Примеры вопросов, сформулированных с использованием шкалы порядка

Тема 4. Методы анализа маркетинговой информации

Обработка и преобразование данных

Процесс подготовки данных маркетинговых исследований включает проверку анкет, редактирование, кодирование, преобразование, очищение данных, статистическую корректировку данных, выбор стратегии анализа данных.

Проверка анкет является первым этапом в технологии проверки данных анкетирования. Проводится подсчет анкет, если была установлена заранее величина выборки. Проверяется полнота заполнения анкет, качество проведенного исследования. Если исследование заказывалось в сторонней организации, то проверка анкет может включать и контрольную проверку на правильность и достоверность информации путем повторного опроса.

Редактирование призвано выявлять несоответствие маркетингового исследования каким-либо требованиям или стандартам. Редактирование необходимо для повышения точности и аккуратности представленной в анкетах информации.

Кодирование данных —способ представления полученной информации в виде символов, знаков, цифр с целью удобства ее использования для компьютерной или другой обработки. Кодирование представляет собой процесс по преобразованию маркетинговой информации в код, что должно предусматриваться в самом информационном носителе — анкете. Информация, полученная в результате исследования и образующая код, распределяется по столбцам.

Процесс кодирования осуществляется в три этапа:

• устанавливаются категории кодирования (группы, подгруппы, классы, виды и т.д.), к которым будут относиться ответы;

• назначаются кодовые номера категорий;

• разрабатывается книга кодов.

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

Преобразование данных имеет следующие функции: обобщение, определение концепции (концептуализация), перевод результатов статистического анализа на понятный для менеджера язык (коммуникация), определение степени соответствия полученных результатов всей совокупности (экстраполяция).

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.

Статистическая корректировка данных представляет собой это процедура подготовки маркетинговой информации. Она включает: взвешивание, переопределение переменной и преобразование шкалы измерения.

 

Шкалы измерений и их использование

Для сбора данных разрабатываются анкеты (вопросники). Информация для их заполнения собирается путем проведения измерений. Под измерением понимается определение количественной меры или плотности некой характеристики (свойства), представляющей интерес для исследователя. Измерение - это процедура сравнения объектов по определенным показателям или характеристикам (признакам, атрибутам).

Измерения проводят с помощью различных шкал. Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой будет располагать исследователь при изучении какого-то объекта. Выделяют следующие шкалы измерений:

  • наименований;
  • порядка;
  • интервальную;
  • отношений.

Шкала наименований

Шкала наименований ставит в соответствие описываемым объектам только их название — никакие количественные характеристики не используются. Объекты измерения распадаются на множество взаимоисключающих и исчерпывающих категорий.

Примеры вопросов, сформулированных с использованием шкалы наименований
1. Пожалуйста, укажите ваш пол: мужской/женский.

2. Выберете марки молочной продукции, которые вы обычно покупаете:

  • Простоквашино
  • Веселый молочник
  • Лианозовское
  • Брест-Литовск

3. Согласны или не согласны вы с утверждением, что имидж марки «Простоквашино» основан на выпуске продукции высокого качества: согласен / не согласен.

Шкала порядка

Шкала порядка позволяет ранжировать респондентов или их ответы. Для того чтобы шкальные оценки отличались от чисел в обыденном понимании, их на порядковом уровне называют рангами — например, частоту покупки определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще). При ранжировании производится оценивание по измеряемому качеству совокупности объектов путем их упорядочивания по степени выраженности выбранного признака. Первое место, как правило, соответствует наиболее высокому уровню. Каждому объекту приписывается оценка, равная его месту в данном ранжированном ряду.

Однако такая шкала указывает только относительную разницу между измеряемыми объектами.

Примеры вопросов, сформулированных с использованием шкалы порядка

1. Пожалуйста, проранжируйте фирмы — производители электронной продукции в соответствии с системой вашего предпочтения. Поставьте «1» фирме, которая занимает первое место в системе ваших предпочтений; «2» — второе и т.д.:

  • Простоквашино
  • Веселый молочник
  • Лианозовское
  • Брест-Литовск

2. Из каждой пары бакалейных магазинов обведите кружком тот, который вы предпочитаете:

  • «Крогер» и «Первый национальный»
  • «Первый национальный» и A&P
  • A&P и «Крогер».

3. Что вы скажете о ценах в «Седьмом континенте»:

  • Они выше, чем в «Перекрестке»
  • Те же самые, как и в «Перекрестке»
  • Ниже, чем в «Перекрестке».

Шкала интервалов

Интервальная шкала обладает характеристикой расстояния между отдельными градациями шкалы, измеряемого с помощью определенной единицы измерений, то есть используется количественная информация. В данном случае можно решить, равны они или нет, а если не равны, то какая из двух больше. Частным случаем шкалы интервалов является шкала Лайкерта (подробнее эту шкалу мы рассмотрим ниже)