<<
>>

1. СТРУКТУРИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

В простой или сложной форме, эти операции должны в первую очередь ответить на ключевые вопросы исследования рынка.

  1. Моновариантный анализ*. Это наиболее простой из всех методов: он применяется к одной переменной.
    После сбора числовых показателей опроса их группируют и объединяют с помощью «горизонтального анализа», охватывающего всю совокупность значений переменной (качественной или количественной). Таблицы данных или таблицы распределения, полученные таким образом, могут представляться в графической форме (гистограммы, диаграммы), в форме числовых описаний при помощи структурных параметров (мода, медиана), дисперсии либо закономерностей распределения (показатели асимметрии и эксцесса (островершинности), призванные выявить профиль распределения).

Данные могут также стать объектом анализа на основе критерия согласия Пирсона х2 (служащего для проверки соответствия между наблюдаемым распределением и известным теоретическим распределением: сравниваются распределения замеряемых показателей одной и той же переменной) и других тестов (тесты различия между двумя средними величинами и между двумя процентными соотношениями, параметрические и непараметрические тесты). Целью анализа может являться и поиск теорий, объясняющих распределение (закон бинома, закон Гаусса, закон Пуассона).

  1. Бивариантный анализ**. Он применим к отношениям между двумя переменными; при этом в таблице имеются два столбца, или матрица данных, а не один столбец, как при моновариантном анализе.

•Одномерный статистический анализ позволяет выявить характер эмпирического распределения измеренных характеристик и его соответствие известным законам распределения в частности, нормальному закону. - Прим. науч. ред.

‘"Анализ сопряженности и корреляции признаков устанавливает характер и тесноту взаимосвязи между двумя переменными.

- Прім. науч. ред.

Для качественных переменных применяют перекрестную классификацию[36] или оценки взаимосвязи, чтобы выразить отношение в количественной форме (в случае метрических переменных используют коэффициент корреляции). Поскольку комбинации переменных могут быть разнообразными (две порядковых качественных величины, две непрерывных количественных, одна непрерывная количественная и дискретная), то и ірафическое выражение их взаимосвязи различно (графики в полярной, треугольной или декартовой системе координат).

Характер связи между двумя количественными переменными (или порядковыми качественными) исследуется с помощью коэффициентов корреляции или критерия X'. простого в применении и очень распространенного при изучении рынка для подтверждения наличия связи между двумя номинальными качественными переменными (то есть чтобы иметь «объективное» знание о том, являете я ли связь, отражаемая в полученной таблице перекрестной табуляции, прочной или случайной). Анализ на основе критерия X2 может показать только наличие связи между переменными, но не существование причинно-следст венных отношений.

Чтобы обнаружить эти отношения, их направленность и интенсивность. используют ряд статистических инструментов:

  • В случае метрических шкал проверяется гипотеза о наличии причинно-следственной связи между двумя переменными, существование и направленность которой были выяснены с помощью теории и нуждаются в подтверждении эмпирическим путем (например, чем выше уровень образования, тем больше интерес к заграничным поездкам); необходимо также определить интенсивность. Для этого употребляется регрессионный анализ, а также анализ корреляции.
  • В случае неметрических переменных, что часто встречается при изучении рынка, применяют другие методы:
  • если речь идет о порядковых переменных, используют коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла',
  • если речь идет о номинальных переменных, используют коэффициент сопряженности, основанный на критерии х1, и его варианты, например коэффициент Крамера.

Бивариантный анализ относительно несложен, его сущность легко объяснить специалисту, заказавшему статистическую обработку данных.

Но этого анализа недостаточно, когда число переменных возрас тает, а число комбинаций (и. значит, аналитических операций) увеличивается в угрожающей пропорции. К тому же каждая операция дает тогда ничтожную долю требуемой информации[37].

По этой причине находят применение еще более сложные методы, ставшие возможными с появлением компьютерных программ.

Рис. 5.1

Описательные методы многомерного анализа данных (обрабатывается такое количество переменных, которое допускается возможностями компьютерной программы)

Типологический

метрический

анализ

Факторный

анализ основных

составляющих

Метрические

переменные

Описательные

методы

многомерного

анализа

данных

Многомерный а н ал из подобий и предпочтений

Факторный анализ

соответствий

Типологический

неметрический

анализ

Порядковые

Неметрические

переменные

Номинальные

  1. Многомерный анализ1. Обработка одновременно большого числа неременных требует применения многомерного анализа, «суть которого — в потере некоторого количества информации ради выигрыша в ее значении»2. Действительно, чаще всего речь идет о том, чтобы свести и-мерное пространство к двухмерному, которое легче представлять себе и изучать. Различают три вида многомерного анализа:
  • описательные методы, обрабатывающие столько переменных, сколько позволяет программа;
  • объяснительные (каузальные) методы, имеющие дело одновременно лишь с одной переменной, подлежащей объяснению;
  • «продвинутые» объяснительные методы, или структурные методы подтверждения гипотезы, имеющие дело со многими переменными.

Описательные методы служат для структурирования явления син тетическим образом, учитывая все наличные переменные, не выделяя ни одной из них и не делая различия между переменными, подлежащими объяснению и используемыми для объяснения.

Объяснительные методы служат для установления связи между двумя явлениями. Они основаны на отношении между двумя подгруппами переменных: подлежащими объяснению (или зависимыми), колебания которых предстоит объяснить, и используемыми для объяснения (независимыми), оказывающими на них влияние. 

<< | >>
Источник: Дейан А.. Изучение рынка / Пер. с франц. под ред. С.Г. Божук. — СПб.: Издательский Дом «Нева». — 128 с.. 2003

Еще по теме 1. СТРУКТУРИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ:

  1. §5.1. Схема анализа финансово-экономического состояния предприятия. Структурирование бухгалтерского баланса ЗАО «Вента»
  2. 4.13. Анализ данных
  3. Анализ данных
  4. Анализ и интерпретация данных
  5. 12-6. Анализ эмпирических данных
  6. Выбор налогоплательщиков с использованием интеллектуального анализа данных
  7. Анализ отрасли на основе сбора данных на местах
  8. 2. СТРУКТУРИРОВАНИЕ МЕЖДУНАРОДНОГО БАНКОВСКОГО КРЕДИТА
  9. 6.4. АНАЛИЗ ДАННЫХ ОБ ЭМИССИИ ЦЕННЫХ БУМАГ ОРГАНИЗАЦИИ
  10. РЕЛЯЦИОННЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ. МОДЕЛЬ ДАННЫХ
  11. § 1.2. Структурирование бухгалтерского баланса
  12. 3.6. Другие способы структурирования
  13. 6.2. Логика наполнения и структурирования баланса
  14. 3.1. Иллюстрация идеи структурирования на примере последовательных (субординированных) классов
  15. ГЛАВА СТРУКТУРИРОВАНИЕ СДЕЛОК ПО СЛИЯНИЮ, ПОГЛОЩЕНИЮ И ВЫКУПУ: ОБЩИЕ ВОПРОСЫ, НАЛОГИ И БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ
  16. Структурирование теневой экономики:               принципы и варианты классификаций
  17. 2.1. БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ И ФИНАНСОВАЯ ОТЧЕТНОСТЬ КАК ОСНОВНОЙ ИСТОЧНИК ДАННЫХ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА
  18. Руководство Осло. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО СБОРУ И АНАЛИЗУ ДАННЫХ ПО ИННОВАЦИЯМ / Третье издание / Совместная публикация ОЭСР и Евростата ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА И РАЗВИТИЯ СТАТИСТИЧЕСКОЕ БЮРО ЕВРОПЕЙСКИХ СООБЩЕСТВ, 2006
- Антикризисное управление - Деловая коммуникация - Документоведение и делопроизводство - Инвестиционный менеджмент - Инновационный менеджмент - Информационный менеджмент - Исследование систем управления - История менеджмента - Корпоративное управление - Лидерство - Маркетинг в отраслях - Маркетинг, реклама, PR - Маркетинговые исследования - Менеджмент организаций - Менеджмент персонала - Менеджмент-консалтинг - Моделирование бизнес-процессов - Моделирование бизнес-процессов - Организационное поведение - Основы менеджмента - Поведение потребителей - Производственный менеджмент - Риск-менеджмент - Самосовершенствование - Сбалансированная система показателей - Сравнительный менеджмент - Стратегический маркетинг - Стратегическое управление - Тайм-менеджмент - Теория организации - Теория управления - Управление качеством - Управление конкурентоспособностью - Управление продажами - Управление проектами - Управленческие решения - Финансовый менеджмент - ЭКОНОМИКА ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ -