Вопрос 2. Методы анализа данных

Чрезвычайно важно также учитывать конкретные характеристики разных статистических методов, особенно их основные цели и лежащие в основе предположения. Некоторые методы лучше всего подходят для исследования различий между переменными, другие — для оценки величин соотношений между переменными, а третьи — для составления прогнозов. Кроме того, поскольку все методы основаны на разных предположениях, некоторые из них намного лучше других выдерживают нарушения этих предположений. И, наконец, на выбор стратегии анализа данных влияют опыт и методология исследователя. Опытный исследователь, специально подготовленный для проведения статистического анализа, пользуется широким диапазоном приемов, включая сложные статистические методы. Исследователи отличаются друг от друга предположениями относительно переменных и соответствующих генеральных совокупностей. Как правило, для анализа данных в ходе реализации того или иного проекта можно использовать сразу несколько разных методов.

Анализ различий используется для сравнения результатов исследования двух групп (двух рыночных сегментов) с целью определения степени реального различия в их поведении, в реакции на одну и ту же рекламу и т.п.

Проверка существенности различий заключается в сопоставлении ответов на один и тот же вопрос, полученных для двух или более независимых групп респондентов. Кроме того, в ряде случаев представляет интерес сравнение ответов на два или более независимых вопросов для одной и той же выборки.

Примером первого случая может служить изучение вопроса: что предпочитают пить по утрам жители определенного региона - кофе или чай. Первоначально было опрошено на основе формирования случайной выборки 100 респондентов, 60% которых отдают предпочтение кофе; через год исследование было повторено, и только 40% из 300 опрошенных человек высказались за кофе. Как можно сопоставить результаты этих двух исследований? Прямым арифметическим путем сравнивать 40 и 60% нельзя из-за разных ошибок выборок. Хотя в случае больших различий в цифрах, скажем 20 и 80%, легче сделать вывод об изменении вкусов в пользу кофе. Однако если есть уверенность, что эта большая разница обусловлена прежде всего тем, что в первом случае использовалась очень малая выборка, то такой вывод может оказаться сомнительным. Таким образом, при проведении подобного сравнения в расчет необходимо принять два критических фактора: степень существенности различий между величинами параметра для двух выборок и средние квадратические ошибки двух выборок, определяемые их объемами.

Анализ связей направлен на определение систематических связей (их направленности и силы) переменных. Например, его предметом может быть определение, как увеличение затрат на рекламу влияет на рост сбыта.

Очень часто маркетолог ищет ответы на вопросы типа: "Увеличится ли показатель рыночной доли при увеличении числа дилеров?", "Есть ли связь между объемом сбыта и рекламой?" Такие связи не всегда имеют причинно-следственный характер, а могут иметь просто статистическую природу. В приведенных выше вопросах можно определенно говорить о влиянии одного фактора на другой. Однако степень влияния изучаемых факторов может быть различной; скорее всего, влияние при этом могут оказывать также какие-то другие факторы.

Можно выделить четыре типа связей:

Немонотонный – означает, что присутствие одной переменной систематично связано с другой, но отсутствует информация про направление этой связи.

Монотонный – показывает направление связи без определения количественных показателей.

Линейный – прямая связь между факторами, когда наличие данных про изменения одного автоматически позволяет рассчитать другой.

Криволинейный – описывает связь между переменными, которая носит более сложный характер. Например, всем известны кривые спроса и предложения. Связь между переменными определяется следующими характеристиками: наличие, направление, сила связи.

Прогнозный (предсказательный) анализ – его целью является спрогнозировать развитие событий на основе имеющейся информации. Предсказательный анализ используется в целях прогнозирования развития событий в будущем - например, путем анализа временных рядов. Основная сложность данной процедуры заключается в невозможности учета всех переменных, которые могут оказать влияние на развитие. Прогноз можно провести на основе эвристических методов, которые основаны на субъективных оценках, интуиции и опыте лица, которое проводит исследование. А также на основе статистических методов расчета, которые на практике оказываются менее точными, чем предыдущий способ.