Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 4 страница

подстановка (substitution)

приписывание (imputation)

стандартная ошибка (standard error)

статистика (statistic)

статистическое заключение (statistical

inference)

степень точности (precision level)

уровень достоверности (confidence level)

УПРАЖНЕНИЯ

Вопросы

1. Дайте определение выборочного распределения.

2. Что такое стандартная ошибка среднего?

3. Дайте определение окончательной коррекции совокупности.

4. Дайте определение доверительного интервала.

5. Какова процедура создания доверительного интервала вокруг среднего?

6. В чем различие между абсолютной и относительной точностью при определении среднего

значения совокупности?

7. В чем различие между уровнем достоверности и степенью точности?

8. Опишите процедуру определения объема выборки, в которой необходимо использовать

среднее значение генеральной совокупности с заданной степенью точности и уровнем дос-

товерности и известной величиной дисперсии совокупности. Как устанавливается довери-

тельный интерват после проведения выборки?

468 Часть II. Разработка плана исследования

9. Опишите процедуру определения объема выборки, в которой необходимо использо-

вать среднее совокупности с заданной степенью точности и достоверности и неизвест-

ной величиной дисперсии совокупности. Как устанавливается доверительный интер-

вал после выборки?

10. Как скажется на величине объема выборки удвоение абсолютной точности при расчете

среднего значения совокупности?

11. Как скажется на величине объема выборки увеличение уровня достоверности с 95% до 99%

при расчете среднего значения совокупности?

12. Объясните, что означает абсолютная и относительная точность при определении генераль-

ной доли?

13. Опишите процедуру определения объема выборки, в которой необходимо рассчитать гене-

ральную долю с заданной степенью точности и достоверности. Как устанавливается довери-

тельный интервал после того, как проведена выборка?

14. Каким образом исследователь может гарантировать, что установленный доверительный ин-

тервал не превысит желательный при оценке генеральной доли?

15. Какова процедура определения объема выборки при условии расчета нескольких необхо-

димых параметров?

16. Дайте определение коэффициента охвата и коэффициента завершенности. Как эти показа-

тели влияют на определение конечного объема выборки?

17. Перечислите методы корректировки на ненаблюдение.

Задачи

1. С помощью табл. 2 в Статистичеком приложении, рассчитайте вероятность того, что:

a) z меньше, чем 1,48;

b) z больше, чем 1,90;

c) z больше, чем 1, 48 и меньше, чем 1,90;

d) z больше, чем—1, 48 и меньше, чем 1,90.

2. Каково будет значение г, если:

a) 60 % значений z больше данного значения;

b) 10 % значений z больше данного значения;

c) 68,26 % всех возможных значений z (симметрично распределенных вокруг среднего)

должны быть включены в этот интервал.

3. Дирекция местного ресторана хочет определить среднюю сумму ежемесячного расхода се-

мей на посещение дорогих ресторанов. Некоторые семьи не тратят ни цента, тогда как дру-

гие тратят по 300 долларов, в месяц. Руководство ресторана хочет на 95% быть уверено в ре-

зультатах и не хочет, чтобы ошибка превышала ±5 долларов.

a) Какой объем выборки потребуется, чтобы определить средний ежемесячный расход

семьи?

b) В результате исследования обнаружено, что средний ежемесячный расход семьи состав-

ляет 90,30 доллара, а стандартное отклонение равно 45 долларов. Создайте 95%-ный до-

верительный интервал. Что можно сказать о степени точности?

4. Чтобы оценить эффективность рекламной кампании для новой модели видеомагнитофона,

руководство хотело бы узнать, какой процент семей знает о новой модели. Рекламное агент-

ство предполагает, что этот показатель равен 70%. Пожеланием руководства является 95%-

ный доверительный интервал и предел ошибки не больше ±2%.

а) Какой объем выборки потребуется для этого исследования?

Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 469

b) Предположим, что дирекция захотела на 99% быть уверенной в результатах, но допуска-

ет ошибку в пределах ±3%. Как изменится объем выборки?

5. Допустив, что п = 100 и N = 1000, (7=5, рассчитайте стандартную ошибку среднего до и

после применения окончательной коррекции совокупности.

УПРАЖНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ INTERNET

И КОМПЬЮТЕРА

1. Воспользовавшись электронными таблицами (например, Excel), создайте формулы, соот-

ветствующие различным методам определения объема выборки,

2. Решите задачи с 1 по 4 с помощью созданных вами программ.

3. Выберите несколько последних исследований из Web-сайта Института общественного мне-

ния Гэллапа (www. gallup.com). Чему равны объемы выборок и каким образом они опре-

делены в этих исследованиях?

ПРИЛОЖЕНИЕ 12А. НОРМАЛЬНОЕ

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

В этом приложении кратко описывается нормальное распределение и объясняются пра-

вила пользования таблицей, Нормальное распределение используется при расчете объема

выборки и служит основой для классического статистического заключения. Нормальный за-

кон распределения наиболее часто встречается на практике. Нормальное распределение мо-

жет применяться для приведения величин множества дискретных вероятностных распреде-

лений к непрерывному виду1.

Нормальное распределение (normal distribution) обладает некоторыми важными теоретиче-

скими характеристиками. Оно симметрично и имеет колоколообразную форму. Все его показа-

тели центральной тенденции (среднее, медиана и мода) полностью идентичны. Случайная ве-

личина, подчиняющаяся закону нормального распределения, лежит в бесконечном интервале

(_оо< х < +оо).

Нормальное распределение задается генеральным средним р и генеральным стандартным

отклонением а. Поскольку существует бесконечное число комбинаций ц и о, существует бес-

конечное множество нормальных распределений, для которых потребовалось бы соответст-

вующее количество таблиц. Тем не менее, используя процедуру нормализации данных, потре-

буется только одна таблица, как табл. 2 в Статистическом приложении. Любую нормально рас-

пределенную случайную переменную X можно преобразовать в нормализованную нормально

распределенную случайную переменную z по формуле

а

Обратите внимание, что случайная переменная г всегда нормально распределена при сред-

нем, равном нулю, и стандартном отклонении, равном единице.

Таблицы нормального распределения вероятности, как правило, используют для выявле-

ния вероятностей, соответствующих известным значениям X или z, и для выявления значений

А" или z, соответствующих известным вероятностям. Ниже подробно рассматривается каждый

из этих случаев.

1 По материалам книги Mark L. Berenson, David М. Levine, Basic Business Statistics: Concepts and Applications,

6th ed (Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1996), Напечатано с разрешения Prentice /fall. Inc., Upper

Saddle River, NJ.

470 Часть II, Разработка плана исследования

Нахождение вероятностей, соответствующих

известным значениям переменной

Предположим, что на рис. 12А.1 представлено распределение некоторого количества кон-

трактов, ежегодно заключаемых фирмой. Поскольку предоставленная информация охваты-

вает всю историю существования фирмы, рис. 12А.1 представляет собой генеральную сово-

купность. Поэтому вся площадь фигуры, ограниченной сверху кривой нормального распре-

деления, равняется 1,0. Другими словами, суммарная вероятность также равна 1. Вице-

президент по маркетингу желает определить вероятность того, что в следующем году компа-

ния подпишет 50—55 контрактов. Ответ можно получить, воспользовавшись табл. 2 из Ста-

тистического приложения.

Табл. 2 отражает вероятность или область под нормализованной кривой нормального рас-

пределения в промежутке от среднего (нулевого) значения до нормализованного исследуемого

значения Z- В таблице представлены только положительные значения Z- Поскольку значения

симметрично распределены относительно нулевого среднего, область значений от среднего до

+Z (т.е. стандартное отклонение при z больше среднего) идентична области значений от сред-

него до — z (стандартное отклонение при z меньше среднего).

Обратите внимание, что область в пределах от 50 до 55 соответствует значению z = 1,00.

Учтите, для того чтобы воспользоваться табл. 2, все значения z нужно записать с точностью

до двух десятичных знаков. Для того чтобы найти вероятность или площадь области под

кривой в промежутке от среднего до z = + 1,00, просматривайте сверху вниз столбец z табл. 2,

пока не найдете искомое значение z (с одним знаком после запятой). В этом случае остано-

витесь на строке, в которой z равно 1,00. Затем просматривайте эту строку до тех пор, пока не

пересечете столбец, в котором содержится второй знак после запятой для значения z- Так, в

табл. 2 вероятность для значения z = 1,00 соответствует пересечению строки, в которой z ~

1,0, со столбцом, в котором t = 0,00. Эта вероятность равна 0,3413. Как видно из рис. 12А.1,

вероятность того, что фирма заключит в следующем году 50—55 контрактов, равна 0,3413.

Можно также сделать вывод, что в следующем году фирма подпишет 45—55 контрактов, с ве-

роятностью, равной 0,6826 (2 х 0,3413).

Площадь равнаО,3413

2.! О -.:

(И = 50,

0 = 5)

Шкала г

Площадь области между ц и ц + 1о - 0,3413

Площадь области между д и ц + 2о = 0,4772

Площадь области между ц и ц + За = 0,4986

Рис. 12А. I. Нахождение вероятности для заданных

значении переменной

Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 471

Полученный результат можно обобщить, заявив, что для любого нормального распреде-

ления существует вероятность, равная 0,6826, что случайно выбранная точка попадет в об-

ласть значений, ограниченную слева и справа от среднего одним стандартным отклонением.

Кроме того, с помощью табл. 2 можно установить, что существует вероятность, равная

0,9544, что любой случайно выбранный результат, характеризуемый нормальным распреде-

лением, попадет в область значений со стандартным отклонением ±2 от среднего; а также

вероятность, равная 0,9973, что результат попадет в область значений со стандартным откло-

нением +3 от среднего.

Нахождение значений, соответствующих

известным вероятностям

Площадь равна 0,45

Площадь равна 0,05

\

Площадь равна 0,5

Шкалах

Шкала z

Рис. 12А.2. Нахождение значений переменной для заданных

значении вероятности

Предположим, вице-президент по маркетингу хочет определить, сколько контрактов следу-

ет заключить, учитывая, что подписано 5% от числа контрактов, которые планировалось за-

ключить в течение года. Если 5% подписано, то 95% еще предстоит подписать. Как показано на

рис. 12А.2, эти 95% можно разделить на две группы — контракты из области больше среднего

(50%) и контракты из области между средним и желательным значением z (45%). Желательное

значение z можно определить по табл. 2, поскольку площадь области под кривой нормального

распределения, от нормализованного среднего, равного 0, до этого значения г, должна состав-

лять 0,4500. В табл. 2 следует найти площадь или вероятность, равную 0,4500. Ближайшее зна-

чение 0,4495 или 0,4505. Из таблицы видно, что для значения 0,4495 значение z, соответст-

вующее определенной строке z (1,6) и столбцу z (0,04), составляет 1,64. При этом значение z

должно быть записано со знаком "минус" (z = -1,64), поскольку оно находится ниже норма-

лизованного среднего, равного 0. Аналогично, значение z, соответствующее площади 0,4505,

состаштяет —1,65. Поскольку величина 0,4500 является средней между величинами 0,4495 и

0,4505, соответствующее значение z может быть средним между значениями z этих двух вели-

чин и составляет приблизительно —1,645. Затем, по формуле нормализации, можно рассчитать

соответствующее значение X;

или

Х= 50 + (-1,645) 5 =41,775

Предположим, вице-президент захотел определить интервал, в который должны попасть

95% контрактов, планируемых к подписанию в течение следующего года. Как видно из

рис. 12А.З, значения z равны ±1,96, Они соответствуют значениям X, равным 50 ± (1,96)5, или

40,2 и 59,8. Этот диапазон представляет собой 95%-ный доверительный интервал.

472 Часть II. Разработка плана исследования

Площадь равна 0,4750 ч / \ Площадь равна 0,4750

У "Л Площадь равна 0,0250 / \ Площадь равна 0,0250

ШкалаХ

Шкала z

-г 0 +z

12А.З. Нахождение значения переменной для заданной

вероятности: доверительный интервал

КОММЕНТАРИИ

1. Jan Larson, "The Bicycle Market", American Demographics, March 1995, p. 42—48; Bicycling Magazine's

1997 Semiannual Study of U.S. Retail Bicycle Stores. Также см. статью Ann M. Kerwin, "MRI

Makes Sampling Changes'1, The Magazine for Magazine Management, March 1, 1997,p. 15.

2. Bruce Nussbaum, "A Camera in a Wet Suit", BusmessWeek, June 2, 1997, p. 109.

3. Анализ выборочного распределения можно найти в любом учебнике по основам статисти-

ки. См., например, работу Mark L. Berenson, David M. Levine, Basic Business Statistics: Concepts

and Applications, 6th ed. (Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1996), p. 13.

4. Существуют и другие статистические методы, однако они не рассматриваются в этой книге.

Заинтересованный читатель может обратиться к работам L. Yeh, L.C. Van, "Bayesian Double-

Sampling Plans with Normal Distributions", Statistician, February 1997, p. 193-207; W.G. Blyth,

L.J. Marchant, "A Self-Weighing Random Sampling Technique", Journal of the Market Research

Society, October 1996, p. 473—479; Clifford Nowell, Linda R. Stanley, "Length-Biased Sampling in

Mall Intercept Surveys", Journal of Marketing Research, November 1991, p. 475—479, Raphael Gillett,

"Confidence Interval Construction by Stein's Method: A Practical and Economical Approach to

Sample Size Determination", Journal of Marketing Research, May 1989, p. 237.

5. Siu L. Chow, Statistical Significance (Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1996).

6. L. Joseph, D.B. Wolfson, "Interval-Based versus Decision-Theoretic Criteria for the Choice of a

Sample Size", Statistician, February 1997. p. 145—149; Martin Frankel, "Sampling Theory", in Peter

H. Rossi, James D. Wright, Andy B. Anderson (eds.), Handbook of Survey Research (New York:

Academic Press, 1983), p. 21-67.

7. Обратитесь, например, к работам C.J. Adcock, "Sample Size determination— A Review",

Statistician, February 1997, p. 261-283; Seymour Sudman, "Applied Sampling", in Peter H. Rossi,

James D, Wright, Andy B. Anderson (eds.), Handbook of Survey Research (Orlando, FL: Academic

Press, 1983), p. 145-194.

8. Корректировка с учетом коэффициентов охвата и завершенности рассматривается в статьях

Don A. Dillman, Eleanor Singer, Jon R. Clark, James B. Treat, "Effects of Benefits Appeals, Mandatory

Appeals, and Variations in Statements of Confidentiality on Completion Rates for Census

Questionnaires", Public Opinion Quarterly, Fall 1996, p. 376—389; Louis G. Pol, Sukgoo Pak, "The

Use of Two-Stage Survey Design in Collecting Data from Those Who Have Attended Periodic or

Special Events," Journal of the Market Research Society, October 1994, p. 315-326.

9. Nevin J. Rodes, "Marketing a Community Symphony Orchestra", Marketing News, January 29,

3996, p. 2; "Sales Makes Sweet Music", Quirk's Marketing Research Review, May 1988, p. 10—12.

Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 473

10. M.R. Fisher, "Estimating the Effect of Nonresponse Bias on Angler Surveys", Transactions of the

American Fisheries Society, January 1996, p. 118—126; Charles Martin, "The Impact of Topic Interest on

Mail Survey Response Behavior", Journal of the Market Research Society, October 1994, p. 327—338.

11. A. Hill, J. Roberts, Ewings D. Gunnell, "Nonresponse Bias in a Lifestyle Survey", Journal of Public

Health Medicine, June 1997, p. 203—207; Stephen W. McDaniel, Charles S. Madden, Perry Verille,

"Do Topic Differences Affect Survey Nonresponse?", Journal of the Market Research Society, January

1987, p. 55-66.

12. О минимизации ошибки неполучения данных и учете ее влияния, см. статьи Н.С. Chen,

"Direction, Magnitude, and Implications of Nonresponse Bias in Mail Surveys", Journal of the

Market Research Society, July 1996, p. 267—276; Michael Brown, "What Price Response?", Journal

of the Market Research Society, July 1994, p. 227-244.

13. Reg Baker, "Nobody's Talking", Marketing Research: A Magazine of Management & Applications,

Spring 1996, p. 22-24; Jolene M. Struebbe, Jerome B. Kernan, Thomas J. Grogan, "The Refusal

Problem in Telephone Surveys", Journal of Advertising Research, June—July 1986, p. 29—38.

14. S.A. Everett, J.H. Price, A.W. Bedell, S.K. Telljohann, "The Effect of a Monetary Incentive in Increasing

the Return Rate of a Survey of Family Physicians", Evaluation and the Health Professions,

June 1997, p. 207-214; J. Scott Armstrong, Edward J. Lusk, "Return Postage in Mail Surveys: A

Meta-Analysis", Public Opinion Quarterly, Summer 1987, p. 233-248; Julie Yu, Harris Cooper, "A

Quantitative Review of Research Design Effects on Response Rates to Questionnaires", Journal of

Marketing Research, February 1983, p. 36—44,

15. Bill Farrell, Tom Elken, "Adjust Five Variables for Better Mail Surveys", Marketing News, August 29,

1994, p. 20; Edward F. Fern, Kent B. Monroe, Ramon A. Avila, "Effectiveness of Multiple Request

Strategies: A Synthesis of Research Results", Journal of Marketing Research, May 1986, p. 144—153.

16. Sheldon Wayman, "The Buck Stops Here When It Comes to Dollar Incentives", Marketing News,

January 6, 1997, p. 9; Paul M. Biner, Heath J. Kidd, "The Interactive Effects of Monetary Incentive

Justification and Questionnaire Length on Mail Survey Response Rates", Psychology & Marketing,

September-October 1994, p. 483-492.

17. D.A. Dillman, E. Singer, J.R. Clark, J.B. Treat, "Effects of Benefits Appeals, Mandatory Appeals,

and Variations in Statements of Confidentiality on Completion Rates for Census Questionnaires",

Public Opinion Quarterly, Rail 1996, p. 376-389; Gendall, J. Hoek, D. Esslemont, "The Effect of

Appeal, Complexity, and Tone in a Mail Survey Covering Letter", Journal of the Market Research

Society, July 1995, p. 251—268; Thomas V. Greer, Rita Lohtia, "Effects of Source and Paper Color

on Response Rates in Mail Surveys", Industrial Marketing Management, February 1994, p. 47—54.

18. James D. Peacock, "Yes, You Can Raise Response Rates", Journal of Advertising Research, January

1996, p. RC7-RC10.

19. G.L. Bowen, "Estimating the Reduction in Nonresponse Bias from Using a Mail Survey as a Backup

for Nonrespondents to a Telephone Interview Survey", Research on Social Work Practice, January

1994, p. 115-128; R.A. Kerin, R.A. Peterson, "Scheduling Telephone Interviews", Journal of

Advertising Research, May 1983, p. 44.

20. M.L. Rowland, R.N. Forthofer, "Adjusting for Nonresponse Bias in a Health Examination Survey",

Public Health Reports, May-June 1993, p. 380-386.

21. E.L. Dey, "Working with Low Survey Response Rates — The Efficacy of Weighting Adjustments",

Research in Higher Education, April 1997, p. 215—227.

22. Simon Marquis, "Expectation and Election Reality are Polls Apart", Marketing, April 17, 1997,

p. 16; John Maines, "Taking the Pulse of the Voter", American Demographics, November 1992, p. 20.

23. R.C. Kessler, R.J. Little, R.M. Graver, "Advances in Strategies for Minimizing and Adjusting for Survey

Nonresponse", Epidemlologic Review, January 1995, p. 192—204; James C. Ward, Bertram Russick,

William Rudelius, "A Test of Reducing Callbacks and Not-at-Home Bias in Personal Interviews by

Weighting At-Home Respondents", Journal of Marketing Research, February 1985, p. 66—73.

474 Часть II. Разработка плана исследования

24. J.W. Drane, D. Richter, C. Stoskopf, "Improved Imputation of Nonresponse to Mailback Questionnaires",

Statistics in Medicine, February 1993, p. 283-288.

25. Alan Tse, "Estimating the Design Factor for Surveys in Hong Kong", Marketing Intelligence and Planning,

September 1995, p. 28-29; "Another Chinese Take-Off', The Economist, December 19,1992).

26. Vicki G. Morwitz, Carol Pluzinski, "Do Polls Reflect Opinions or Do Opinions Reflect Polls? The

Impact of Political Polling on Voters' Expectations Preferences and Behavior", Journal of Consumer

Research, June 1996, p. 53-67.

Глава 12. Выборка: определение конечного и начального объемов 475

Взгляд профессионала 2

Сандра Джей Ботиста (Sandra J. Bautista), директор Центра корпоративной информации

Burke, Inc.

2.1. ВТОРИЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Центр корпоративной информации (ЦКИ) (Corporate Information Center— CIC) компании

Burke, Inc. предоставляет ее служащим вторичную информацию, — как внутреннюю, так и

внешнюю (см, врезку "В центре внимания Burke" в главе 4). Для получения точных данных,

относящихся к теме исследования, ЦКИ обычно пользуется одним из следующих источников

информации (или их комбинацией), применяя полученные таким образом знания на различ-

ных этапах маркетингового исследования.

• Отраслевые издания

• Отраслевые ассоциации

• Правительственные организации

• Отчеты организаций, проводящих синдицированные маркетинговые исследования

• Онлайновые базы данных

• Базы данных на компакт-дисках

• Internet

Отраслевые издания

Отраслевые издания представляют собой хороший источник информации для контроля за

текущим состоянием дел в определенной отрасли. Практически в каждой сфере бизнеса есть

ряд отраслевых журналов и информационных бюллетеней. Они предоставляют информацию о

современных тенденциях, новых технологиях и их применении, новой продукции и новых

компаниях. В зависимости от вида издания, в нем может публиковаться информация как об-

щая, так и узкоспециализированная. Эти издания дают общее представление об определенной

индустрии, а также знакомят с последними отраслевыми разработками.

Отраслевые ассоциации

Отраслевая ассоциация — это организация, интересы и деятельность которой направлены

на обслуживание своих членов, представляющих определенную отрасль экономики. Многие из

этих объединений собирают и публикуют информацию, относящуюся к данной отрасли. Эта

информация обычно бесплатно предоставляется членам ассоциации, а не входящие в нее ком-

пании могут получить ее за определенную плату. Почти всю информацию, собранную и опуб-

ликоианную отраслевыми ассоциациями, можно найти во многих публичных библиотеках.

Тем не менее существуют два преимущества непосредственного обращения за информацией к

отраслевым ассоциациям: своевременность предоставления данных и квалифицированная

оценка данных членами ассоциации.

Правительственные организации

Пожалуй, самый известный правительственный источник вторичных данных— это Аме-

риканское бюро переписи. Перепись позволяет собрать данные о различных характеристиках

населения на уровне страны, штата, района и города. Кроме того, существует множество прави-

тельственных организаций, в состав которых входят исследовательские и аналитические груп-

476 Часть II. Разработка плана исследования

пы, составляющие отраслевые отчеты. Все эти отчеты и другие опубликованные данные дос-

тупны широкой общественности. Ниже приводится список некоторых правительственных ор-

ганизаций, предоставляющих полезную деловую информацию.

• Государственный Центр статистических данных в здравоохранении

• Бюро статистики труда

• Министерство торговли

• Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов

• Федеральная торговая комиссия

• Федеральное управление связи

• Центральное разведывательное управление

Синдицированные маркетинговые исследования

Синдицированное исследование — это исследование, которое проводит третья сторона —

поставщик подобных исследований, который затем продает его результаты. Собранные дан-

ные — результат объективного и детального анализа компаний, продуктов, отраслей и потре-

бителей. Отчеты об этих исследованиях, как правило, ежегодно обновляются. Хотя подобные

исследования чрезвычайно дорогие по сравнению с другими источниками вторичных данных,

они, пожалуй, предоставляют исследователю наиболее полезную информацию. Вот несколько

самых известных компаний, которые проводят синдицированные маркетинговые исследова-

ния и продают отчеты, составленные на основе полученных данных.

• А.С. Nielsen

т CACI

• Eurotnonitor

• Freedonia Research

• The Gallup Organization

• Information Resources, Inc.

• Jupiter Communications

• Roper Starch Worldwide

• Simmons Market Research Bureau

Онлайновые базы данных

Онлайновые базы данных содержат детальную информацию разнообразной тематики и из

разных областей знаний. Информация, регулярно обновляется (ежемесячно, еженедельно и

даже ежедневно) и доступна для подписавшихся на нее абонентов. Онлайновые базы данных

предлагают большую подборку деловой информации, включающую: обзор текущих событий в

компании (отрасли), анализ компании (отрасли) и информацию о конъюнктуре рынка. Неко-

торые базы данных глобальны по своим возможностям и даже содержат документацию, пере-

веденную на английский и другие языки. Абоненты могут осуществлять поиск и получать ин-

формацию на персональных компьютерах.

Базы данных на компакт-дисках

Многие справочники предприятий, подборки периодических изданий и статистические

базы данных, доступные в онлайновом режиме, все чаще появляются на компакт-дисках. Они

стоят дешевле, чем подписка на онлайновые базы данных, и проще в применении, так как вер-

сии, записанные на компакт-дисках, разработаны специально для менее искусных пользовате-

лей ПК. Эту продукцию, как правило, можно найти в публичных библиотеках.

Взгляд профессионала 2 477

Internet

Бурный рост и огромная популярность Internet сделали его главным источником получения

информации от правительственных учреждений, а также государственных и частных предпри-

ятий. Информацию, предоставленную правительственными учреждениями, можно найти на

соответствующих Web-сайтах. Web-сайты компаний содержат полный или частичный обзор те-

кущих событий, пресс-релизы, общее представление о компании, финансовую информацию,

Поиск по сайту: