Общая характеристика основных статистических методов анализа

Методы статистического анализа информации — это совокупность статистических методов обработки, сравнения, классификации, моделирования и оценки данных, полученных в результате количественных маркетинговых исследований (рис. 9.2).

По характеру решаемых задач и используемого математического аппарата методы статистического анализа можно разделить на четыре основные группы.

1. Одномерный статистический анализ позволяет анализировать эмпирическое распределение измеренных в маркетинговом исследовании признаков. Здесь вычисляются дисперсии и средние арифметические значения признаков, определяются частоты встречаемости различных градаций признаков. Поскольку измеренный в ходе исследования признак есть случайная величина, порожденная содержательной стороной исследуемого объекта, то анализируется степень близости значения эмпирического распределения к известным законам распределения случайных чисел, прежде всего к закону нормального распределения.

Рис. 9.2. Основные методы анализа маркетинговой информации

Анализ информации практически при каждом маркетинговом исследовании начинается с расчета одномерного распределения. Эта процедура используется для достижения следующих целей:

• — определения степени отсутствия ответов по позициям анкеты (если процент отсутствия ответов слишком высокий, то возникает сомнение в качестве анкеты);
• — локализации грубых ошибок (грубой является ошибка, которая возникает при редактировании, кодировании, клавиатурном наборе или расчете данных);
• — локализации посторонних значений (если значение показателя значительно отличается от остальных значений, аналитик предпочитает обрабатывать его как особое событие);
• — определения эмпирического распределения рассматриваемой переменной (строится простое или накопленное распределение в виде гистограмм или ломаных линий);
• — расчета суммарных статистик.

По результатам расчета одномерных распределений строятся графики и диаграммы, которые дают наглядное изображение полученной информации. Наиболее часто в маркетинговых исследованиях используются столбчатые и круговые диаграммы.

• 2. Анализ сопряженности и корреляции признаков предполагает использование совокупности статистических методов, связанных с вычислением парных корреляций между признаками, измеренными в количественных шкалах, и анализ таблиц сопряженности для качественных признаков. Основную роль здесь играет выбор меры связи между измеренными показателями и характер выходных показателей, определяющих содержательную сторону изучаемых объектов. Кроме выраженности (силы) показателя взаимосвязи обязательно определяется его значимость (уровень доверительного интервала).
• 3. Проверка статистических гипотез. Эта группа методов позволяет подтвердить или опровергнуть определенную статистическую гипотезу, обычно связанную с содержательным выводом исследования. Гипотеза подтверждается или опровергается при принятом уровне значимости (обычно 0,05) в соответствии с выбранным типом критерия (например, х²), при этом учитывается как выраженность (сила) статистического показателя связи, так и количество степеней свободы в распределении признака.
• 4. Многомерный статистический анализ, на основе которого анализируются количественные зависимости отдельных содержательных сторон исследуемого объекта от множества его признаков.

Конкретный вид используемого метода зависит от характера измеренных признаков и целей исследования. Наиболее часто применяются методы анализа совместного влияния признаков (регрессионный, дисперсионный), методы выявления и оценки скрытых факторов (факторный, логлинейный) и методы многомерной классификации (кластерный, дискриминантный).

Ниже дана краткая характеристика основных статистических методов анализа, используемых в маркетинговых исследованиях. Методики расчета и формулы не приводятся, в случае необходимости следует обратиться к литературе по статистическому анализу^[1].

• [1] См., например: Таганов Д. II. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях. СПб.: Питер, 2005.