Использование описательной статистики

Обычно первым шагом анализа маркетинговой информации является ее классификация по определенным категориям. Такое ранжирование используется с целью определения эмпирического распределения частоты и подсчета статистических характеристик, в частности процентного содержания. Далее информация заносится в так называемые перекрестные таблицы для проверки наличия связи между переменными. Эти простые процедуры описательной статистики необходимы для обработки практически любой информации, собранной в ходе маркетингового исследования.

Распределение частоты разбивает информацию на группы и показывает число наблюдений, попадающих в каждую группу. Таблица 15 иллюстрирует распределение частоты для двух вопросов, взятых из исследования. Ключевым вопросом является отношение потребителя к возможной покупке. Таблица показывает и два других метода распределения частоты: процентное содержание различных категорий и графическое представление информации в виде гистограммы. С помощью гистограммы легко оценить фактическое колебание ответов. Его впоследствии можно сравнить с теоретическим, чтобы определить насколько полученная информация соответствует первоначальной (предполагаемой) модели.

В силу многих причин полезно комбинировать некоторые группы ответов. В представленном примере три категории ответов сгруппированы в одну, которая называется "отсутствие определенного ответа или нет". Логика данного действия заключается в том, что ответ "не знаю" может означать, что респондент не купит предлагаемый товар. К тому же, гораздо полезнее работать с категорией, которая содержит большее число ответов респондентов.

Таблица 15

Распределение частоты

Аналогично, до комбинирования первые две категории ответа на вопрос о доходе содержали относительно небольшое количество ответов. После комбинирования численность групп респондентов возросла, что повысило надежность выводов.

Возникает справедливый вопрос. Почему бы не начать прямо с трёх категорий в каждом примере? В этом случае анкета была бы короче и её было бы проще заполнить. Одна из причин, по которой этого не стоит делать, состоит в том, что исследователь до момента опроса не знает, как будут распределяться ответы респондентов. Если в анкете приведено слишком мало категорий для ответов, можно столкнуться с тем, что все респонденты поместят свои ответы лишь в одну из категорий, а остальные останутся незаполненными. Более того, дополнительные варианты ответов помогут респондентам более точно выразить свое мнение. Если бы в вопросе относительно возможной купли товара вместо пяти категорий с самого начала стояло бы только три, потребители, наверное, больше бы склонялись к ответу "возможно, да", что менее точно отражало бы реальные предпочтения.

Следующим шагом в использования описательной статистики в большинстве случаев является повторный анализ каждого вопроса для различных подгрупп респондентов. Исследователь больше заинтересован в тех, кто намеревается купить товар и поэтому будет продолжать анализ именно этой группы. Однако, скорее всего, анализ будет проведен и для неопределившихся, а также и для тех, кто вообще не намеревается купить товар. Это даст возможность сравнения результатов. В приведенном примере, возможно, будет интересно установить как те, кто принял решение о покупке, отличаются от тех, кто отвергает предлагаемый товар.

Перекрестное составление таблиц (перекрестное табулирование - cross-tabulation) относительно новая и достаточно удобная форма анализа связей между двумя переменными. Она активно используется на базе современных программ обработки данных (например, в рамках Microsoft Office).

Чаще всего, вопросы, касающиеся употребления чего-либо или намерения сделать что-либо являются ключевыми вопросами перекрестного табулирования. Таблица 16 иллюстрирует перекрестное составление таблиц для двух вопросов, представленных ранее в табл.15.

Таблица 16

Перекрестная таблица