Шпаргалка по "Маркетинговые исследования"

 

Показатели вариации

Вариация – это различия в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности. К ее  показателям относятся:

• Размах вариации – это разность между максимальным и минимальным значением признака, т.е. это крайние отклонения признака , которые не отражает всех отклонений в ряду.
• Дисперсия – это средний квадрат отклонений вариантов признака от их среднего значения.
• Межквартильный размах – это размах, охватывающий 50% центральных наблюдений.

Стандартное отклонение. Коэффициент вариации.

Стандартное отклонение – это обобщающая характеристика размеров вариации признака по определенной совокупности.

Коэффициент вариации – выраженное в процентах отношение стандартного отклонения к средней арифметической.

46 Понятие статической гипотезы.

Статистическая гипотеза – это недосказанное утверждение или предположение относительно фактора или явления, интересующих исследователя. Часто гипотеза представляет собой возможный ответ на вопрос исследователя.  Гипотезы не совпадают с разведочными исследованиями, поскольку они в большей мере являются утверждениями, относительно взаимосвязи между фактами и предположениями, чем просто вопросами, на которые нужно найти ответы. Также в отличие от разведочных исследований, гипотезы носят утвердительный характер и могут быть проверены опытным путем.

Проверка гипотезы – это процесс принятия решения о том, противоречит ли статистическая гипотеза наблюдаемой выборке данных.

47 Процедура выполнения однофакторного дисперсионного анализа.

Дисперсионный анализ – это статистический метод изучения различий между средними арифметическими для двух и более совокупностей. Используется для определения различий сегментов рынка с точки зрения объема потребления товара, для определения различий торговых марок респондентами, для определения различий каналов сбыта товара, для  определения различий между ценой и качеством товара, для определения различий в обслуживании в магазине.

Однофакторный дисперсионный анализ – это метод анализа, при котором используется только один фактор. Этапы проведения анализа:

1. Определение зависимых и независимых переменных
2. Разложение полной дисперсии
3. Измерение полученных эффектов
4. Проверка значимости
5. Интерпретация результатов

48 Ковариационный анализ.

Ковариационный анализ – это метода анализа, в котором эффекты одной сторонней переменной, выраженные в метрической шкале, удаляют от зависимой переменной перед выполнением дисперсионного анализа.

49 Корреляционный анализ

Корреляционный анализ – это анализ, который показывает, есть ли взаимосвязь между несколькими случайными величинами, если величины носят случайный характер, то говорят, что они коррелируют.

50 Регрессионный анализ

Регрессионный анализ – это анализ, который показывает силу связи между несколькими случайными величинами.

51 Методы факторного анализа

Факторный анализ – это метод анализа, который используется для сокращения количества переменных или для их обобщения. В маркетинге он используется для проведения сегментации рынка, для разработки товарной стратегии, для разработки рекламной стратегии, для разработки ценовой стратегии и для разработки сбытовой стратегии.

Выделяют 2 основных метода:

1. Анализ основных компонентов – это метод, при котором определяется минимальное количество факторов, которые вносят максимальный вклад в объект исследования.
2. Анализ общих элементов – это метод, при котором факторы определяют путем разложения от наименее значимых до наиболее значимых.

52 Алгоритм факторного анализа

• Определение проблемы
• Построение матрицы
• Определение метода факторного анализа
• Определение числа факторов
• Вращение факторов
• Интерпретация факторов
• Определение соответствия модели

53 Кластерный анализ

Кластерный анализ – это метод, при котором переменные или объекты  объединяются в группы (кластеры) таким образом, что различия между объектами, составляющими один кластер, были бы меньше их отличий от других кластеров. В маркетинге он используется для сегментации рынка, для определения возможностей нового товара, для выбора рынка и для сокращения размерности данных.

54 Порядок выполнения кластерного  анализа

1. Формулировка проблемы
2. Выбор меры расстояния
3. Выбор метода кластеризации
4. Принятие решения о количестве кластеров
5. Интерпретация кластеров
6. Оценка достоверности

55 Иерархические методы кластеризации

Иерархическая кластеризация характеризуется построением иерархической древовидной структуры. Эти методы могут быть агломеративными (начинается с каждого объекта в отдельном кластере. Кластеры объединяют во все более крупные кластеры , пока не останется один крупный) и дивизивные (начинается с всех объектов, сгруппированных в одном кластере. Его разделяют до тех пор, пока каждый объект не окажется в отдельном кластере).

56 Алгоритм классификации

1. Метод одиночной связи. В его основе лежит минимальное расстояние или правило ближайшего соседа, т.е. первыми объединяют 2 объекта, расстояние между которыми минимально.
2. Метод полной связи. В его основе лежит максимальное расстояние или правило дальнего соседа.
3. Метод средних связей. При нем определяется среднее значение всех расстояний, при этом в каждую группу пары входят объекты из разных кластеров.
4. Метод Уорда. При этом кластеры формируют через подсчет средних всех переменных.