Учебник "Маркетинговые исследования"

Учебник "Маркетинговые исследования"

Соколова М.И., Гречков В.Ю.

Содержание

Глава 1: Маркетинговые исследования

Часть 1
Часть 2

Глава 2: Некоторые основные положения математической статистики
Глава 3: Использование программы статистической обработки SPSS (v8.0) при анализе результатов маркетинговых исследований
Приложение 1: Опросный лист (пример)
Приложение 2: Терминология, используемая в программе SPSS

Конкурентоспособность – это комплекс потребительских и стоимостных характеристик товара, определяющих его успех на рынке, т.е. преимущество именно этого товара над другими товарами в условиях широкого предложения конкурирующих товаров. Конкурентоспособность товара можно определить, только сравнивая товары конкурентов между собой, причем четко привязав его к конкретному рынку и времени продажи.

Изучение конкурентоспособности товара должно вестись непрерывно и систематически, в тесной привязке к фазам его жизненного цикла, чтобы своевременно уловить момент начала снижения показателя конкурентоспособности и принять соответствующее упреждающее решение (например, снять изделие с производства, модернизировать его, перевести на другой рыночный сегмент). Вместе с тем любой товар после выхода на рынок начинает постепенно расходовать свой потенциал конкурентоспособности.

Концепция жизненного цикла товара исходит из того, что каждый товар имеет определенный период рыночной устойчивости, т.е. пребывает на рынке определенное время. Жизнь товара на рынке может либо оборваться, либо продолжиться в зависимости от эффективности проводимых фирмой маркетинговых мероприятий.

Теория жизненного цикла продукта подразделяет период эволюции спроса на четыре основные фазы: фазу внедрения, фазу

роста, фазу зрелости и насыщения, фазу спада (см. рис.1.8).

Рис.1.8. Жизненный цикл товара

На этапе внедрения товары выпускают маленькими партиями. Их "подлаживают" под покупателя. На этом этапе вырабатываются стандарты, а значит, продолжаются инвестиции в производство. Издержки относительно высокие, при этом практически отсутствует прибыль, и иногда возможны убытки. Покупатели плохо знают особенности товара, поэтому спрос предъявляют только новаторы. В то же время пока еще не наблюдается острая конкурентная борьба и производитель может занимать монопольное положение на рынке. Фирме следует организовать компанию по популяризации товара, т.е. по объяснению преимуществ продукта по сравнению с товарами-заменителями и сделать все возможное для того, чтобы подтвердить заявленное качество своей продукции.

На этапе роста потребители осведомлены об особенностях и преимуществах товара, а производитель подтвердил заявленное качество. Спрос на товар растет высокими темпами, а следовательно, возможно увеличение производства, что в свою очередь, обеспечивает снижение издержек. Конкуренция здесь по прежнему относительно слаба. Чтобы максимально растянуть период быстрого роста рынка целесообразно сконцентрировать усилия на агрессивной рекламной кампании, нацеленной на расширение круга потребителей, в том числе и на завоевание потребителей-консерваторов.

В какой-то момент темпы роста сбыта начнут замедляться – начнется этап зрелости. Появляются конкуренты, предлагающие улучшенную продукцию. Соответственно наблюдается замедление темпов развития производства. Руководство фирмы дает указание об организации работы по модификации или разработке новых моделей. Особое внимание должно уделяться разработке ценовой политики, т.к. в условиях острой конкуренции возникает необходимость в снижении цен для защиты позиций фирмы на рынке. Предприятию следует стремиться к получению среднеотраслевой нормы прибыли.

В ситуации насыщения рынка и стабилизации спроса нет смысла наращивать производство. Конкуренция обостряется. Начинается снижение прибыли. Необходима так называемая псевдомодификация товара, т.е. изменение упаковки, элементов внешнего вида, направлений использования. Важно дополнить товар комплексом сервисных услуг.

В конце концов спрос на товар резко падает, начинается затоваривание рынка. Снижается прибыль. Необходимо снимать товар с производства и выходить на рынок с новым товаром, разработка которого началась на стадии зрелости. Если фирма к тому моменту не готова предложить модифицированную продукцию, она вынуждена будет уйти с рынка.

Наблюдение на ЖЦТ дает возможность своевременно обновлять товарный ассортимент и управлять им так, чтобы один из произведенных товаров находился в стадии роста, другой – в стадии зрелости, третий – насыщения. Такая товарная политика предопределит устойчивое положение фирмы на рынке, а также обеспечит ей долгосрочный успех и преимущества в конкурентной борьбе. Задачей маркетолога является рациональное увеличение продолжительности жизни товара на рынке.

Фирма выживает в том случае, если она постоянно приспосабливается к рынку. В настоящее время рынки промышленно развитых стран все больше и больше подвергаются изменениям в результате появления нового сырья, новых методов производства, нового применения прежних товаров, отказа от прежних товаров или от прежнего их применения, устаревания, связанного с изменениями моды, что в конечном итоге влияет на жизненный цикл товара. Маркетинг ориентирует фирмы на постоянное приспособление к изменяющимся условиям: не отвечать post factum на требования рынка и конкуренции, а предвосхищать события. Подчас разработка нового товара требует много времени, но она позволяет опередить конкурирующие фирмы и занять более выгодные позиции на рынке. Поэтому любое предприятие постоянно находится в состоянии отслеживания не только инициатив конкурентов, но и "духа времени", дабы предвосхитить малейшие признаки изменений и быстро на них прореагировать. В этом случае, несомненно, полезным является тестирование товара. Оно применяется не только по отношению к существующим товарам, идеи также подвергаются тестированию. По отношению к уже существующему товару тестирование применяют, когда предприятие намерено внести в него некоторые модификации, чтобы "омолодит" или использовать с другой целью, когда конкурирующая фирма выходит с новым продуктом или предприятие намеревается выбросить на рынок новый продукт. Тестирование проводят и тогда, когда предприятие желает выяснить отношение потребителей к существующим товарам (довольны ли потребители данным продуктом, не пользуются ли они услугами конкурентов). Кроме того при тестировании товар подвергают различного рода испытаниям и анализу в лабораторных условиях (дегустации, химические анализы, испытания на прочность и безопасность и т.д.).

В случае разработки новых товаров или модификации уже существующих, даже если речь идет об обычной упаковке, предприятие стремится определить предпочтения потребителей относительно той или иной модели или варианта, причины этих предпочтений или неудовлетворенности, мнение о цене, о доступности в использовании; выяснить, как данный товар оценивается в сравнении с товарами конкурентов; нужно ли выпустить новый товар в ответ на наступление конкурентов или же следует несколько модифицировать существующий.

Полученные в результате изучения товара данные маркетологи используют для определения факторов, способствующих продлению жизненного цикла товара (см. рис.1.8), а также для правильного позиционирования своей продукции.

Позиционирование товара означает систему определения места новой продукции в ряду товаров, уже обращающихся на рынке, с учетом восприятия потребителями всего ряда конкурирующих между собой изделий. Позиционирование товара – это определение его особенностей, характерных черт, отличающих его от аналогичных товаров-конкурентов.

Позиционирование и сегментация - тесно связанные понятия. Сегментация создает основу для создания и производства товара, который соответствует потребностям и предпочтениям выбранного сегмента рынка. Позиционирование связано с укреплением позиций товара на конкретном сегменте рынка, как соответствующего потребностям данных потребителей.

В определенном смысле слова совершенно новых товаров не существует, поскольку какой бы новый товар ни появлялся, покупатель обязательно соотнесет его с уже существующими на рынке товарами, определив те или иные свойственные именно данному товару особенности потребления.

Потребитель может определить новый товар, как:

превосходящий по качественным или иным характеристикам все до этого обращавшиеся на рынке товары;
заменяющий тот или иной существующий на рынке товар;
дополняющий обращающиеся на рынке аналогичные товары и т.д.

Выявить возможности выхода с новым товаром, а также определить пути совершенствования существующих изделий позволяет схема потребительских восприятий товаров конкурирующих фирм.

Цель позиционирования – помочь покупателю выделить данный товар из широкого круга аналогичных товаров по какому3-либо признаку и отдать при покупке предпочтение именно ему. Оно затрагивает самые разные направления маркетинговой деятельности: товарное, ценовое, сбытовое, сервисное и рекламное, хотя особенно важно они при осуществлении рекламных кампаний.

Позиционирование связано с закреплением товара на рынке, как наиболее полно удовлетворяющего потребности конечных потребителей. Оно убеждает потребителей, что им предполагают именно тот товар, который соответствует их предпочтениям и специально создан для них.

Позиционирование призвано задействовать именно те моменты в представлении потребителя о товаре, которые будут содействовать его идентификации с их представлением об идеальном товаре.

Позиционирование возможно на разной основе: определенных преимуществах или характеристиках товара; специфических потребностях потребителя; специальном использовании товара; сопоставлении и сравнении с другими товарами конкурирующей группы; ориентации на определенную группу, категорию потребителей; отмежевании от какого-либо представления потребителей в отношении данного предприятия; полной идентификации характеристик товара с запросами и пожеланиями потребителей; создании имиджа своему предприятию и т.д.

Изучение товара и потребителей позволяет определить, какие характеристики продукта являются наиболее важными для клиента.

Следующим объектом комплексного исследования товарного рынка являются фирмы-конкуренты. Если изучение потребителя помогает фирме завоевать новых клиентов, то изучение конкурента дает представление о его положении на рынке. Контроль за конкурентами дает возможность удовлетворить специфические запросы покупателя и потребителя раньше и лучше других фирм. Зная сильные и слабые стороны конкурентов можно оценить их потенциал и цели, настоящую и будущую стратегии. Это позволит фирме стратегически точно сконцентрировать свое внимание на том направлении, где конкурент слабее. Таким образом можно расширить свои собственные преимущества в конкурентной борьбе.

Анализ конкуренции – важное направление маркетинговых исследований, имеющее целью уточнение вопросов привлекательности рынков и используется для выработки стратегии фирмы в области производства и сбыта. Анализ спроса может показать, что компания располагает практически всеми ключевыми факторами для осуществления успешного сбыта, однако конкуренция вносит существенные коррективы в расстановку сил.

В качестве источников информации о конкурирующих фирмах используются официальные данные о фирмах, данные публикаций в периодике, статистические отчеты, а также информация непосредственно с рынков сбыта: от сбытовых подразделений фирм, инженерного персонала, поставщиков и других агентов на рынке, кроме того используются материалы совещаний, конференций, информация выставок, ярмарок и презентаций.

В процессе анализа конкуренции исследуют основные факторы, обуславливающие интенсивность конкуренции, такие как:

- численность и сравнительная мощь конкурирующих фирм;

- степень диверсификации производственно-рыночной деятельности конкурентов;

- изменение объема спроса и его динамика;

- степень дифференциации продукта, предлагаемого на рынке;

- издержки переключения заказчиков с одного поставщика на другого;

- барьеры выхода с рынка и их уровень;

- барьеры проникновения на рынок;

- ситуация на смежных товарных рынках;

- различия в стратегии конкурентов;

- особые мотивы для конкуренции на данном рынке.

Численность конкурирующих фирм и их сравнительная мощь в наибольшей мере определяют уровень конкуренции. Интенсивность конкуренции считается наибольшей в с случаях, когда на рынке присутствует значительное число конкурентов приблизительно равной силы, причем не обязательно, чтобы фирмы были особенно крупными. Так, для крупной компании, обладающей мощными ресурсами и имеющей многочисленные преимущества, конкуренцию представляют только фирмы близкие по размеру с аналогичными возможностями, присутствие же на рынке заведомо более сильных конкурентов – серьезное, а может быть непреодолимое препятствие для сбыта, поэтому необходимы исследования об оценке силы воздействия фактора численности и размеров компании на уровень конкуренции. Широкая диверсификация деятельности конкурентов не позволяет избежать столкновения с ними посредством специализации. Быстрое, но непродолжительное по времени расширение спроса на данном товарном рынке может ослабить конкуренцию, а его сокращение – наоборот усилить ее. Чем выше степень дифференциации продукта, тем при прочих равных условиях, ниже уровень конкуренции на рынке. Высокие издержки переключения с одного товарного рынка на другой – фактор, способствующий снижению уровня конкуренции. Барьеры ухода с рынка или проникновения на него действуют в противоположном направлении: повышение барьеров способствует снижению конкуренции и наоборот. Существует прямая зависимость между общим уровнем конкуренции на мировом рынке в целом и на данном товарном рынке. При различии в реализуемых стратегиях уровень конкуренции относительно снижается. Все эти факторы, специфика и сила их воздействия на конкуренцию требуют анализа, оценки значимости каждого из них. На основе полученных результатов делаются выводы относительно уровня конкуренции на исследуемом рынке.

Изучение конкурентной среды требует систематического наблюдения за главными конкурентами, не упуская из виду потенциальных конкурентов. Анализ информации, ее интерпретация позволяют специалистам вывести обоснованные оценки по каждому фактору конкуренции, охарактеризовать общее положение основных конкурентов, определить место своей фирмы по отношению к ним и оценить ее конкурентоспособность. Конкурентоспособность фирмы - понятие комплексное, предполагающее несколько уровней конкурентного превосходства. Чтобы обеспечить достойное (лидирующее) положение фирмы на рынке, важной стратегической задачей становится опережение конкурентов в разработке и освоении новых товаров, новой технологии, нового дизайна, нового уровня издержек производства, новых цен, нововведений в системе распределения и сбыта. Тем самым достигается сразу несколько параметров конкурентного преимущества.

При проведении исследований маркетологи ориентируются на необходимость получения информации обо всех конкурентах (имеющихся и потенциальных) на конкретном рынке, однако, на практике невозможно провести всесторонний анализ всех существующих конкурирующих фирм. Тем не менее некоторые из них заслуживают пристального внимания и требуют глубокого изучения. К таким фирмам прежде всего относятся: наиболее активные конкуренты, претендующие на захват рыночной доли вашей компании; конкуренты, чью рыночную долю планирует захватить ваша фирма; основные конкуренты, владеющие наибольшей долей рынка (3-4 фирмы), фирмы, наиболее динамично развивающиеся на конкретном рынке (2-3 фирмы).

Анализируя конкурента следует оценить его текущие задачи, стратегии, главные достоинства и недостатки и спрогнозировать его возможные действия в будущем. Наиболее уязвимые места конкурента, а также возможные причины, препятствующие его развитию и снижающие его способность реагировать на изменение, также необходимо принять во внимание.

Информация, собранная о конкуренте, должна содержать сведения, оценивающие:

- стратегические позиции конкурента (цели развития, инновационная стратегия, уровень развития НИОКР, способность к реализации поставленных задач, конкурентные преимущества и недостатки, качество принятия решений и т.д.);

- финансовое положение (значимость данного центра получения прибыли для фирмы, краткосрочная ликвидность, собственный капитал, оборотный капитал, наличие капитала для расширения производства, структура издержек, прибыль и т.д.);

- позицию на рынке (усилия по удержанию или расширению своего рынка, способ сегментации, крупнейшие целевые рынки, доле рынка и т.д.);

- позицию товара конкурирующей фирмы (качество сырья, качество товара и его конкурентоспособность, ассортимент продукции, соответствие рыночным сегментам, отношение к товару потребителей и т.д.);

- ценообразование (уровень цен (выше или ниже среднерыночных), % роста/снижения за последний год, допустимая торговая скидка, объем скидок, условия платежа, скидки по продвижению товара и т.д.);

- производство и материально-техническое обеспечение (производственные мощности, эффективность производства, производственные издержки, контроль качества, источники поставок, контроль за запасами сырья и его эффективность, контроль запасов готовой продукции, способ хранения и транспортировки и т.д.);

- система сбыта (основные используемые каналы, характеристика каналов, стимулирование торговли, управление торговым персоналом, отбор торгового персонала и его обучение, использование новых технологий (телемаркетинг) и т.д.;

- систему продвижения товара на рынок (используемые средства массовой информации, характеристика рекламных кампаний, стимулирование потребителей и посредников, усилия в области PR, особенности прямых продаж: коммивояжерский цикл, эффективность усилий по продвижению товара и т.д.)

Приведенный анализ должен объяснить, каким образом конкуренту удалось добиться как положительных, так и отрицательных результатов в своей работе. Контроль за деятельностью конкурентов является важной составляющей комплексного исследования товарного рынка. Точное знание сильных и слабых сторон конкурента дает возможность лучше обосновать стратегические направления развития своей фирмы и укрепить ее позиции на рынке.

Анализ производственно-сбытовых возможностей фирмы является второй важной составляющей маркетинговых исследований. Его результаты позволяют оценить соответствие возможностей предприятия рыночным запросам, на основе чего разрабатываются обоснованные программы развития компании и ее поведения на рынке, принимаются решения по выбору целевых рынков.

Анализ состояния компании позволяет обеспечить баланс рыночных запросов и реальных возможностей самой компании, получить необходимую информацию для принятия обоснованных управленческих решений и разработки рыночной стратегии и политики. Анализ производственно-сбытовых возможностей фирмы предполагает оценку ее финансового положения, организационной структуры управления, производственных мощностей и материально-технической базы (обеспеченность материалами, сырьем, энергией), научно-технического и кадрового потенциала, товарного ассортимента и конкурентоспособности выпускаемой продукции, издержек производства по всей номенклатуре выпускаемых изделий, системы сбыта и продвижения товара на рынок, существующих стратегий, информационной инфраструктуры и т.д.

На основе анализа вышеперечисленных факторов с учетом результатов исследования внешней среды можно оценить состояние компании, ответив при этом на следующие вопросы:

1. Насколько эффективна действующая стратегия?

2. Каковы сильные, слабые стороны компании, какие у нее есть

возможности и что представляет для нее угрозу.

3. Являются ли цены и издержки компании конкурентоспособными?

4. Насколько прочна конкурентная позиция компании?

5. С какими стратегическими проблемами сталкивается компания?

Чтобы ответить на эти вопросы, можно использовать различные аналитические инструменты, к которым, в частности, относятся SWOT анализ, анализ издержек, анализ цепочки ценностей и оценка конкурентной позиции.

SWOT – анализ представляет собой оценку внутренней среды фирмы (ее силы и слабости), а также внешних возможностей и угроз.

Сила (Strength) – это то, в чем компания преуспела, или какая-то особенность, предоставляющая ей дополнительные возможности. Слабость (Weakness) – это отсутствие чего-то важного для ее функционирования или то, что не удается компании (по сравнению с другими) или нечто, ставящее ее в неблагоприятные условия. Слабая сторона фирмы, в зависимости от того, насколько она важна в конкурентной борьбе, может сделать компанию уязвимой, а может нет.

К потенциально сильным сторонам компании можно отнести наличие финансовых ресурсов, необходимых для достижения поставленных целей; хорошую репутацию в глазах потребителей, хорошо продуманные функциональные стратегии, низкие издержки, наличие технологий, защищенных правом собственности; лидерство по "кривой опыта", совершенство управления, хорошо организованную рекламу, отлаженную систему обновления продукции и т.п.

К потенциально слабым сторонам компании можно отнести отсутствие четкой стратегии, устаревшие производственные мощности, недостаток навыков и таланта управления у руководства фирмы, отставание в области научных исследований и опытно-конструкторских разработок, плохо организованную систему сбыта, недостаток финансовых ресурсов для реализации планов, узкую номенклатуру выпускаемой продукции, слабые навыки в области маркетинговой деятельности у сотрудников компании и т.п.

Рыночные возможности (Opportunities) во многом определяют стратегию компании. В зависимости от условий отрасли возможности могут быть как многообещающими, так и бесперспективными, изменяясь от очень привлекательных (абсолютно необходимо их использовать) до интересующих фирму в последнюю очередь (в самом конце списка приоритетов компании).

Оценивая возможности отрасли и ранжируя их привлекательность, необходимо помнить, что интересы отрасли и интересы компании это не всегда одно и то же. Не каждая компания имеет достаточно хорошие позиции, чтобы использовать все существующие в отрасли возможности – некоторые компании являются более конкурентоспособными, чем другие, а некоторые могут быть вообще безнадежно выбывшими из борьбы или ограничиваться более скромной ролью. Слабые и сильные стороны компании, а также ее способность конкурировать, позволяют ей лучше использовать одни возможности, чем другие. Наиболее выгодными для фирмы являются те возможности отрасли, которые обеспечивают компании максимальный рост прибыли, т.е. при которых фирма приобретает наибольшие конкурентные преимущества, а также те, которые являются приемлемыми для компании в финансовом отношении.

К потенциальным внешним возможностям, выявленным в процессе анализа внешней среды, можно отнести способность обслуживать дополнительные группы клиентов или выходить на новые рынки, расширять ассортимент выпускаемой продукции, использовать навыки и технологические "ноу-хау" в выпуске новой продукции, осуществлять вертикальную интеграцию (вперед или назад), а также возможность быстрого развития в связи с резким ростом спроса, снижение барьеров вхождения на привлекательных рынках, слабые позиции фирм – конкурентов и т.д.

Зачастую на благосостояние фирмы отрицательно влияют весьма определенные факторы внешней среды. Угрозу (Threat) могут представлять: появление более дешевых технологий, внедрение конкурентом нового или усовершенствованного продукта, выход на рынок новых конкурентов с низкими издержками, неблагоприятная политика государственного регулирования при спадах и колебаниях уровня деловой активности, возможность поглощения более крупной фирмой, неблагоприятные демографические изменения, неблагоприятные изменения курсов иностранных валют; политические перемены (переворот) в стране, где компания осуществляет свою деятельность; растущая степень влияния поставщиков и покупателей, замедление темпов роста рынка и т.п.

При разработке рыночной стратегии необходимо нацелить ее на использование перспектив, соответствующих возможностям компании, и обеспечение защиты от внешних угроз.

Цепочка ценностей компании позволяет определить основные виды деятельности, создающие стоимость для потребителя и вспомогательные виды деятельности; цепочка ценностей является средством для стратегической оценки связи между видами деятельности, осуществляемыми внутри фирмы и за ее пределами, что важно для разработки стратегии, а также для определения того, как можно развить существующие преимущества.

Стратегический анализ издержек включает в себя сравнение издержек фирмы с ее основными конкурентами по всей цепочке, начиная от покупки сырья и вплоть до цен, уплаченных за товар конечными потребителями.

Компания должна знать, как соотносится ее цена с ценами конкурентов. Для такой оценки используется стратегический анализ издержек, который концентрирует внимание на сопоставление издержек фирмы и ее конкурентов.

Важнейшим инструментом стратегического анализа издержек является цепочка ценностей, определяющая деятельность, функции и процессы по разработке, производству, продвижению, доставке и поддержке продукта или услуги. Цепочка создающих стоимость видов деятельности, начинается с обеспечения сырьем и продолжается в процессе производства частей и компонентов, сборки и выпуска продукции, оптовой и розничной продажи продукта или услуги конечным потребителям.

Раскладывая операции, производимые компанией, на стратегически связанные действия и направления деятельности, представляется возможным лучше понять структуру затрат фирмы и определить их основные элементы. Каждый вид деятельности в этой цепочке связан с затратами и связывает активы; соотнося производственные издержки компании и активы с каждым отдельным видом деятельности в цепочке, можно оценить затраты по ним. Издержки фирмы при выполнении каждого действия, могут быть увеличены или сокращены под влиянием двух типов факторов: структурных (экономия на масштабах производства, эффект кривой опыта, технологические требования, интенсивность капиталовложений, широта товарного ассортимента), а также исполнительных (насколько "открыта" рабочая сила для постоянного усовершенствования, позиции персонала и организационные возможности фирмы по обеспечению качества продукта и производственного процесса, продолжительность цикла по выводу нового продукта на рынок, достаточно ли эффективно налажены дела внутри самой фирмы, а также насколько эффективно работает компания с поставщиками и/или клиентами с целью снижения своих издержек).

Конкурентоспособность компании с точки зрения издержек зависит не только от внутрифирменных издержек, но и от издержек в цепи ценностей поставщиков и дистрибьютеров, которые также являются объектом анализа.

Систематическая оценка конкурентной позиции фирмы – насколько она сильна или слаба по сравнению с ближайшими конкурентами – необходимый этап в анализе состояния фирмы.

Использование концепции цепочек ценностей и других инструментов анализа издержек для определения конкурентоспособности компании необходимо, но недостаточно. Более глубокая оценка проводится в отношении конкурентной силы и конкурентной позиции компании. Элементами такой оценки являются исследования того:

1) насколько прочно компания удерживает свою конкурентную позицию в настоящее время; 2) каковы перспективы укрепления или ослабления конкурентной позиции при сохранении применяемой в настоящее время стратегии; 3) какое место занимает компания среди основных конкурентов; 4) имеет ли компания в настоящее время конкурентное преимущество или отстает по уровню конкурентоспособности от основных конкурентов; 5) какова способность компании защищать свою позицию в контексте движущих сил отрасли, конкурентного давления, ожидаемых шагов конкурентов.

Оценка состояния компании позволяет получить важную информацию об угрозах и положительных возможностях окружающей среды и о сильных и слабых сторонах самой компании. На основе результатов проведенного анализа формулируются долгосрочные и среднесрочные цели и определяются наиболее важные из них. Приоритетные долгосрочные и среднесрочные цели конкретизируются в краткосрочных целях, содержащих определенные количественные ориентиры. Так, если долгосрочной целью компании будет повышение прибыльности, то одной из краткосрочных целей может быть снижение издержек на 5% в течение года.

Сформулировав цели своего развития, компания определяет стратегии их достижения, то есть долгосрочные действия, направленные на выполнение поставленных задач. Стратегия компании, как правило состоит из продуманных целенаправленных действий (намеченная стратегия) и реакции на непредвиденное развитие событий (незапланированные стратегические решения). Фирма определяет свои долгосрочные действия по отношению к рынкам, товарному ассортименту, ценообразованию, товародвижению и продвижению товара на рынок, разрабатывает маркетинговые стратегии в соответствии с различными состояниями спроса, формирует глобальные направления своего развития. У фирм имеется большая степень свободы выбора стратегии. Они могут диверсифицировать свою деятельность в связанные или несвязанные отрасли посредством создания совместных предприятий, стратегических альянсов, приобретения других компаний или открытия новых направлений деятельности. Некоторые компании следуют стратегии лидерства по издержкам, другие заостряют внимание на различных более привлекательных для клиентов сочетаниях многочисленных свойств товаров/услуг, а третьи выбирают обслуживание особых запросов узкого круга покупателей. Содержание некоторых маркетинговых стратегий рассматривается в разделе 4 настоящего учебного пособия.

Формулировка целей и определение стратегий на достижение является завершающим этапом аналитической функции маркетинга.

1.4. Информационное обеспечение маркетинговых

исследований

Понятие "информация" может быть истолковано как некоторая совокупность сведений, определяющих меру наших знаний о тех или иных процессах, событиях, явлениях, фактах и их взаимосвязи.

Важной характеристикой информации является ее ценность. В различных системах управления ценность информации определяется ее значением для принятия правильного решения. Считается, что информация, не влияющая на выбор решения, даже приносит определенный вред, так как создает "информационный шум". Ценность информации тесно связана с ее полнотой, надежностью и достоверностью. Полнота информации определяет содержание в ней тех значений параметров отображаемого объекта, которые существенны с точки зрения решаемой задачи. Надежность зависит от технических возможностей источников, средств передачи и обработки данных и определяет наличие ошибок. Достоверность информации характеризует степень ее соответствия тому процессу или объекту, который она отражает. Для повышения надежности и достоверности информации используют так называемую избыточную информацию, то есть увеличивают объем и количество сообщений без увеличения их информационной ценности. Это приводит к непроизводительным затратам ресурсов, но зачастую позволяет исправить содержащиеся в данных ошибки. Так, например, информацию, подтвержденную тремя независимыми источниками, можно считать достоверной и не содержащей никаких искажений исследуемого процесса.

Одной из основных характеристик информации является ее целевое назначение. В этом случае можно выделить универсальную информацию и целенаправленную. В первом случае одни и те же данные могут быть использованы при решении различных задач (например, сведения о вкусах и предпочтениях потребителей могут быть использованы при разработке нового товара, сегментации рынка, выборе средств рекламы и каналов распределения товаров и т.д.), во втором случае данные используются при решении конкретной задачи.

Важное значение при принятии маркетинговых решений в реально масштабе времени имеет актуальность информации, то есть отражение текущего состояния объекта или процесса. Несомненно ретроспективный анализ играет большую роль при проведении исследований, однако, решая вопрос о моменте выхода на рынок с новым товаром или о первоначальном уровне цены, фирма должна иметь точную информацию о состоянии рынка на данный момент времени.

В процессе реализации аналитической функции маркетинга фирмы используют метод кабинетных и метод полевых исследований.

Метод кабинетных исследований предполагает изучение вторичных данных, то есть уже существующей в определенной форме информации, полученной ранее из внутренних и внешних источников для целей, отличных от целей данного исследования.

Внутренними источниками служат годовые отчеты компании, финансовые документы, отчеты руководителей на собраниях акционеров, обзоры жалоб и рекламаций, программы развития компаний, деловая корреспонденция и др.

Внешними источниками являются различные справочники, периодические издания; публикации международных организаций, законы, указы, постановления государственных органов; выступления государственных, политических и общественных деятелей; годовые отчеты фирм; материалы торговых и промышленных палат, бирж, банков, специализированных информационных агентств; компьютерные информационные системы; патентные и судебные записи; рекламные материалы и др.

Вторичные данные помогают исследователю более глубоко ознакомиться с ситуацией в отрасли, с тенденциями изменения спроса и предложения, стратегиями конкурентов, оценить позиции своей фирмы, определить перспективные направления развития науки и техники.

К недостаткам вторичных данных относится возможная несопоставимость показателей (например, при использовании разных единиц измерения или базисов расчета), наличие различных определений одного и того же понятия и разных систем классификаций, неодинаковая степень новизны (часто кабинетная информация запаздывает на месяцы, а иногда и годы). Кроме того не всегда можно оценить достоверность вторичных данных. Поэтому помимо кабинетных фирма проводит полевые исследования, в процессе которых собирает оперативную информацию, необходимую для принятия маркетинговых решений.

Метод полевых исследований предполагает сбор и анализ первичных данных в соответствии с целью конкретного исследования. Большинство проектов маркетинговых исследований предполагает в той или иной форме использование первичной информации. Обычный способ ее получения – обращение к отдельным людям или группам для того, чтобы узнать их мнение по рассматриваемой проблеме. Данная информация может быть получена от покупателей и потребителей товара или услуг, продавцов, поставщиков, посредников, сотрудников собственной фирмы и фирм-конкурентов и др. Первичные данные могут быть получены и другими способами. К наиболее распространенным методам сбора первичной информации относятся наблюдение, эксперимент и опрос.

Наблюдение – один из возможных способов сбора первичных данных, когда исследователь ведет непосредственное наблюдение за вовлеченными в анализируемую ситуацию лицами и обстановкой. Можно выделить следующие способы наблюдения:

а) прямое и непрямое

б) открытое и скрытое

в) структурализованное и неструктурализованное

г) осуществляемое человеком или с помощью механических средств.

При прямом наблюдении исследуется поведение объекта в конкретной ситуации (например, реакция пассажиров самолета на предложенный обед или прохладительные напитки в процессе полета).

В случае непрямого наблюдения исследуется не само поведение, а его результат (например, изучив оставшиеся на борту после рейса газеты, можно определить, какие из средств массовой информации вызывают у пассажиров наибольший интерес и наоборот).

Открытое наблюдение предполагает, что люди знают о том, что за ними наблюдают, скрытое – наоборот проводится за объектом, который об этом не информирован.

В процессе структурализованного наблюдения исследуются и фиксируются только те виды поведения, которые заранее определены, а все остальные игнорируются. При неструктурализованном наблюдении фиксируются все виды поведения изучаемого объекта в конкретной ситуации.

В ряде случаев человека-наблюдателя можно заменить специальными механическими устройствами, если это обусловлено функциональными причинами, меньшими затратами или большей точностью получаемых данных. Например, скрытое наблюдение за продавцом или покупателем в ряде случаев целесообразнее проводить с помощью специальных камер, при изучении привычек семьи смотреть определенные телепередачи надежнее и проще использовать специальные устройства.

Экспериментом называют изменение независимых переменных с целью определения их влияния на зависимые переменные. Независимые переменные могут изменяться по усмотрению экспериментатора (например, цена на продукцию, объем выпуска, затраты на продвижение товара), в то время как независимыми переменными он непосредственно управлять не может (например, спрос и предложение на рынке, рыночная доля фирмы). Объекты эксперимента должны быть специально отобраны и подвергнуты запланированным воздействиям в условиях контроля за внешним окружением для выявления статистически значимых различий в их реакции и установления причинно-следственных связей. Экспериментальное исследование может быть осуществлено как в лабораторных, так и в полевых условиях.

К лабораторным относятся эксперименты, при проведении которых создаются некоторые искусственные условия, исключающие влияние побочных факторов. В лабораторных условиях можно провести тестирование продукции (например, дегустацию прохладительных напитков с новыми вкусовыми добавками), оценку рекламных сообщений и уровня запоминаемости, определить реакцию потребителя на определенные элементы комплекса маркетинга и т.д. Лабораторные эксперименты являются сравнительно дешевыми и требуют меньше времени для своей реализации, чем полевые. Однако, при проведении лабораторных экспериментов нельзя смоделировать ситуацию, полностью отвечающую условиям реального рынка, поэтому исследователь в этом случае может получить только усредненные оценки.

Полевые эксперименты проводятся в реальных условиях. Они позволяют получить более реальную картину исследуемой ситуации, но их гораздо труднее проводить, чем лабораторные. К тому же полевые эксперименты требуют для своей реализации больше времени и материальных ресурсов.

В исследовательской деятельности различных фирм получили распространение полевые эксперименты, получившие название "пробный маркетинг" (test marketing). Такие эксперименты могут проводится в одном или нескольких географических районах с целью определения потенциального объема продаж нового продукта или эффективности применения отдельных элементов комплекса маркетинга.

Одним из главных недостатков "пробного маркетинга" является его высокая стоимость. Кроме того, полевые эксперименты контролируются не так хорошо, как лабораторные. Получение достоверных результатов требует длительных экспериментов, а фактор времени часто играет очень важную роль. Например, при проведении пробных продаж товар становится известным конкурентам, которые могут быстро изготовить аналогичный продукт и оказаться первыми на рынке.

В ряде случаев при проведении эксперимента целесообразно прибегать к компьютерной имитации. Применение этого метода стало возможным в связи с развитием электронно-вычислительной техники и экономико-математического моделирования. Имитационное тестирование рынка предполагает использование некоторого числа данных о возможных маркетинговых решениях фирмы, которые вводятся в модель, содержащую определенные предположения о ситуации на рынке и действиях конкурентов. Выходом данного эксперимента являются различные варианты развития ситуации на рынке в зависимости от принимаемых фирмой решений.

Опрос, как метод сбора первичной информации, занимает промежуточное место между наблюдением и экспериментом и относится к описательным исследованиям.

При подготовке к проведению опроса необходимо ответить на следующие вопросы:

- Кого опрашивать?

- Какое количество респондентов надо опросить?

- Каким образом отбирать респондентов?

- Как устанавливать контакт с респондентами?

Определение единицы выборки связано с целями и процедурой проводимого исследования. В некоторых случаях объектом опроса будут отдельные лица (например, при сборе информации о поведении курильщиков), в других ситуациях это будет семья (например, при изучении потребления моющих средств), промышленное предприятие (например, при анализе товаров промышленного назначения), фирма или какая-либо организация.

При проведении исследования можно проводить сплошной опрос, то есть опрашивать всех респондентов, или выборочный. Сплошной опрос проводится только в том случае, если число изучаемых объектов невелико (например, если покупателями товара промышленного назначения являются несколько фирм). В остальных случаях используется выборочный метод. Выборка является частью совокупности, полученные на основе ее изучения данные скорее всего не будут в точности соответствовать данным, которые могли бы быть получены н основе исследования всех единиц совокупности. Поэтому очень важно принять правильное решение об объеме выборки, которое должно являться компромиссом между необходимой точностью результатов обследования и затратами на его проведение. Существуют статистические методы расчета объема выборки при заданной надежности и достоверности получаемых результатов. Однако, в практических исследованиях часто ориентируются на то, что достаточно исследовать не более 1% целевой аудитории.

Объем выборки определяет точность полученных результатов, но не их представительность. На репрезентативность выборки влияет метод, с помощью которого отбирают респондентов из общей совокупности. При формировании выборки могут быть использованы вероятностные методы (простой случайный отбор, страфицированный случайный отбор, кластерный отбор, систематический отбор и т.д.) и невероятностные методы (квотированная выборка, отбор на основе суждений, доступная выборка и т.д.).

При вероятностной (случайной) выборке каждая единица совокупности имеет одинаковую вероятность быть включенной в выборку благодаря строгим статистическим процедурам. Респрезентативность такой выбоки может быть математически оценена. При невероятностной (неслучайной) выборке не каждая единица совокупности имеет равную вероятность попасть в выборку, репрезентативность которой нельзя оценить. На практике часто параллельно используют несколько методов формирования выборки.

Для связи с аудиторией используется почта (в том числе электронная), телефон и личное общение.

Анкетирование по почте целесообразно использовать, если число опрашиваемых велико и требуется получить много разнообразных данных. К плюсам этого метода можно отнести его относительно низкую стоимость, возможность охвата труднодоступных районов, отсутствие влияния интервьюера на опрашиваемого, анонимность респондента, время на обдумывание ответа (в отдельных случаях наличие времени на обдумывание ответа может оказать отрицательное влияние на его правильность). К минусам анкетирования по почте следует отнести возвращение небольшого числа анкет (как правило, менее 10% разосланных); меньшую гибкость процесса опроса, чем при личном интервью, возможность ответов "ради шутки".

Телефонное интервью считается целесообразным, если требуется задать несколько простых вопросов, необходимо быстро провести анализ рынка или предварительное исследование перед персональным интервьюированием. Стоимость телефонного опроса значительно превышает стоимость почтового анкетирования, особенно в случае ведения международных переговоров. Плюсом данного метода связи с аудиторией является его высокая результативность (на вопросы отвечают обычно 80-90% респондентов) и возможность быстрого получения ответа.

Личное собеседование – самый универсальный метод, характеризующийся высокой степенью гибкости и подгоняемости под респондента. Кроме того интервьюер не только задает собеседнику больше вопросов, но и дополняет результаты беседы личными впечатлениями. В то же время этот метод требует тщательного планирования, контроля и больших затрат. Кроме того, на его результаты влияют взгляды и предубеждения интервьюера. Личное собеседование может проходить в форме индивидуального и группового интервью. В первом случае предполагается посещение респондентов на дому, по месту работы, встречу на улице. Во втором – 6-10 человек приглашаются для беседы со специально подготовленным интервьюером (проведение фокус-группы). В ряде случаев в качестве компенсации за потраченное время опрашиваемому вручается небольшая денежная сумма или подарок.

При подготовке опроса необходимо предварительно разработать план интервью или опросный лист (анкету). Существуют определенные правила составления опросных листов и формулировки включаемых в них вопросов.

В частности, во введении к анкете исследователь должен сформулировать цель опроса и постараться убедить респондента ответить на поставленные вопросы, показав, какую выгоду тот получит, приняв участие в опросе. Вопросы должны быть сформулированы четко и конкретно, чтобы все респонденты понимали их одинаковым образом и на них можно было легко ответить. Вопрос должен быть кратким (особенно при личном интервью). Следует избегать наводящих вопросов. Наиболее трудные вопросы рекомендуется ставить в середине или ближе к концу анкеты. Вопросы личного характера, касающиеся возраста, образования, национальности и т.д. приводят в конце анкеты. Рекомендуется включать в опросные листы так называемые вопросы – фильтры, которые позволят судить о правильности остальных ответов. Кроме того форма вопроса в конечном итоге также может повлиять на полученный ответ. Маркетологи выделяют обычно два типа вопросов: закрытые и открытые. Закрытый вопрос включает в себя все возможные варианты ответов, и опрашиваемый просто выбирает один из них. Ответы на эти вопросы легче поддаются анализу и обобщению. Открытые вопросы дают возможность опрашиваемым отвечать своими словами. Открытые вопросы ставят в самых разных формах, они дают возможность получить качественную информацию и оценить восприятие потребителем того или иного товара. Чаще всего в полном объеме их используют при проведении фокус-групп. Сбор информации о внутренней и внешней среде организации должен вестись непрерывно. Для этой цели на фирме в рамках маркетингового подразделения должны быть созданы системы маркетинговой информации и поддержки маркетинговых решений.

Маркетинговая информационная система (МИС) является постоянно действующей системой и включает в себя персонал, оборудование, процедуры и методы сбора, обработки, анализа, оценки и распределения актуальной и достоверной информации, необходимой для подготовки и принятия маркетинговых решений (рис. 1.9).

МИС трансформирует данные, полученные из внешних и внутренних источников, в информацию, которая требуется руководству предприятия. Роль этой системы заключается в определении потребностей в информации для принятия маркетинговых решений, ее получении и своевременном предоставлении соответствующим менеджерам. Необходимые сведения получают из внутренней отчетности фирмы, текущей внешней маркетинговой информации, на основе маркетинговых исследований и анализа данных.

Внутренняя отчетность обычно отражает показатели текущего сбыта, издержек, объема материальных запасов, движения денежной наличности, данные о дебиторской и кредиторской задолженности и т.д.

Сбор текущей внешней маркетинговой информации является постоянно осуществляемым процессом наблюдения за ситуацией на рынке для воссоздания общей картины происходящих в рыночной среде перемен.

Система маркетинговых исследований¹ предназначена для сбора, систематизации и анализа данных, применительно к конкретной маркетинговой ситуации. Такая деятельность осуществляется не непрерывно, а периодически, по мере возникновения определенных проблем. Виды маркетинговых исследований и используемые при их проведении методы весьма разнообразны. Многие фирмы оценивают тенденции развития отрасли, долю рынка, спрос, прогнозируют изменения объема продаж, анализируют поведение потребителей и т.д.

Система анализа маркетинговой информации включает в себя компьютеризированную систему поддержки принятия маркетинговых решений, которая помогает руководителям интерпретировать соответствующие данные и использовать их в качестве отправной точки для осуществления своей деятельности. В современных системах обеспечения маркетинговых решений (СОМР) широко используются различные статистические и математические методы и модели, а также экспортные системы. На рис. 1.10 представлена схема маркетинговой информационной среды предприятия, обеспечивающей поддержку маркетинговых решений.

Рис. 1.9. Маркетинговая информационная система

Рис.1.10. Маркетинговая информационная среда

Сноски

Иногда к микровнешней среде относят саму фирму, рассматривая различные ее подразделления, как внешние по отношению к маркетинговой службе. Однако, такой подход представляется недостаточно обоснованным.
В ряде источников понятия макро- и микровнешней среды объединяют в одно понятие - "внешняя среда", в противоположность "внутренней среде", которая характеризует состояние самой фирмы.
Конъюнктура характеризует состояние рынка, а конъюнктурные исследования (market research) являются частью маркетинговых исследований (например, таких как НТП, концентрация производства и капитала, милитаризация экономики, сезонность в производстве и потреблении и т.д.)
Термин "маркетинговые исследования", используемый большинством авторов для обозначения одного из компонентов МИС, представляется не совсем удачным, так как понятие "маркетинговые исследования" (marketing reseach), рассматриваемое в качестве одной из функций маркетинга, имеет более комплексное содержание (прим. автора).

Глава 2. Некоторые основные положения математической статистики

2.1. Статистические переменные

Под переменными при обработке результатов маркетинговых исследований будем понимать то, что можно измерять, контролировать или изменять.

При исследовании статистических закономерностей принято различать зависимые и независимые переменные. Независимыми переменными в экспериментальном исследовании называются переменные, которые варьируются исследователем, тогда как зависимые переменные - это переменные, которые измеряются или регистрируются. Применительно к маркетинговым исследованиям, независимые переменные не варьируются, а позволяют исследователю разделять объект исследования на некоторые группы. Например, если изучается реакция на новый товар отдельно мужчин и женщин, то при статистической обработке результатов переменная ПОЛ может считаться независимой, а переменная РЕАКЦИЯ НА ТОВАР (выраженная, например, в баллах оценочной шкалы) - зависимой.

Важное значение имеет также шкала измерения переменной. В математической статистике различают следующие типы шкал:

Номинальная шкала. Номинальные переменные используются только для качественной классификации. Это означает, что данные переменные могут быть измерены только в терминах принадлежности к некоторым, существенно различным классам; при этом исследователь не может определить количество или упорядочить эти классы. Например, можно сказать, что 2 опрошенных потребителя принадлежат к разным национальностям. Типичные примеры номинальных переменных - пол, национальность, цвет, город и т.д. Часто номинальные переменные называют категориальными.

Порядковая шкала. Порядковые переменные позволяют ранжировать (упорядочить) объекты, указав какие из них в большей или меньшей степени обладают качеством, выраженным данной переменной. Однако они не позволяют сказать "на сколько больше" или "на сколько меньше". Типичный пример порядковой переменной - уровень дохода опрашиваемого потребителя (при предложенных вариантах ответа: низкий, ниже среднего, средний, выше среднего, высокий, очень высокий). Исследователь понимает, что верхний уровень выше среднего уровня, однако сделать вывод, что разница между ними равна, например, 10% он не сможет. Само расположение шкал в следующем порядке: номинальная, порядковая, интервальная является хорошим примером порядковой шкалы. Порядковые переменные иногда называют ординарными.

Интервальная шкала. Интервальные переменные позволяют не только упорядочивать объекты измерения, но и численно выразить и сравнить различия между ними. Стандартный пример интервальной шкалы - температура, измеренная в градусах Фаренгейта или Цельсия. Исследователь может не только сказать, что температура 40 градусов выше, чем температура 30 градусов, но и что увеличение температуры с 20 до 40 градусов вдвое больше увеличения температуры от 30 до 40 градусов.

Относительная шкала. Относительные переменные похожи на интервальные переменные, но дополнительно ко всем свойствам интервальных переменных, их характерной чертой является наличие определенной точки абсолютного нуля. Типичными примерами шкал отношений являются измерения времени или пространства. Например, температура по Кельвину образует шкалу отношения, и можно не только утверждать, что температура 200 градусов выше, чем 100 градусов, но и что она вдвое выше. Интервальные шкалы (например, шкала Цельсия) не обладают данным свойством шкалы отношения. Известно, что в большинстве статистических процедур не делается различия между свойствами интервальных шкал и шкал отношения.

2.2. Связи и зависимости между переменными

Основной целью при оценке результатов маркетингового исследования является нахождение зависимостей между переменными, определение каких-либо новых взаимосвязей. Статистические методы помогают в поиске таких зависимостей, позволяют их математически оценить. В математической статистике выделяют две основные черты каждой зависимости:

1. Величина. Величину зависимости легче понять и измерить, чем надежность. Например, если по результатам опроса оказалось, что большинство мужчин имеет доход выше среднего, а большинство женщин - ниже среднего, исследователь может сделать вывод, что зависимость между двумя переменными (ПОЛ и УРОВЕНЬ ДОХОДА) высокая.

2. Надежность ("истинность"). Надежность взаимозависимости - менее наглядное понятие, чем величина зависимости, но чрезвычайно важное. Надежность зависимости непосредственно связана с репрезентативностью (представительностью) выборки, на основе которой строятся выводы. Надежность показывает, насколько вероятно, что зависимость, подобная найденной, подтвердится на данных другой выборки, извлеченной из той же самой генеральной совокупности. Как правило, при проведении исследований конечной целью почти никогда не является изучение какой-либо конкретной выборки; исследователя интересуют данные о всей генеральной совокупности (например, о всех потребителях). Если исследование удовлетворяет определенным критериям, то надежность найденных зависимостей между переменными выборки можно количественно оценить и представить с помощью стандартной статистической меры (называемой p-уровень или статистический уровень значимости).

Статистический уровень значимости представляет собой оцененную меру уверенности в том, что полученные результаты "истинны" для всей генеральной совокупности (т.е. исследуемая выборка репрезентативна). В терминах математической статистики p-уровень - это показатель, находящийся в убывающей зависимости от надежности результата: более высокий p-уровень соответствует более низкому уровню доверия к найденной в выборке зависимости между переменными. Именно, p-уровень представляет собой вероятность ошибки, связанной с распространением наблюдаемого результата на всю генеральную совокупность. Например, p - уровень, равный 0,05 показывает, что имеется 5%-ная вероятность, что найденная в выборке связь между переменными является лишь случайной особенностью данной выборки. В маркетинговых исследованиях p-уровень 0,05 часто рассматривается как "приемлемая граница" уровня ошибки.

Необходимо отметить, что выбор определенного уровня значимости, выше которого результаты отвергаются как ложные, является достаточно произвольным. На практике обычно уровень 0,05 является приемлемой границей статистической значимости, однако следует помнить, что этот уровень означает довольно большую вероятность ошибки (5%). Результаты с уровнем значимости 0,01 обычно рассматриваются как статистически значимые, а результаты с уровнем 0,005 или 0,001 как высоко значимые. При этом данная классификация уровней значимости абсолютно произвольна и основана лишь на результатах практического опыта в той или иной области исследований.

Важным вопросом при проведении исследований является величина выборки. Объективно понятно, что размеры выборки связаны с величиной зависимости между переменными: если связь между переменными слабая, то для проверки существования зависимости необходимо исследовать выборку достаточно большого объема. Соответственно, если зависимость "объективно" (в генеральной совокупности) очень сильная, тогда она может быть обнаружена с высокой степенью значимости даже на маленькой выборке. На практике при проведении, например, опросов потребителей, ограничиваются размерами выборки в 1000 - 1500 чел., считая такую выборку достаточно значимой. При проведении анализа результатов опроса потребителей используются ряд статистических критериев (которые будут рассмотрены ниже в данной главе) для подтверждения того, что полученные на такой выборке результаты можно распространить на всю генеральную совокупность.

В математической статистике существует много различных мер взаимосвязи между переменными. Выбор определенной меры в конкретном исследовании зависит от числа переменных, используемых шкал измерения, природы зависимостей и т.д. Большинство этих мер, тем не менее, подчиняются общему принципу: они пытаются оценить наблюдаемую зависимость, сравнивая ее с "максимальной возможной зависимостью" между рассматриваемыми переменными. Обычный способ выполнить такие оценки заключается в том, чтобы посмотреть как варьируются значения переменных и затем подсчитать, какую часть всей имеющейся вариации можно объяснить наличием "общей" ("совместной") вариации двух (или более) переменных. Иначе говоря, сравнивается то "что есть общего в этих переменных", с тем "что потенциально было бы у них общего, если бы переменные были абсолютно зависимы". Так как конечная цель большинства статистических критериев состоит в оценивании зависимости между переменными, большинство из них основано на этом общем принципе. В терминах математической статистики, эти критерии представляют собой отношение изменчивости, общей для рассматриваемых переменных, к полной изменчивости. Это отношение обычно называется отношением объясненной вариации к полной вариации (термин "объясненная вариация" не обязательно означает, что ей дается какое-либо теоретическое объяснение - он используется только для обозначения общей вариации рассматриваемых переменных, т.е. для указания на то, что часть вариации одной переменной "объясняется" определенными значениями другой переменной и наоборот).

В математической статистике используются функции, позволяющие вычислить уровень значимости, и, следовательно, вероятность ошибочно отклонить предположение об отсутствии зависимости в генеральной совокупности. Такая "альтернативная" гипотеза (т.е. утверждение о том, что в генеральной совокупности нет зависимости между переменными) обычно называется нулевой гипотезой. Эти функции можно использовать для определения уровней значимости при исследовании различных выборок. Большинство этих функций связано с очень важным классом распределений, называемым нормальным.

Нормальное распределение - очень важное понятие.

В большинстве случаев оно является хорошим приближением функций, упоминаемых в предыдущем абзаце. Распределение многих статистик является нормальным или может быть получено из нормального с помощью некоторых преобразований. Многие случайные величины в природе имеют нормальное распределение.

Точная форма нормального распределения (характерная "колоколообразная кривая") определяется только двумя параметрами: средним и стандартным отклонением. Характерное свойство нормального распределения состоит в том, что 68% всех его наблюдений лежат в диапазоне ±1 стандартное отклонение от среднего µ, а диапазон ±2 стандартных отклонения содержит 95% значений.

Многие статистические критерии, которые будут рассмотрены в

Рис 2.1. Пример нормального распределения.

дальнейшем, требуют нормального распределения анализируемых переменных. Строго говоря, нельзя применять тесты, основанные на предположении нормальности, к данным, не являющимся нормальными. В этом случае можно использовать альтернативные "непараметрические" тесты, не требующие нормальности распределения исследуемых переменных. Однако это часто неудобно, поскольку обычно эти критерии имеют меньшую мощность и обладают меньшей гибкостью. Как альтернативу, во многих случаях можно все же использовать тесты, основанные на предположении нормальности при достаточно большом объеме выборки.

(Проводились специальные исследования, чтобы оценить, насколько тесты, основанные на предположении нормальности, чувствительны к различным нарушениям этих предположений. Общий вывод этих исследований состоит в том, что последствия нарушения предположения нормальности менее тяжелы, чем первоначально предполагалось. Хотя эти выводы не означают, что предположения нормальности можно игнорировать, они подтверждают возможность более широкого использования на практике тестов, основанных на нормальном распределении).

2.3. Описательные статистики и проверка статистических гипотез.

Самой простой описательной статистикой, многим известной из практики, является среднее значение. Среднее - очень информативная мера "центрального положения" наблюдаемой переменной, особенно если сообщается ее доверительный интервал. Исследователю нужны такие статистики, которые позволяют сделать вывод относительно всей генеральной совокупности (например, всех потребителей). Одной из таких статистик и является среднее. Доверительный интервал для среднего представляет интервал значений вокруг оценки, где с данным уровнем доверия находится среднее генеральной совокупности.

Например, если среднее переменной ВОЗРАСТ РЕСПОНДЕН-ТА равно 40 (лет), а нижняя и верхняя границы доверительного интервала с уровнем 0.95 равны 20 и 60 соответственно, то с вероятностью 95% интервал с границами 20 и 60 накрывает среднее генеральной совокупности (потребителей). Если установить больший уровень доверия, то интервал станет шире, поэтому возрастает вероятность, с которой он "накрывает" неизвестное среднее генеральной совокупности. В общем можно заметить, что ширина доверительного интервала зависит от объема или размера выборки, а также от разброса (изменчивости) данных: увеличение размера выборки делает оценку среднего более надежной, а увеличение разброса наблюдаемых значений, напротив, уменьшает надежность оценки. Важно отметить, что вычисление доверительных интервалов основывается на предположении нормальности наблюдаемых величин. Если это предположение не выполнено, то оценка может оказаться плохой, особенно для малых выборок.

Важным способом описания переменной является форма ее распределения, которая показывает, с какой частотой значения переменной попадают в определенные интервалы, выбираемые исследователем. Обычно исследователя интересует, насколько точно распределение можно аппроксимировать нормальным (рис 2.1). Простые описательные статистики дают об этом некоторую информацию. Существуют два важных показателя вида распределения переменной, позволяющие проверить гипотезу нормальности: асимметрия и эксцесс. Например, если асимметрия (показывающая отклонение распределения от симметричного) существенно отличается от нуля, то распределение несимметрично (нормальное распределение абсолютно симметрично). Асимметрия скошенного вправо распределения положительна, скошенного влево - отрицательна. Эксцесс показывает "остроту пика" распределения, и если он существенно отличен от нуля, то распределение имеет или более закругленный пик, чем нормальное, или, напротив, имеет более острый пик (возможно, имеется несколько пиков). Обычно, если эксцесс положителен, то пик заострен, если отрицательный, то пик закруглен. Эксцесс нормального распределения равен нулю.

Более точную информацию о форме распределения можно получить с помощью критериев нормальности (критерия Колмогорова-Смирнова или критерия Шапиро-Уилкса). Однако ни один из этих критериев не может заменить визуальную проверку статистической гипотезы нормальности с помощью гистограммы (графика, показывающего частоту попаданий значений переменной в отдельные интервалы).

Рис. 2.2. Пример гистограммы распределения переменной

КОЛИЧЕСТВО ДЕТЕЙ

Гистограмма позволяет исследователю "на глаз" оценить нормальность эмпирического распределения. На гистограмму также можно накладывать кривую нормального распределения.

Рис. 2.3. Пример гистограммы с наложенной кривой нормального распределения (бимодальное распределение)

Гистограмма позволяет качественно оценить различные характеристики распределения. Например, на ней можно увидеть, что распределение бимодально, т.е. имеет 2 пика. Это может быть вызвано тем, что выборка неоднородна, поэтому исследователь может попытаться найти качественный способ разделения выборки на две части.

При проверке статистических гипотез для оценки вида распределения исследователь может использовать также "ящичковые диаграммы" (box-and whisker plot). Они дают общее представление о распределении переменной: высота ящика - разброс значений, черта внутри ящика - медиана или 50%-ный процентиль, нижняя грань - 25%-ный процентиль, верхняя - 75%-ный процентиль (рис. 2.4) . Экстремальные значения, не попавшие внутрь, изображаются вне ящика, и их можно исследовать отдельно.

Рис. 2.4. Пример диаграммы box-and-whisker plot

Для исследования нормальности распределения можно также использовать такой метод проверки статистических гипотез, как построение графиков на нормальной вероятностной бумаге. На графике выводятся координаты фактических значений переменных (рис. 2.5., квадратики) и теоретические значения, вычисленные при условии нормальности распределения (прямая линия). Чем ближе фактические значения к этой прямой, тем более нормальным является распределение. Одновременно можно рассчитать значения критериев Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилкса, основанных на нулевой гипотезе о нормальном распределении генеральной совокупности (нулевая гипотеза принимается если уровень значимости Sig. > 0,05):

Рис. 2.5. Пример графика на нормальной вероятностной бумаге

Аналогично интерпретируется график на нормальной вероятностной бумаге с удаленным трендом (рис. 2.6).

Рис. 2.6. Пример графика на нормальной вероятностной бумаге с удаленным трендом.

На графике выводятся координаты фактических значений переменных (квадратики) и теоретические значения, вычисленные при условии нормальности распределения (горизонтальная прямая). Чем ближе фактические значения к горизонтальной прямой, тем более нормальным является распределение.

Существует большое количество методов проверки нормальности распределения, но ни один из них не является универсальным. Одни методы могут подтверждать статистическую гипотезу о нормальности распределения, другие - отвергать эту гипотезу. Поэтому на практике исследователи стараются использовать несколько методов, чтобы получить как можно менее противоречивые результаты.

К методам описательной статистики относится также построение частотных таблиц. Таблицы частот или одновходовые таблицы представляют собой простейший метод анализа категориальных (номинальных) переменных. Часто их используют как одну из процедур разведочного анализа, чтобы просмотреть, каким образом различные группы данных распределены в выборке.

Например, если в опросном листе, предназначенном для выявления покупательских предпочтений, встречается вопрос о количестве детей у респондента, то из частотной таблицы (рис. 2.7) исследователь может выяснить, что 419 опрошенных или 27,6% не имеют детей, 255 (16,8%) имеют одного ребенка и т.д. Кроме того, в таблице приводятся такие показатели, как значимый процент (данные с учетом тех опросных листов, где на этот вопрос даны ошибочные ответы, которые исследователь не может интерпретировать и помечает при проведении расчетов как так называемые "пропущенные" значения), а также кумулятивный (накопленный) процент.

Рис. 2.7. Пример частотной таблицы.

Этот же результат для удобства интерпретации исследователь может представить в виде столбиковой диаграммы (рис. 2.8)

Рис. 2.8. Столбиковая диаграмма к таблице рис. 2.7.

К данным описательной статистики относятся частоты, проценты, кумулятивный процент (таблица на рис. 2.7.), а также среднее значение, мода, медиана, сумма, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значения переменных, а также уже упоминавшиеся выше параметры, характеризующие вид распределения - асимметрия (Skewness) и эксцесс (Kurtosis) (рис. 2.9).

Рис. 2.9. Статистики к примеру

На практике каждое исследование как правило начинается с построения таблиц частот и расчета основных статистик. Например, при обработке опросных листов таблицы частот могут отображать число мужчин и женщин, выразивших положительное отношение к тому или иному товару, число респондентов из определенных регионов, которые хорошо знают ту или иную компанию и т.д. Ответы, измеренные в определенной шкале также можно свести в таблицу частот. Обычно, если в данных имеются группирующие переменные, то для них всегда вычисляются таблицы частот.

2.4. Корреляция. Исследование комбинаций непрерывных переменных.

Вычисление корреляционных функций требуется при исследовании зависимости между переменными - коэффициент корреляция и является мерой такой зависимости. Наиболее известной является корреляция Пирсона. При вычислении корреляции Пирсона предполагается, что переменные измерены, как минимум, в интервальной шкале. В случае, если используются менее информативные шкалы, применяют другие коэффициенты корреляции, как, например, коэффициент корреляции Спирмена. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от -1.00 до +1.00. Значение -1.00 означает, что переменные имеют строгую отрицательную корреляцию, значение +1.00 означает, соответственно, что переменные имеют строгую положительную корреляцию. Значение коэффициента, равное нулю, означает отсутствие корреляции (т.е. означает, что зависимость установить не удается, а вовсе не отсутствие зависимости!).

Наиболее часто используемый коэффициент корреляции Пирсона r называется также линейной корреляцией, т.к. измеряет степень линейных связей между переменными (рис.2.11). Корреляция Пирсона определяет степень, с которой значения двух переменных "пропорциональны" друг другу. Важно, что значение коэффициента корреляции не зависит от масштаба измерения. Например, корреляция между ростом и весом будет одной и той же, независимо от того, проводились измерения в дюймах и футах или в сантиметрах и килограммах.

Пропорциональность означает просто линейную зависимость. Корреляция высокая, если на графике, называемом диаграммой рассеяния зависимость можно представить прямой линией с положительным или отрицательным углом наклона (рис. 2.10). Эта прямая называется прямой регрессии или прямой, построенной методом наименьших квадратов. Последний термин связан с тем, что сумма квадратов расстояний от наблюдаемых точек до прямой является минимальной.

Чтобы оценить зависимость между переменными, нужно знать как величину коэффициента корреляции, так и его значимость.

Рис. 2.10. Пример диаграммы рассеяния с наложенной линией наименьших квадратов

Уровень значимости, вычисленный для каждой корреляции, (рис.2.11), представляет собой главный источник информации о надежности полученных результатов (как правило, используется 5%-ный уровень значимости). Как уже упоминалось выше, значимость определенного коэффициента корреляции зависит от объема выборки. Критерий значимости основывается на предположении, что распределение отклонений наблюдений от регрессионной прямой для зависимой переменной является нормальным (с постоянной дисперсией для всех значений независимой переменной). Из практики применения коэффициента корреляции Пирсона известно, что нарушение этих условий не является абсолютно критичным, если размеры выборки не слишком малы, а отклонения от нормальности не очень большие.

Рис 2.11. Вычисление коэффициента корреляции Пирсона

Тем не менее, имеется несколько важных моментов, которые необходимо кратко рассмотреть.

1. Выбросы, т.е. нетипичные, резко выделяющиеся наблюдения. Так как при построении прямой регрессии используется сумма квадратов расстояний наблюдаемых точек до прямой, то выбросы могут существенно повлиять на наклон прямой и, следовательно, на значение коэффициента корреляции. Поэтому единичный выброс (значение которого возводится в квадрат) способен существенно изменить наклон прямой и, следовательно, значение корреляции. Самый простой выход заключается в исключении подобных данных. Но, возможно, эти исключенные данные являются не выбросами, а экстремальными значениями, и их наоборот, следует обязательно учитывать. В математической статистике не существует общепринятых методов удаления выбросов. Иногда применяют численные методы: например, исключаются значения, которые выходят за границы ±2 стандартных отклонений (и даже ±1.5 стандартных отклонений) вокруг выборочного среднего. К сожалению, вопрос определения выбросов является субъективным, и решение должно приниматься индивидуально в каждом конкретном случае (например, с учетом "сложившейся практики" в данной области).

2. Отсутствие однородности в выборке также является фактором, смещающим выборочную корреляцию. Высокая корреляция может быть следствием, например, разбиения данных на две группы, а вовсе не отражать зависимость между двумя переменными (зависимость может вообще практически отсутствовать).

Другим возможным источником трудностей, связанным с линейной корреляцией Пирсона, является форма зависимости. Корреляция Пирсона хорошо подходит для описания линейной зависимости. Отклонения от линейности увеличивают общую сумму квадратов расстояний от регрессионной прямой, даже если она представляет "истинные" и очень тесные связи между переменными. Например, график на рис 2.12 показывает корреляцию между двумя переменными, которую можно хорошо описать с помощью кубической функции. Такой случай, когда имеется сильная корреляция при явно нелинейной зависимости, представляет для исследователя определенные трудности. Дело в том, что не имеется естественного обобщения коэффициента корреляции Пирсона на случай нелинейных зависимостей. Исследователю приходится либо использовать логарифмическое преобразование переменных для приведения зависимости к линейной (требуется выполнение условия монотонности кривой), либо использовать более "слабые" критерии непараметрической корреляции, как, например, коэффициент корреляции Спирмена. Не существует простых методов исследования нелинейных зависимостей - существующие методы требуют наличия у исследователя большого практического опыта и навыка работы с подобными данными.

Рис. 2.12. Пример корреляционной зависимости между переменными, которую можно описать с помощью кубической функции.

При вычислении корреляционных функций важно помнить, что основываясь на коэффициентах корреляции невозможно строго доказать наличие причинной взаимозависимости между переменными. Известный "классический" пример: по результатам наблюдений в белорусской деревне вычислена сильная корреляция между увеличением количества аистов и повышением рождаемости - но из этого вовсе не следует, что детей приносят аисты. Это типичный пример так называемой ложной корреляции, т.е. корреляции, которая обусловлена влияниями других переменных, остающихся вне поля зрения исследователя. В данном случае, например, имеется третья переменная (хорошие экологические условия), которая влияет как увеличение количества аистов, так и на число рождающихся детей.

2.5. Таблицы сопряженности.

Построение таблиц сопряженности (Crosstabs) позволяет оценить взаимосвязи данных в двумерных или многомерных таблицах. Каждая ячейка таблицы сопряженности содержит информацию о количестве объектов, попадающих в группу, определенную комбинацией двух значений.

Применительно к обработке опросных листов, если выбрать строку, столбец и слой (задаваемый значением управляющей переменной), то для каждого слоя в таблице сопряженности рассчитываются соответствующие статистики. Например, если в качестве управляющей переменной используется ПОЛ (sex), то при анализе таблицы сопряженности для переменных ОТНОШЕНИЕ К ЖИЗНИ (life) и РАСА (race of respondent), результаты двумерной таблицы для женщин будут вычисляться отдельно для результатов для мужчин (рис.2.13).

Рис. 2.13. Пример таблицы сопряженности

Например, насколько важна самооценка для мужчин и для женщин? Используя результаты маркетингового исследования (опроса), можно рассчитать соответствующую таблицу сопряженности. Из этой таблицы исследователь сможет узнать, например, что очень важна самооценка для 193 (19,7%) опрошенных мужчин и для 317 (32,3%) опрошенных женщин или для 510 (51,9%) опрошенных респондентов (рис. 2.14).

Рис. 2.14. Таблица сопряженности САМООЦЕНКА х ПОЛ

Важно заметить, что соотношения, полученные в таблицах сопряженности, применимы только к выборке. Возможность распространить полученные результаты на всю генеральную совокупность (всех потребителей), необходимо проверять с помощью статистических критериев. В математической статистике существует 22 различных критерия, здесь рассмотрим только наиболее известные.

Наиболее часто используемыми в данном случае являются критерий хи-квадрат Пирсона, отношение правдоподобия, критерий линейно-линейной зависимости. В таблице на рис. 2.15 приведены результаты вычисленные значения этих критериев для данных из таблицы на рис. 2.14:

Pearson Chi-Square - критерий хи-квадрат Пирсона;

Likelihood Ratio - отношение правдоподобия. Рассчитывается по более сложной формуле, чем хи-квадрат Пирсона (хи-квадрат представляет собой приблизительную оценку отношения правдоподобия);

Linear-by-Linear Association - критерий линейной зависимости. Представляет собой коэффициент корреляции и применим только если обе переменные - порядковые.

Рис. 2.15. Таблица значений статистических критериев

Примененные статистические критерии показывают, выполняется ли нулевая гипотеза, утверждающая, что между переменными в генеральной совокупности нет никакой зависимости. Важным показателем является ассимптотический уровень значимости (Asymp.Sig 2-sided в таблице на рис. 2.11) - обычно нулевая гипотеза отвергается, если уровень значимости меньше 5% (0,05).

2.6. Сравнение средних значений переменной в двух группах наблюдений с помощью t-критерия.

t-критерий является наиболее часто используемым методом обнаружения различия между средними двух выборок. Этот критерий следует применять для сравнения средних значений одной переменной в двух группах наблюдений.

Теоретически, t-критерий может применяться, даже если размеры выборок очень небольшие (10 или даже меньшего размера), и если переменные нормально распределены (внутри групп), а дисперсии наблюдений в группах не слишком различны. Предположение о нормальности можно проверить, исследуя распределение (например, визуально с помощью гистограммы) или применяя какой-либо критерий нормальности из рассмотренных выше. Равенство дисперсий в двух группах можно проверить с помощью критерия Ливиня. Если условия применимости t-критерия не выполнены, используют непараметрические альтернативы t-критерия.

Уровень значимости t-критерия равен вероятности ошибочно отвергнуть гипотезу о равенстве средних двух выборок, когда в действительности эта гипотеза имеет место. Иными словами, он равен вероятности ошибки принять гипотезу о неравенстве средних, когда в действительности средние равны.

Чтобы применить t-критерий для независимых выборок, требуется, по крайней мере, одна независимая (группирующая) переменная (например, ВОЗРАСТ: до 40 лет и свыше 40 лет) и одна зависимая переменная (тестовое значение некоторого показателя например ПРОБЛЕМЫ С АЛКОГОЛЕМ). В соответствии со значениями независимой переменной данные разбиваются на две группы( рис 2.12). Можно произвести анализ этих данных с помощью t-критерия, сравнивающего среднее значение переменной ПРОБЛЕМЫ С АЛКОГОЛЕМ (Drinking Problem) для двух групп респондентов: в возрасте до 40 лет, и в возрасте свыше 40 лет. каждый респондент в соответствии с возрастом попадает только в одну группу.

Рис. 2.15. Результаты исследования с помощью t-критерия.

Для каждого значения группирующей переменной получены: объем выборки, среднее, стандартное отклонение и стандартная ошибка среднего. Как видно из первой таблицы на рис. 2.15, хотя средние значения близки, но требуется проверить нулевую гипотезу о равенстве средних в генеральной совокупности на основе данных, полученных по выборке. Эти результаты могут быть получены с помощью t-критерия (вторая таблица на рис. 2.15):

Levene's Test for Equality of Variances - критерий равенства дисперсий Ливиня,

F - значение критерия,

Sig. - уровень значимости.

Если уровень значимости меньше 0,05, то нулевая гипотеза о равенстве дисперсий должна быть отвергнута. В этом случае для интерпретации результатов можно использовать только вторую строку таблицы.

t-test for Equality of Means - t-критерии с объединенными и раздельными дисперсиями.

t - значение t-критерия. Оно показывает направление и степень межгруппового различия средних в выборках.

Sig. (2-tailed) - уровень значимости t-критерия. Если уровень значимости меньше 0,05, то нулевая гипотеза о равенстве средних в группах должна быть отвергнута.

Анализ данных с помощью t-критерия, сравнения средних и меры отклонения от среднего в группах можно производить визуально с помощью ящичковых диаграмм (рис. 2.16). Эти графики позволяют исследователю визуально оценить степень различия средних значений в нескольких группах наблюдений.

Рис. 2.16. Диаграммы box-and-whisker.

Данные выборок могут и не удовлетворять требованиям по применению t-критерия - например, когда невозможно установить равенство групповых дисперсий. В этом случае используются непараметрические критерии, в частности, критерий Манна-Уитни (U). Значение критерия вычисляется путем ранжирования подгрупп ,при этом нулевая гипотеза формулируется следующим образом: суммы рангов в обеих группах должны быть равными. Рассчитываемый уровень вероятности показывает вероятность выполнения этой гипотезы. Непараметрические критерии и, в частности, критерий Манна-Уитни, являются менее мощными, чем t-критерий, поскольку они используют меньше информации о данных; тем не менее, эти критерии часто используются в тех случаях, когда нет уверенности в том, что данные соответствуют условиям t-критерия.

2.7. Регрессионный анализ.

Линейный регрессионный анализ позволяет оценить коэффициенты линейного уравнения, содержащего одну или несколько (множественная регрессия) независимых переменных, значения которых используются для предсказания значения зависимой переменной. Вычислив коэффициенты такого уравнения, исследователь может получать предсказание значений зависимой переменной.

Регрессионный анализ является достаточно сложной статистической процедурой, поэтому ограничимся рассмотрением случая одной зависимой и одной независимой переменной и, соответственно, использования простой линейной регрессии.

Например, исследователь хочет предсказать, как будет изменяться уровень образования у респондентов при повышении уровня образования их родителей (предположим, предпринимателя интересует прогноз сбыта товаров для высокообразованных интеллектуалов).

При проведении исследования прежде всего необходимо, используя результаты опроса, получить двумерные диаграммы рассеяния для изучаемых данных. Диаграммы рассеяния помогают визуально изучить данные и предположить наличие (отсутствие) линейной взаимосвязи (рис. 2.17).

Рис. 2.17. Диаграмма рассеяния для двух переменных:

КОЛИЧЕСТВО ЛЕТ ОБУЧЕНИЯ,

КОЛИЧЕСТВО ЛЕТ ОБУЧЕНИЯ ОТЦА

Необходимо также использовать критерии нормальности (гистограмма на рис. 2.18 и график на нормальной вероятностной бумаге на рис. 2.19) для проверки нормальности распределения.

Рис. 2.18. Проверка нормальности распределения.

Рис. 2.19. Проверка нормальности распределения.

По предварительным результатам можно предположить, что между уровнем образования отца (числом лет обучения) и самого респондента существует линейная зависимость. С помощью линейной регрессии исследователь может построить модель взаимосвязи этих переменных (рис. 2.19).

Рис. 2.20. Результаты построения модели линейной регрессии.

В результате исследования получены следующие основные результаты:

в таблице Model Summary приводится расчетная информация, показывающая насколько хорошо значение независимой переменной может быть представлено на основе зависимой: R - коэффициент корреляции между переменными, R-square - квадрат коэффициента корреляции, показывающий, какая часть изменчивости зависимой переменной может быть объяснена независимой переменной;
важным показателем является уровень значимости коэффициентов Sig. в таблице ANOVA. Линейная модель зависимости может считаться надежной, если уровень значимости не превышает 0,05 (5%);
в таблице Coefficients приведены рассчитанные коэффициенты регрессионной модели. Поскольку модель является линейной, ее графическим выражением будет являться прямая

y = k * x + B, где

x - независимая переменная (в приведенном примере это уровень образования отца); y - зависимая переменная (уровень образования респондента); k - тангенс угла наклона (регрессионный коэффициент); B - постоянная прямой.

Из таблицы Coefficients получаем:

значение в первой строке (постоянная В) - 9,926; значение коэффициента (k) - 0, 322, и, таким образом, имеем линейную регрессионную модель

y = 0,322 *x + 9,926.

Полученная модель может быть использована для предсказания уровня образования респондентов при изменении уровня образования их родителей (в приведенном примере - отцов).

Рассчитанный уровень значимости Sig. в таблице Coefficients позволяет оценить, насколько значимым является каждый из коэффициентов регрессии. На практике, как правило, принимается уровень значимости, равный 0,05 (5%), и значимыми считаются только те коэффициенты, уровень значимости которых не превышает этого значения.

В настоящей главе кратко описаны лишь некоторые наиболее известные, часто применяемые, и наиболее простые в использовании методы математической статистики. Для более углубленных исследований могут использоваться факторный и кластерный анализ, дисперсионный анализ, множественная регрессия, логлинейный анализ, методы нелинейного оценивания и прочие методы математической статистики, многие из которых (практически все известные в настоящее время!) реализованы в широко известной, мощной, постоянно развивающейся программе статистического анализа SPSS, работа с одной из версий которой (версия 8.0) будет кратко рассмотрена в следующей главе данного учебника.

Приложение 1.

Опросный лист (пример)

Опрос проводится среди потребителей с целью выяснить их отношение к фирме Х (далее в опросном листе "фирма Х") и товару Y (далее в опросном листе "товар Y").

(Предполагается, что Y – товар потребительского назначения).

О П Р О С Н Ы Й Л И С Т

Фирма Х всегда прислушивается к мнению покупателей, чтобы производить и предлагать им самые лучшие товары. Мы просим Вас ответить на несколько несложных вопросов.

Известна ли Вам фирма Х?

Да Нет

(В том случае, если Вам не известна наша фирма Х, переходите, пожалуйста, к вопросу № 7).

В том случае, если Вам известна фирма Х, выскажите, пожалуйста, Ваше мнение о ней:

Вы считаете, что фирма Х:

Очень крупная Крупная Средняя Мелкая

Вы считаете, что фирма Х:

Известна всем Известна определенным группам потребителей

Известна только узкому кругу специалистов Практически неизвестна

Отношение фирмы Х к потребителям ее товаров (предпродажное и послепродажное обслуживание, гарантии, доставка и т.п.)

Очень хорошее Плохое

Если бы Вы рассматривали возможности для инвестиций, вложили бы Вы свои деньги в акции фирмы Х?

Обязательно Скорее всего Возможно Никогда

Известен ли вам наш товар Y?

Да Нет

Если Вам известен наш товар Y, оцените, пожалуйста, его качества по 10–балльной шкале (10 баллов – максимальная оценка, 0 баллов – минимальная):

Ваша оценка товара Y __________________ баллов

На Ваш взгляд цена товара Y :

Очень высокая Высокая Средняя (норм.) Низкая Очень низкая

Если Вам известен товар Y, сообщите, пожалуйста, из каких источников

Вы о нем узнали:

Газеты и журналы Советы друзей и знакомых

Специализированные издания Советы специалистов

Радио Иное (укажите):

Телевидение __________________________

Просим Вас, если возможно, сообщить некоторые сведения о себе:

Ваш пол:

Мужской Женский

Ваш возраст:

18-25 лет 26-35 лет 36-45 лет 45-60 лет Старше 60 лет

Как Вы оцениваете Ваш ежемесячный доход:

До 500$ 500-800$ 800-1000$ 1000-1500$ Свыше1500$

Вы проживаете:

В крупном городе городе поселке деревне

Если Вы считаете возможным, укажите название места Вашего жительства:

Фирма Х благодарит Вас за активное участие в нашем опросе!

Сдав заполненный опросный лист продавцу в одном из наших магазинов, Вы получите скидку в 2,5 % на все купленные у нас товары, и скидку 5% на товар Y!