Для высчитывания средних необходимо применять интервальную шкалу или шкалу отношений.
Если учитывать меры вариации, то при использовании номинальной шкалы применяется распределение частот, при применении шкалы порядков – кумулятивное распределение частот, а при использовании интервальной шкалы и шкалы отношений – среднее квадратическое отклонение.
58. Статистический вывод
Вывод является видом логического анализа, направленного на получение общих заключений обо всей совокупности на основе наблюдений за малой группой единиц данной совокупности.
Выводы делаются на базе анализа небольшого количества фактов.
Статистический же вывод сформирован на статистическом анализе итогов выборочных исследований и указан на отметку параметров совокупности в целом. В данном случае итоги выборочных исследований являются только отправной точкой для получения общих выводов.
Поскольку ошибки выборки бывают и в первом и во втором случаях, то можно сделать вывод. Для первого случая: около 30 % опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля, а для второго случая около 35 %.
При проведении маркетинговых исследований чаще всего применяются такие методы статистического вывода как: оценка параметров и проверка гипотез.
Оценка параметров генеральной совокупности – это процесс определения, который основываясь на данные о выборке, интервала, в котором находится один из параметров генеральной совокупности, например среднее значение. При этом используют такие статистические показатели как: средние величины, среднеквадратическую ошибку и желаемый уровень доверительности.
Когда используется статистический вывод применяют формулы, содержащие объективный характер, в основе которых лежат общепризнанные статистические концепции. В результате конечные выводы носят более объективный характер.
Иногда проводятся такие суждения, которые называются гипотезами. Они возникают по поводу конкретного параметра генеральной совокупности (величине средней, дисперсии, характере распределения, форме и тесноте связи между переменными) основываясь только на размышлении, интуиции и т. д.
Статистической гипотезой называется теория о свойстве генеральной совокупности, которое можно испытать, основываясь на данные выборки.
С помощью статистической процедуры можно определить применяемая ли для подтверждения гипотеза, основанная на результатах выборочных исследований, или следует ее отклонить.
При проведении простого арифметического сравнения величин характеристик точный вывод о достоверности гипотезы никогда сделать нельзя. Поэтому проводят статистическую проверку гипотезы, которая проходит в несколько этапов и включает в себя использование: выборочного значения характеристики, среднего квадратического отклонения, желательного уровня доверительности и гипотетического значения характеристики для генеральной совокупности в целом.
59. Анализ различий
Проверка существенности отличий состоит в сопоставлении ответов на один и тот же вопрос, полученных для двух или более самостоятельных групп респондентов. В некоторых случаях вызывает интерес сопоставление ответов на два или более автономных вопроса для одной и той же выборки. При проведении сравнения в расчет нужно принять два критических фактора : степень значительности отличий между величинами параметра для двух выборок и среднеквадратические ошибки двух выборок, устанавливаемые их объемами.
Для проверки значительной разницы между двумя измеренными средними применяется нулевая гипотеза . Она означает, что две совокупности, сопоставляемые по одному или нескольким признакам, не различаются друг от друга. При этом намечается, что существенная разница соотносимых величин приравнена нулю, а найденная по данным разница от нуля носит случайный характер.
Для проверки значимости разницы между двумя измеренными средними (процентами) первоначально проводится их сопоставление, а затем приобретенная разница перемещается в значение среднеквадратических ошибок и определяется, насколько велики отклонения от гипотетического нулевого значения.
Как только выявляются среднеквадратические ошибки, параллельно находится площадь под нормальной кривой распределения и появляется возможность сделать вывод о вероятности выполнения нулевой гипотезы.
Выборочное распределение рассматривается как выборочное распределение разницы между средними (процентными мерами). Если нулевая гипотеза достоверна, то разделение разницы является нормальной кривой со средней, равной нулю, и среднеквадратической ошибкой, равной единице.
Среднеквадратическая ошибка средней кривой разницы равна нулю. Исходя из высокой значимости среднеквадратических ошибок вероятность правильности нулевой гипотезы об отсутствии отличия между двумя средними должна быть ниже 0,001.
Итоги испытания интерпретируются в таком порядке. Если бы гипотеза была истиной, то создав большое количество выборок, проводя всякий раз сравнения, пришли бы к выводу, что 99 % разницы будет лежать в пределах ±2,58 среднеквадратической ошибки нулевой разницы.
Следовательно, может быть произведено лишь одно сравнение и можно полагаться исключительно на концепцию выборочного распределения.
60. Определение и интерпретация связей между двумя переменными
Выделяют такие виды связей между переменными :
1) немонотонная;
2) монотонная;
3) линейная;
4) криволинейная.
Немонотонная связь характеризуется существованием (отсутствием) одной переменной, систематически связано с существованием (отсутствием) прочей переменной, но ничего не известно о направлении данного взаимодействия.
Монотонная связь характеризуется вероятностью указать лишь общее направление связи между двумя переменными без употребления каких-либо количественных характеристик.
Нельзя сказать, насколько определенный подъем одной переменной подталкивает к подъему иной переменной. Существуют только две разновидности подобных связей : увеличение и уменьшение.
Линейная связь дает возможность понять прямолинейную зависимость между двумя переменными. Знание количественной характеристики одной переменной автоматически предопределяет знание величины другой переменной.
Криволинейная связь характеризует связь между переменными, носящую более сложный характер по соотнесению с прямой линией.
В зависимости от своего вида связь может быть охарактеризована путем дефиниции ее наличия (отсутствия), направления и силы.
Существование характеризует присутствие или отсутствие систематической связи между двумя исследуемыми переменными; оно имеет в распоряжении статистическую природу. Проведя испытание статистической значимости, определяют, существует ли зависимость между данными. Если результаты исследования отклоняют нулевую гипотезу, то зависимость между предоставленными данными существует.
Прежде всего определяется статистическая значимость коэффициента корреляции. Безотносительно к его абсолютной величине коэффициент корреляции, не имеющий статистической значимости, лишен смысла. Статистическая значимость проверяется с помощью нулевой гипотезы, которая констатирует, что для совокупности коэффициент корреляции равноправен нулю. Если нулевая гипотеза отрицается, это, следовательно, означает, что коэффициент корреляции для выборки является важным и его значительность для совокупности не будет равноправна нулю.
Если коэффициент корреляции оказался статистически значимым, с содействием отдельного совокупного правила «большого пальца» обусловливается сила отношения.
61. Подготовка заключительного отчета о проведенном исследовании
Маркетолог, как хороший специалист, должен понимать, насколько важной является качественная упаковка для продаваемого товара. Результаты маркетинговых исследований также должны быть качественно «упакованы». Грамотное составление заключительного отчета об исследовании является очень важной характеристикой менеджера.
Основная часть отчета состоит из:
1) введения;
2) характеристики методологии исследования;
3) обсуждения полученных результатов;
4) констатации ограничений, а также выводов и рекомендаций.
Эффективная коммуникация между пользователями исследования и специалистами, проводящими его, очень важна для исследовательского процесса. Ключевым элементом коммуникации обычно является формальная презентация. Она проводится дважды в ходе процесса исследования :
1) презентация предложения о проведении исследования. Здесь клиент должен принять, изменить или отвергнуть его;
2) презентация результатов исследования, когда внимание уделяется решениям, связанным с целью исследования, а также даются рекомендации относительно целесообразности проведения дальнейших исследований.
Рекомендации по успешной подготовке и проведению презентаций. Цель этого материала – помочь избежать неэффективных презентаций. Они могут быть письменными, устными или тем и другим одновременно. Человек, проводящий презентацию, должен:
1) обращаться к конкретной аудитории. Во-первых, узнать аудиторию, ее профессиональный состав и цели. Наиболее эффективные презентации напоминают диалог или доклад, направленный в адрес конкретного человека. Основное условие создания такого напоминания – как можно более точная идентификация членов аудитории. Часто презентация предлагается двум или более аудиториям. При проведении устной презентации факт присутствия представителей различных аудиторий следует отметить посредством таких обращений, как: «Далее мне необходимо изложить некоторые сведения по оборудованию. Инженеры, которые присутствуют в аудитории, могут помочь, проверив, не пропустил ли я что-нибудь». Это будет приятно инженерам, поэтому они, скорее всего, не будут скучать и болтать друг с другом, а попытаются оказать содействие;