Сводки и группировки данных

Методы статистической теории принятия решений (теория игр, теория массового обслуживания, стохастическое програм­мирование) дают возможность описывать реакцию потребителей на изменение рыночной ситуации. Можно выделить два главных направления применения этих методов: для статистических ис­пытаний гипотез о структуре рынка и предположений о состоя­нии рынка, например исследование степени лояльности к торго­вой марке, прогнозирование рыночной доли.

Методы линейного и нелинейного программирования применя­ются тогда, когда имеется много взаимосвязанных переменных и надо найти оптимальное решение, например, вариант достав­ки продукта потребителю, обеспечивающий максимальную при­быль, по одному из возможных каналов товародвижения.

Статистическое наблюдение — первая стадия статистического исследования, представляющая собой научно-организованный сбор данных об изучаемых явлениях и процессах в маркетинге. Статистическим называют такое наблюдение, которое обеспечи­вает регистрацию устанавливаемых факторов в учетных докумен­тах для последующего обобщения.

Для обработки маркетинговой информации используются статистические сводки и группировки данных. Сводка — стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения, производятся группировка данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет средних и относительных величин. Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнози­рование изучаемых процессов. Организация и проведение свод­ки включают четыре этапа:

• проверку исходных данных;

• группировку данных по заданным признакам;

• разработку системы статистических показателей;

• оформление результатов сводки в виде статистических таб­лиц, удобных для восприятия информации.

Проверка исходных данных осуществляется для контроля ре­зультатов информации с целью исключения ошибок и нелогич­ности данных. Например, при анализе емкости

Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности в развитии явлений, обнаружить тенденции, установить зависи­мости, необходимо проводить группировку статистических дан­ных. Группировка данных производится в соответствии с програм­мой сводки для того, чтобы впоследствии предоставить получен­ную информацию в виде, доступном для восприятия. Таким образом, группировка — это объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака. Для этой цели выбирается группировочный признак и разрабатывается система показателей сводки, которыми будут характеризовать­ся выделенные группы. Определение и обоснование показателей зависит от цели исследования.

Особым видом группировок выступает классификация, пред­ставляющая устойчивую номенклатуру классов и групп, образо­ванных на основе сходства и различия единиц изучаемых марке­тинговых объектов. Классификация выступает в виде статисти­ческого стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени. Метод группировок применяется для решения следующих задач:

• выделение типов маркетинговых явлений;

• изучение структуры и структурных сдвигов явления;

• изучение связей и зависимостей между явлениями. Результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, делающих информацию обозримой.

Группировки различают в зависимости от стоящих задач.

По числу группировочных признаков различают простые (по одному признаку) и сложные (по нескольким признакам) -комбинированные и многомерные.

Комбинированные группировки строятся путем разбивки каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными при­знаками.

Многомерные — строятся с помощью специальных алгоритмов, когда осуществляется поиск скопления в TV-мерном пространстве, где каждый объект — точка, т.е. построить многомерную группировку — найти скопление точек.

По задачам систематизации данных различают: типологичес­кие, структурные и аналитические.

К типологическим группировкам относят все группировки, которые характеризуют качественные особенности и различия между типами явлений. Типологические группировки предназна­чаются для выявления качественно однородных совокупностей, т.е. объектов, близких друг к другу одновременно по всем группировочным признакам. Группиров­ки должны быть обоснованы с маркетинговой точки зрения.

Структурные группировки — это разделение однородной со­вокупности на группы, характеризующие ее структуру по опре­деленному группировочному признаку. Структурные группировки имеют большое значение для изучения структуры однотипных явлений. Примером может служить группировка предприятий торговли по виду товара, числу работающих, по обороту, груп­пировка торгового персонала по квалификации и т.д.

Аналитические группировки предназначены для выявления зависимости между признаками. Используя аналитические груп­пировки, определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений. Факторные — это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные -признаки, которые изменяются под действием факторных.

Чтобы исследовать взаимосвязь между отобранными призна­ками с помощью метода аналитических группировок, необходимо произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и по каждой группе вычислить средние значения ре­зультативного признака, вариация которого от группы к группе будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи.

По используемой информации различают первичные и вто­ричные группировки.

Первичные группировки производятся на основе исходных дан­ных, полученных в результате статистических наблюдений.

Вторичные— результат объединения или расщепления пер­вичной группировки.

При разработке первичной группировки существенное значе­ние имеет выбор числа групп. Число групп зависит от типа при­знака, положенного в основу группировки, от объема совокуп­ности, степени вариации признака.

При построении группировок по качественному признаку число групп соответствует числу уровней градации признака. При группировании по количественному признаку все множество значений признака делится на интервалы. При этом возможны два подхода: группировка с равными и неравными интервалами.

Для определения оптимального числа групп — тс равными интервалами рекомендуется формула Стэрджесса:

где n — число наблюдений, или численность единиц совокуп­ности. В этом случае величина интервала с равными интервалами равна:

а границы интервалов:

где Х_ni—нижняя, а – Х_min, соответственно, верхняя граница интервала.

Для этого предварительно составляется рабочая таблица.

Групповые показатели рабочей таблицы заносятся в соответ­ствующие строки и графы макета таблицы, получается оконча­тельная сводная групповая таблица с результатами группиров­ки предприятий по сбыту и рыночной доле.

Перегруппировка ранее сгруппированных данных называет­ся вторичной группировкой. В этом случае проводится укруп­нение или уменьшение интервалов. Она используется для при­ведения к сопоставимому виду группировок с различными ин­тервалами с целью их сравнения.

В общем случае результатом группировки выступает ряд рас­пределения. Различают два вида рядов распределения: атрибу­тивный и вариационный.

Под атрибутивным рядом понимается ряд распределения по признаку, не имеющему количественной меры, например, пол потребителя, социальное положение, товар и т.д.

Частота — количество элементов совокупности, которые имеют данное значение признака, а частость — отношение частоты к общему количеству исследуемых элементов, т.е. к объему сово­купности.

Вариационный ряд разделяется на дискретный и интерваль­ный.

Для графического изображения интервальных вариационных рядов применяется гистограмма. Она строится так: на оси абсцисс откладываются равные отрезки, которые в приня­том масштабе соответствуют величине интервалов вариационного ряда. На отрезках строят прямоугольники, площади которых пропорциональны частотам интервала.

Гистограмма может быть преобразована в полигон распреде­ления, если середины верхних сторон прямоугольников соеди­няются отрезками прямых. Две крайние точки прямоугольников замыкаются по оси абсцисс на середины интервалов, в которых частоты равны нулю.

В целях наглядного представления временного ряда исполь­зуются линейные диаграммы (полигон, кумулята), на которой ряд точек соединен непрерывной линией. Полигон — ломаная кри­вая, строящаяся в прямоугольной системе координат, когда по оси откладывается значение признака, а по оси К— частоты.

Поиск по сайту: