Материалы к госэкзамену специальности маркетинг 

Ответы на билеты набрал: Елькин Р.

Методы статистического анализа в маркетинговых исследованиях.

Основные статистические методы, используемые при проведении маркетингового исследования, можно условно разделить на 6 групп:

1) статистическое наблюдение, которое может быть сплошным или выборочным. Сплошное наблюдение обычно ограничивается рамками фирмы и применятся крайне редко;

2) сводка и группировка первичных данных. На теории группировок, например, базируются принципы сегментации рынка по комплексу социально-демографических, экономических, психографических и других признаков;

3) дескриптивный анализ. В его основе лежит использование таких мер, как средняя, мода, среднее квадратическое отклонение, дисперсия и другие показатели центральной тенденции и вариации;

4) выводной анализ, в основе которого лежит проверка статистических гипотез с целью обобщения полученных результатов. Он используется, например, для сравнения результатов исследования двух групп (или рыночных сегментов), а также для определения различий между ними, например, различий в поведении двух групп потребителей, в их реакции на одну и ту же рекламу и т.п.;

5) анализ связей, направленный на определение зависимости между двумя и более переменными. Здесь находят применение методы дисперсионного, корреляционно-регрессионного и многомерного анализа. Они могут быть использованы для обоснования маркетинговых решений, в основе которых лежит множество взаимосвязанных переменных, например, зависимость объема продаж от качества товара, цены на него, эффективности рекламных кампаний, уровня жизни населения и т.д.;

6) прогнозный анализ, определяющий развитие рынка в будущем, в первую очередь спроса и предложения, на основе изучения причинно-следственных связей, тенденций и закономерностей.

Весь перечень статистических методов, применяемых в маркетинговых исследованиях, не исчерпывается перечисленными 6 группами методов. В частности, в целях описания реакции покупателей на конъюнктурные сдвиги, для обоснования стратегии маркетинга, оптимизации системы обслуживания, определения лояльности покупателей к определенной торговой марке и других задач применяются также методы статистической теории принятия решений (теория игр, теория массового обслуживания, стохастическое программирование), имитационное моделирование.

В целом в маркетинговом исследовании сочетаются различные методы изучения рыночных явлений и процессов: как формальные, основанные на количественных оценках и экономико-статистических расчетах, так и неформальные, использующие качественные методы анализа и атрибутивные оценки.

 МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ 

1. Множественно-корреляционный анализ

 Этот анализ позволяет исследовать объем, прогнозировать уровень зависимой переменной, основываясь на возможных изменениях более чем одной независимой переменной. Зависимость между 3 и более факторами называется множественной или многофакторной корреляционной зависимостью.

 Коэффициенты называются коэффициентами условной корреляционной регрессии и являются именованными числами в различных единицах измерения, а, следовательно, не сравнимы друг с другом. На основании этих коэффициентов строятся относительные показатели тесноты связи, которые называются коэффициентами эластичности.

При увеличении фактора Xi на 1 % результативный фактор растет на Эi % (при условии, что другие факторы неизменны).

Основой изменения связи является матрица данных коэффициента корреляции.

 На основе этой матрицы можно судить о тесноте связей признаков с результативным признаком и между собой.

 Обычно матрицу используют для предварительного отбора факторов в уравнении регресии. Обычно в модель не включаются факторы, слабо связанные с результатом, но тесно связанные с другими факторами. Если фактор Хi тесно связан с фактором Xj, то говорят, что он коллинеарен с фактором Xi (см. Коэффициент множественной корреляции).

 Наиболее общим показателем тесноты связи всех входящих в уравнении регрессии факторов с результатом является коэффициент множественной детерминации; он представляет собой отношение части вариации результативного признака, объясняемого за счет входящих в уравнение факторов к общей вариации результативного признака.

1. Общая вариация (Yi - Y)²
2. Необъясненная вариация (Yi - У)
3. Объясненная = общая - необъясненная

 Коэффициент детерминации = объясненная / общая

Объясняется теми факторами, которые включены в модель.

 Значимость общего коэффициента корреляции.

 Для проверки используется распределение Фишера с вероятностью a и числами свободы:

Дискретный анализ является статистическим методом, который позволяет изучить различия между двумя и более группами объектов, по нескольким переменным одновременно. Он схож с множественно-регрессионным анализом, однако существует различие: при регрессионном анализе зависимая переменная является количественной, а в дискретном анализе - качественной.