Вопрос 3. Преобразование данных

Преобразование данных — этот этап заключается в переносе закодированных данных из анкеты или кодировочной таблицы в компьютер. При введении данных в компьютер необходимо или дублирование ввода, или контроль введенной информации, чтобы исключить ошибки.

Очищение данных представляет этап всесторонней проверки состоятельности собранных данных и работы с пропущенными ответами. Проверка состоятельности данных позволяет выявить данные, выходящие за пределы диапазона исследований. Работа с пропущенными ответами включает замену пропущенного значения нейтральным или средним значением по данной переменной. Пропущенный ответ 1 можно заменить вмененным значением исходя из логики ранее определенных вопросов.

Процедуры статистической корректировки данных включают взвешивание, переопределение переменной и преобразования шкалы. Все эти корректировки необязательны, но, применяя их, можно значительно повысить качество анализа.

Взвешивание - метод статистической корректировки данных, при котором каждому наблюдению или респонденту в базе данных присваивается весовой коэффициент, отображающий его значимость 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, которым были собраны данные более высокого качества, чем по другим, или чтобы повысить значимость ответов респондентов с определенными признаками.

Переопределение переменной (variable respecification) – процедура, которая заключается в преобразовании данных для создания новых переменных либо изменения существующих с тем, чтобы они точнее соответствовали основным задачам исследования.

Выделяют пять основных видов статистического анализа, используемых при проведении маркетинговых исследований:

1. Дескриптивный анализ, в основе которого лежит использование таких статистических мер, как средняя величина, мода, среднее квадратическое отклонение, размах или амплитуда вариации.

2. Выводной анализ, заключающийся в использовании статистических процедур (например, проверка гипотез) с целью обобщения полученных результатов на всю исследуемую совокупность.

3. Анализ различий, используемый для сравнения результатов исследования нескольких групп (объектов) для определения степени реального отличия в их поведении, реакции на одни и те же воздействия и т.п.

4. Анализ связей, направленный на определение систематических связей переменных, их направленности, силы и т.п.

5. Предсказательный анализ, используемый в целях прогнозирования развития событий в будущем, например путем анализа временных рядов.