от друга, но объединяющих некоторые начальные переменные и резче подчеркивающих различия между объектами. Такой анализ может быть полезен, когда необходимо выделить качества, отличающие одну марку от другой в восприятии некоего сегмента клиентуры.
Для интерпретации результатов факторного анализа по основным составляющим следует установить число факторных осей и выделить начальные переменные, в наибольшей степени коррелирующие с каждой из них. Нужно также интерпретировать близость точек, полученных для каждой пары осей, на факторных планах. Чтобы читать карты восприятия, изображаемые но итогам факторного анализа, требуется высокая квалификация.
- Факторный анализ соответствий, как и предыдущий тип анализа, подразумевает графические построения в виде карт восприятия, образуемых с помощью факторных осей и проекции точек на карту. Однако здесь речь идет о номинальных качественных переменных и таблицах сопряженности*. Этот анализ, позволяющий, к примеру, дополнить результаты, получаемые после перекрестной классификации, контент-анализа и тестов на основе критерия %2, очень распространен в изучении рынка, когда для каждой из двух переменных существует множество модальностей. Он может применяться для сегментирования населения по принципу нацеленности на достижение той или иной выгоды[39], и т. д.
- Разновидности типологического анализа используют метрические данные наряду с неметрическими, основываясь на дистанции между изучаемыми объектами (лицами, марками и т. д.). Цель их — образовать, с помощью априорно выбранных переменных, группы объектов — так чтобы каждая из них была максимально однородной, а группы максимально различались между собой. Факторный анализ сокращает число переменных, заменяя их математическими комбинациями (факторами), типологический же анализ сокращает число наблюдений, группируя их по однородным и дифференцированным классам (типам). Таким образом, он больше всего подходит для сегментирования[40].
- Многомерный анализ подобий и предпочтений (MDS) базируется на объективно или субъективно существующей дистанции (воспринимаемом подобии) между объектами. Подобие (сходство) между объектами выражается в визуальной форме на картах восприятия; при этом нет необходимости заранее устанавливать критерии. Исходные данные — порядковые, но в итоге получают дистанции в метрических величинах, выраженные графически. В анализе предпочтений для каждого лица определяют идеальный объект, представляемый на карте в виде идеальной точки или направления; вокруг точки или в указанном направлении концентрируются представления респондентов.
- Среди самый популярных методов объяснительного анализа выделяют регрессионный анализ, дисперсионный анализ, дискриминантный анализ и многомерный анализ сопряженных величин.
- Регрессионный анализ — разновидность причинного анализа, где единственная переменная, подлежащая объяснению, выражена в метрической форме, так же, как и величина (величины), используемая для объяснения. Цель — количественное измерение степени влияния каждой из переменных, используемых для объяснения, на переменную, подлежащую объяснению, а также точности этого соотношения. Простой регрессионный анализ применяется при одной величине, используемой для объяснения (что редко встречается в маркетинге), сложный регрессивный анализ — при необходимости определить эффект
воздействия нескольких независимых переменных на зависимую переменную.
Преимущество сложного анализа в том, что учет нескольких величин повышает точность оценок.
- Дисперсионный анализ. Цель его — определить воздействие одной или нескольких номинальных переменных, используемых для объяснения, на единственную метрическую переменную, подлежащую объяснению. Ковариационный анализ использует для объяснения одновременно количественные и качественные переменные.
- Дискриминантный анализ, относящийся к объяснительным и описательным методам сразу, использует одну номинальную переменную, подлежащую объяснению, и несколько метрических переменных для объяснения. Цель — выявить переменные, лучше всего объясняющие принадлежность человека к той или иной группе, а также те используемые для объяснения переменные, линейная комбинация которых с наибольшей точностью позволят определить эту принадлежность.
В изучении рынка дискриминантный анализ применяют, в частности, для исследования поведения при покупке (или при отказе от покупки).
- Многомерный анализ сопряженных величин (метод множественных сравнений) использует одну порядковую (иногда номинальную) переменную, подлежащую объяснению, и несколько номинальных переменных для объяснения. Однако получаемые результаты выражены в метрической форме, так как рассчитаны по интервальной шкале.
В изучении рынка к этому виду анализа прибегают для выяснения предпочтений (например, предпочтения покупателей при выборе товара, зависящего от характеристик товара) путем исследования структуры выбора — иными словами, какое значение покупатели придают отдельным характеристикам товара, комбинация которых влечет предпочтение товара в целом. Выгода, получаемая от товара в целом, разбивается на выгоду, получаемую от каждой из его характеристик. Далее изучается влияние характеристик товара на предпочтение, отдаваемое ему покупателем.
- Продвинутые методы объяснительного анализа (методы второго поколения, или структурные методы подтверждения[41]). Они имеют дело с несколькими переменными, подлежащими объяснению, метрическими и неметрическими, и несколькими переменными, используемыми для объяснения. Цель их — изучение отношений между переменными или их совокупностями. Кроме традиционного анализа в них используются различные способы верификации, чтобы подтвердить правильность модели либо выбрать наиболее подходящую из моделей[42].
Литература
' Evrard V'. et al Market: Etudes et recherches en marketing: Fondements et methodes. Nathan, 1993: BourocheJ.-M., Saporta С. I.'analyse des donnees. P.: PUF, 1989. г Voile M. Йсопотіе et statistique. 1978. № 96.
Еще по теме ПОПУЛЯРНЫЕ ВИДЫ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА:
- Многомерные организации
- Многомерные хранилища данных
- Раздел 6. МНОГОМЕРНЫЕ ИНВЕСТИЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
- Раздел 8. МНОГОМЕРНОЕ ЛОГИСТИЧЕСКОЕ ДИСКОНТИРОВАНИЕ
- 6.1. Необходимость многомерного дисконтирования
- ПОПУЛЯРНЫЕ АКЦИИ
- Рост популярности акций
- Популярность теории социального капитала
- Многомерные модели
- Точка зрения на причины популярности бенчмаркинга
- Популярность президента и ограничение его политических возможностей
- Наиболее популярный стих о даянии и получении
- Многомерная структура потребностей
- Одномерность и многомерность руководства
- Первый признак опасности: цикличность популярности лидеров рынка
- Почему «Империя» и «Множество» оказались столь популярны