2014-02-12
1276
Анализ связей
Последовательность этого анализа включает следующие направления:
1. Проверка наличия или отсутствия связей между переменными
2. Выявление формы связи (силы, вида и направления)
3. оценка степени достоверности утверждения о наличии связи
Методы, которые применяются для анализа связей, отличаются друг от друга по следующим параметрам:
1. типы шкал, в которых оценены параметры
2. число рассмотренных переменных (зависимых и независимых)
Социально-экономические явления представляют собой результат одновременного воздействия большого числа причин. И при изучении этих явлений необходимо выявлять главные, основные причины, абстрагируясь от второстепенных.
Связи между признаками и явлениями ввиду их большого разнообразия классифицируются по следующим признакам, в свою очередь подразделяющимся по их значению для изучения взаимосвязей на 2 класса:
1. признаки, обусловливающие изменение других, связанных с ними, признаков, называются факторами или факторными признаками.
2. признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, называются результативными признаками.
По аналитическому выражению связи подразделяются на:
а) функциональные – связи, при которых одному значению факторного признака соответствует одно значение результативного признака.
б) если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, и проявляется при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической или вероятностной. Частный случай стохастической связи является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.
По степени тесноты связи различают количественные оценки тесноты связи, вычисленные с помощью коэффициента корреляции, который может приниамть значения от -1 до +1:
если коэффициент корреляции равен ± 1, то связь функциональная
±0,81 до ±1 – сильная связь
±0,61 до ±0,80 – умеренная связь
±0,41 до ±0,60 – слабая связь
±0,21 до ±0,40 – очень слабая связь
от 0 до ±0,20 – связь отсутствует
По направлению выделяют прямые и обратные связи.
Связи бывают также линейные, когда зависимость выражается линейной функцией, и нелинейные или криволинейные, когда зависимость выражается уравнением какой-либо кривой (параболы, гиперболы и т.п.)
Выделяют также прямую взаимосвязь, когда независимую переменную напрямую изменяет факторный признак, и косвенную взаимосвязь, когда независимая переменная зависит от факторной косвенно через еще одну какую-либо переменную (так повышение себестоимости продукции косвенно воздействует на величину спроса через цену).
В маркетинге независимая переменная может являться:
- переменной, связанной с управлением маркетингом, то есть это может быть продукт, его свойства, цена, система распределения, система стимулирования сбыта.
- социально-демографической переменной – численность населения, половозрастная структура, денежные доходы, образование, состав семьи т.п.
- психографической переменной, которая характеризует жизненный стиль, отношение к товару, мнение о нем и т.п.
Зависимой переменной в маркетинге может быть сегмент рынка, объем продаж, отношение к той или иной торговой марке и др.
При проведении анализа необходимо учитывать следующее:
1) одна переменная независима, и исследователи убеждены, что от нее зависит вторая переменная
2) независимая переменная используется для того, чтобы предсказать или объяснить зависимую переменную
3) если одна переменная является причиной изменения другой, то для принятия маркетингового решения необходимо изучить сущность статистической взаимосвязи между переменными
4) задача измерения тесноты связи ставится перед исследователями не только по отношению к количественным признакам, но и к тем признакам, которые не имеют количественного выражения
5) достаточно часто исследователь должен определить не только наличие связи между двумя и более переменными, но и ее степень тесноты и функциональную форму зависимости
