|
|||||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Методы корреляционного и регрессионного анализаАнализ и обобщение данных маркетинговых исследований осуществляются методами ручной или компьютерной обработки. Для обработки используются как описательные, так и аналитические методы. Из аналитических методов в маркетинге часто применяются: анализ трендов, методы нелинейной регрессии и коррекции, дискриминантный анализ, кластерный анализ, факторный анализ и др. Возможные направления применения отдельных аналитических методов показаны в табл. 1 Маркетинговые исследования показывают, что вариация каждого изучаемого признака находится в теснейшей связи и взаимодействии с вариацией других признаков, характеризующих Таблица 1 Примеры использования аналитических методов
Рассматривая зависимости между признаками, необходимо выделить две категории связи: 1) функциональную и 2) корреляционную. Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака. В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признаков нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. В простейшем случае применения корреляционной зависимости величина результативного признака рассматривается как следствие изменения только одного фактора (например, рекламный бюджет рассматривается как причина роста объема продаж). Выделенный в данном примере в качестве основного признак-фактор не является единственной причиной изменения результативного признака, а наряду с ним на величину результативного признака влияет множество других причин, например, качество товара, низкая цена, продажный сервис, кадры, экономическая ситуация в данный момент и др. Кроме того, сам признак-фактор, в свою очередь, может зависеть от изменения ряда обстоятельств. В сложном взаимодействии находится результативный признак — в более общем виде он выступает как фактор изменения других признаков. Одновременное воздействие на изучаемый признак большого количества самых разнообразных факторов приводит к тому, что одному и тому же значению признака-фактора соответствует целое распределение значений результативного признака, поскольку в каждом конкретном случае прочие факторные признаки могут изменять силу и направленность своего воздействия. При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь в виду, что при наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака. В отличие от жесткости функциональной связи, корреляционные связи характеризуются множеством причин и следствий, и устанавливаются лишь их тенденции. С помощью статистических методов изучения зависимостей можно установить, как проявляется теоретически возможная связь в данных конкретных условиях и какова количественная характеристика этой зависимости. Зная характер зависимости одного явления от других, можно объяснить причины и размер изменений в явлении, а также планировать необходимые мероприятия для дальнейшего его изменения. При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решению подлежит широкий круг вопросов, к которым следует отнести: 1) предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц; 2) установление факта наличия связи, определение ее направления и формы; 3) измерение степени тесноты связи между признаками; 4) построение регрессионной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи; 5) оценку адекватности модели, ее экономическую интерпретацию и практическое использование. Простейшим приемом обнаружения связи является сопоставление двух параллельных рядов — ряда значений факторного признака и соответствующих ему значений результативного признаки. Корреляционная таблица дает возможность выдвинуть предположение о наличии или отсутствии связи, а также выяснить ее направление. Если частоты в корреляционной таблице расположены на диагонали из левого верхнего угла в правый нижний угол (т.е. большим значениям фактора соответствуют большие значения функции), то можно предположить наличие прямой корреляционной зависимости между признаками. Если же частоты расположены по диагонали справа налево, то предполагают наличие обратной связи между признаками. Величина совокупного коэффициента корреляции изменяется в пределах от 0 до 1 и численно не может быть меньше, чем любой из образующих его парных коэффициентов корреляции. Чем ближе совокупный коэффициент корреляции к 1, тем меньше роль неучтенных при анализе факторов и тем больше оснований считать, что параметры регрессионной модели отражают степень эффективности включенных в нее факторов. Регрессионный анализ используется для изучения связей между зависимой пере менной и одной или несколькими независимыми переменными. Регрессионный анализ применяют в следующих случаях. 1 Для установления взаимозависимости переменных. 2. Для определения тесноты связи между зависимой и независимыми переменными. 3. Для определения математической зависимости между непременными, 4. Для предсказания значения зависимой переменной. 5. Для определения значимости переменной. Простейшей системой корреляции связи является линейная связь между двумя признаками, или парная линейная корреляция, Уравнение парной линейной корреляционной связи называется уравнением парной регрессии и имеет вид: у = а + bх, где у — среднее значение результативного признака у при определенном значении факторного признака х; а — свободный член уравнения; b — коэффициент регрессии, измеряющий среднее отношение отклонения результативного признака от его средней величины к отклонению факторного признака от его средней величины на одну единицу его измерения — вариация у, приходящаяся на единицу вариации х. Параметр b в уравнении называют коэффициентом регрессии. Коэффициент регрессии показывает, на сколько в среднем изменяется величина результативного признака у при изменении факторного признака на единицу. При наличии прямой корреляционной зависимости коэффициент регрессии имеет положительное значение, а в случае обратной зависимости — отрицательное. Аналитический отчет может быть представлен в форме доклада или письменно. Отчет, как правило, отражает результаты выполненного исследования и содержит следующую информацию: 1. Основные данные — для кого, когда и кем проводилось исследование, его цель, с указанием субподрядчиков и консультантов. 2. Предмет исследования — описание предполагаемого и фактического охвата проблемы (полностью или частично), размер, характер и география распространения предмета исследования, запланированные и фактически полученные данные, детали применяемого метода исследования. 3. Описание сбора данных — метод сбора данных и способ контроля качества проведения полевых исследований; описание штата сотрудников — участников полевых исследований; метод привлечения респондентов и общая характеристика использованной мотивации к сотрудничеству респондентов с исследователями; период времени сбора информации; в случае кабинетных исследований — точное указание источников и их надежность. 4. Представление результатов исследования — важнейшие выводы, полученные по итогам исследования; комментарии по поводу возможного искажения результатов; статистические границы допустимых погрешностей в отношении основных итогов и статистически значимых различий между ключевыми параметрами; использованные формы регистрации информации. При оформлении отчета важно разделять полученные результаты исследования как таковые и личную интерпретацию исследователей. Доклад состоит из письменной и устной частей. В письменной части выполняются все требования, предъявляемые к отчетам. Устная часть предполагает краткое выступление и ответы на вопросы. Рекомендации — это предложения о будущих действиях предприятия, основанные на собранных данных, обычно представленные в письменном виде. На этом этапе осуществляется подготовка отчета о проведении маркетингового исследования. На этапе использования результатов исследования происходит: 1. Реализация обратной связи. Коммуникационная система фирмы должна не только обеспечить оперативную отправку руководящих материалов и использование соответствующих каналов связи, но и отвечать за точные формулировки и однозначное толкование этой управляющей информации теми, кому она адресована. 2. Контроль результатов — заключительный этап, завершающее звено процесса принятия и реализации решения. Контроль позволяет не только выявлять, но и предупреждать различные отклонения, ошибки и недостатки, находить новые резервы и возможности развития, приспособления к изменяющимся условиям внешней и внутренней среды. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.007 сек.) |