Статистическая корректировка данных.

Процедуры статистической корректировки данных включают взвешивание,

переопределение переменной и преобразования шкалы. Все эти корректировки

необязательны, но, применяя их, можно значительно повысить качество анализа.

Выбор стратегии анализа данных.

Выбор стратегии анализа собранных данных основывается на итогах

предыдущих этапах процесса маркетинговых исследований, известных

характеристиках информации, свойствах конкретных статистических методов, а

также на опыте и взглядах исследователя.

Необходимо помнить, что анализ данных – это вовсе не конечный этап

исследования. Его цель – получить информацию, которая поможет решить

определенную проблему.

 

Создание системы кодирования

Процедура кодирования заключается в присваивании кода, обычно

цифрового, каждому возможному варианту ответа по каждому вопросу.

Информация, полученная в результате исследования и образующая код,

распределяется по столбцам.

Код включает указание на положение столбцов (полей) и информации,

которая в них содержится. Так, пол респондентов может кодироваться

следующим образом: 1 – для женщин и 2 – для мужчин. Поле отображает

единичный элемент данных, например пол респондента.

Запись состоит из ряда соответствующих полей: пол, семейное положение,

возраст, состав семьи, занятие респондента и т.д. Все демографические и

личностные характеристики респондента, как правило, содержатся в одной

регистрационной записи. На одного респондента можно завести несколько

записей.

Фиксированный код поля – код, в котором номер записей по каждому

респонденту кодируется одним и тем же номером, в одних и тех же столбцах по

всем респондентам указываются одни и те же данные.

Если это возможно, по всем пропущенным данным следует использовать

стандартные коды, Так, переменную, указываемую в одном столбце, можно

закодировать цифрой 9; для переменной, указываемой в двух столбцах, назначить

код 99 и т.д. Следует помнить, что коды пропущенных значений должны

отличаться от кодов, присвоенных ответам, полученным надлежащим способом в

ходе опроса.

Кодирование структурированных вопросов – относительно простая

процедура, поскольку в этом случае варианты ответов определяются заранее.

Исследователь присваивает каждому возможному варианту ответа код и

указывает соответствующую запись и столбец, в который эти коды будут

введены.

Если же существует большое количество вариантов ответов, для каждого

возможного варианта следует выделить отдельный столбец. К таким вопросам

относятся, например, вопросы об использовании торговой марки, о читательских

и зрительских предпочтениях респондентов и т.д. Например:

Кодирование неструктурированных вопросов или вопросов,

допускающих несколько вариантов ответа, представляет более сложную задачу.

Сначала ответы респондентов дословно записываются в анкету. Затем для них

разрабатываются коды, которые и присваиваются конкретным ответам. Иногда,

основываясь на предыдущих проектах или на теоретических предпосылках,

маркетолог может разработать коды еще до начала работы по сбору данных.

Однако обычно к этой процедуре приступают только тогда, когда получены

заполненные анкеты. После этого исследователь составляет список, включающий

50-100 наиболее частых вариантов ответов на неструктурированные вопросы, и

определяет категории, подлежащие кодированию. После того как коды

разработаны, необходимо подготовить кодировщика, который будет присваивать

записанным в словарной форме ответам соответствующие коды.

Обычно при кодировании неструктурированных вопросов и анкет вообще

рекомендуется выполнять следующие правила.

Коды категорий должны быть взаимоисключающими и

взаимоисчерпывающими. Категории считаются взаимоисключающими, если

каждому ответу присваивается только один код.

Категории не должны перекрывать одна другую. Категории считаются

взаимоисчерпывающими, если каждый ответ соответствует одному из кодов,

присвоенных данной категории. Этого можно достичь введением

дополнительного кода категории, например «другое» или «ни один из

предложенных вариантов». Однако следует помнить, что в эту категорию должна

войти только незначительная часть ответов (не больше 10%). Подавляющая часть

ответов должна относиться к значимым категориям.

По наиболее важным вопросам коды категорий должны присваиваться

даже в том случае, если они не упоминались ни одним из респондентов. Иногда

важно знать именно то, что никто из отвечающих не дал тот или иной вариант

ответа. Данные кодируются для того, чтобы сохранить как можно больше деталей

ответов.

Кодировочная книга содержит инструкции по кодированию, а также

необходимую информацию о переменных, используемых в конкретном наборе

данных.

Кодировочная книга применяется как руководство для кодировщика и

помогает исследователю правильно определять и располагать переменные.

 

Статистическая корректировка данных.

Процедуры статистической корректировки данных включают

взвешивание, переопределение переменной и преобразования шкалы. Все эти

корректировки необязательны, но, применяя их, можно значительно повысить

качество анализа.

Взвешивание. При взвешивании каждому наблюдению или респонденту в

базе данных присваивается весовой коэффициент, отображающий степень его

значимости по сравнению с другими наблюдениями или респондентами.

Значение 1,0 применяется для обозначения наблюдения с отсутствием

весового коэффициента. Цель взвешивания заключается в том, чтобы увеличить

либо уменьшить в выборке количество наблюдений с определенными

характеристиками.

Взвешивание чаще всего применяется для того, чтобы выборочные данные

максимально точно представляли конкретные характеристики генеральной

совокупности. Например, оно может использоваться, чтобы повысить значимость

наблюдений или респондентов, по которым были собраны данные более высокого

качества, чем по другим. Существует еще одно применение взвешивания, которое

заключается в корректировке выборки с тем, чтобы повысить значимость ответов

респондентов с определенными признаками. Если проводится опрос для

определения, какие изменения стоит вносить в существующую продукцию,

исследователь может принять решение присвоить больший весовой коэффициент

ответам респондентов, которые пользуются данным товаром чаще других. Этого

можно достичь присвоением весового коэффициента 3,0 тем покупателям,

которые покупают исследуемую продукцию чаще всех, коэффициента 2,0 – тем,

кто пользуется ею в средних пределах, и 1,0 – тем, кто приобретает этот товар

редко либо не пользуется им никогда.

Переопределение переменной. Процедура переопределения переменной

заключается в преобразовании данных для создания новых переменных либо

изменения существующих.

Цель переопределения состоит в создании переменных, максимально

отвечающих основным задачам исследования. Предположим, что изначальной

переменной был показатель использования продукции по 10 категориям ответов.

Их можно сократить до 4 категорий: пользуюсь часто, средне, редко или никогда.

Кроме того, исследователь может разработать индекс информационного поиска,

представляющий собой сумму информации, которую клиенты стремятся получить

от дилеров, менеджеров по продвижению товаров на рынке и из независимых

источников. Можно воспользоваться коэффициентом соотношения переменных.

Если, например, соизмеряется количество покупок в универмаге (А) и количество

покупок в кредит (В), доля покупок в кредит может стать новой переменной после

вычисления соотношения двух исходных переменных (А/В). Другим способом

переопределения переменной является извлечение квадратного корня, который

часто применяется, чтобы точнее «подогнать» оцениваемую модель к основным

задачам исследования.