АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Количественный анализ. Виды статистического анализа

Читайте также:
  1. A) Количественный прирост используемых факторов производства.
  2. II. Организация и этапы статистического исследования
  3. III. «Культ личности»: противоречивость критике и обществоведческого анализа.
  4. SWOT-анализ в качестве универсального метода анализа.
  5. SWOT-анализ.
  6. V2: ДЕ 29 - Введение в анализ. Предел функции на бесконечности
  7. Анализа.
  8. Антраценопроизводные. Локализация по органам и тканям, особ-ти хим строения, физ-хим-кие св-ва АП. Методы анализа.
  9. Билет 2(Понятие метода научного анализа.Основные методы познания экономических процессов и явлений.)
  10. Билет 23. Матрица SWOT – анализа.
  11. Биоэнергетический анализ.
  12. Введение в математический анализ.

Полученную в ходе сбора маркетинговую информацию следует упорядочить и формализовать. Для обработки небольших массивов информации (от нескольких десятков до ста анкет) можно использовать ручной метод. При больших объемах выборки и использовании специальных математических методов анализа используется компьютерная обработка информации.

Для обработки результатов опросов и статистического анализа используется специализированное программное обеспечение для научных и маркетинговых исследований, анализа информации и обработки данных. Это пакеты статистических программ – сложные программные продукты, которые широко применяются в практической и исследовательской работе в разных областях. Наиболее известными и широко используемыми являются программные продукты SPSS (Statistical package for social science) компании SPSS и Statistica компании Statsoft.

Первым шагом количественной обработки информации является подсчет частот появления каждого варианта признака (линейного распределения ответов на вопросы анкеты) и упорядочение полученных данных в таблице одномерного распределения. Подсчитанные частоты переводятся в процентные отношения, что позволяет оценить меру оценки или отношения респондентов к тому или иному признаку, а также сравнивать вариационные ряды с различным числом наблюдений. Для более наглядного распределения значений признаков прибегают к графическому представлению маркетинговой информации. Наиболее распространенными видами графического изображения являются графики, диаграммы, гистограммы. Для целей математического анализа и сравнительной характеристики различных распределений применяются обобщающие статистические показатели – среднеарифметическое, мода, медиана.

Дополнительным способом анализа данных является составление параллельных рядов. Чаще всего данные представляются в виде двумерных таблиц сопряженности. В строках указываются наблюдаемые значения первого признака, в столбцах – наблюдаемые значения второго признака. На пересечении строк и столбцов находятся частоты наблюдаемых пар значений.

Пример: Чувствуете ли Вы себя в безопасности на улицах города?
Варианты ответов Мужчины Женщины Всего
Да, чувствую себя в безопасности 3 * 37,5 5,9 62,5 10,2 8,0
Скорее да, чем нет 84,2 31,4 15,8 6,1 19,0
Трудно сказать 54,5 11,8 45,5 10,2 11,0
Скорее нет, чем да 45,0 17,6 55,0 22,4 20,0
Нет, не чувствую себя в безопасности 40,5 33,3 59,5 22,4 42,0
ВСЕГО 51,0 49,0 100,0
* В первой строке указывается абсолютное число ответов, во второй – процентное распределение по строке, в третьей – процентное распределение по столбцу.

Наиболее часто используются следующие процедуры количественного анализа данных: одномерные частотные распределения; таблицы сопряженности; сравнение средних; факторный анализ; кластерный анализ; регрессионный анализ; дисперсионный анализ; корреляционный анализ; многомерное шкалирование.

Выбор того или иного метода анализа зависит в первую очередь от поставленных гипотез, то есть вопросов, на которые мы хотим получить ответ. Исследование может носить описательный либо объяснительный характер. В первом случае достаточно сделать одномерный анализ – описать одну характеристику выборки в определенный момент времени. Во втором случае требуется многомерный анализ – установление взаимосвязей между двумя и более переменными с целью проверки причинных связей.

Выбор метода анализа зависит также от уровня измерения (шкалы) переменных: номинальный, ранговый, интервальный и метрический. Чем выше уровень шкалы, тем более сложные методы анализа данных можно применить. Так, для интервальных шкал применяется, например, регрессионный, факторный и кластерный анализ, а для номинальных шкал – одномерные частотные распределения, таблицы сопряженности.

 

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.)