АНАЛИЗ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ

После кодирования и записи информации на определенных носителях неизбежно возникает необходимость использования элементарных методов статистического анализа, из которых основными являются следующие:

1) группировка данных в таблицы (простое табулирование);

Пример 1. Ответы на вопрос «Какое значение имеет для Вас месторасположения автосалона?»:

· Очень большое

· Достаточно большое

· Незначительное

· Абсолютно не имеет

Ответы могут быть представлены в таком виде:

Таблица 6 – Простое табулирование

2) Перекрестное табулирование. Это более сложный анализ, который предполагает составление комбинированных таблиц, демонстрирующих зависимость одной переменной от другой.

Пример 2: Ответы на вопрос «Какое значение имеет для Вас месторасположения автосалона?» и «Ваш возраст»:

Таблица 7 – Перекрестное табулирование

3) выбор показателя, отражающего общую (центральную) тенденцию и его статистическое оценивание (определение наиболее точного приближенного значения параметра) по выборочным данным;

4) определение диапазона возможных значений переменных и выбор показателей рассеивания;

Для интервальных или пропорциональных переменных при измерении центральной тенденции обычно используется среднее арифметическое значение. Его рассчитывают как средневзвешенное значение с учетом количества наблюдений, имеющихся в каждом интервале.

Простой расчет среднего значения может быть обманчивым, поэтому он должен сопровождаться расчетом показателей вариации ( рассеивания ), которые описывают структуру распределения. Поэтому для интервальных и пропорциональных переменных используют следующие показатели рассеивания:

· диапазон наблюдаемых значений ( x_min, x_max );

· коэффициент вариации ( n );

Используется в тех случаях, когда степень рассеивания более естественно описывать, сопоставляя ее со средним значением.

Коэффициент вариации — величина безразмерная. Выборочная характеристика коэффициента вариации рассчитывается по формуле:

Дисперсия. Часто для обозначения теоретической дисперсии используют греческую букву «сигма» и обозначают ее s ². выборочная дисперсия случайной величины обычно обозначается s² и рассчитывается по формуле:

где n – количество наблюдений; x_i – значение исследуемого признака в i -м наблюдении выборки; – среднее значение в выборке.

Среднее квадратическое отклонение (классический показатель рассеивания случайной величины получается извлечением квадратного корня из дис­персии). Формула расчета выборочного среднеквадратического отклонение имеет вид:

5) оценка представительности и объективности данных и т.д.

Такой простой статистический анализ может помочь сделать выводы об общей структуре данных и предварительные выводы о справедливости некоторых гипотез, выдвинутых на предшествующих этапах исследования.

При выполнении данного этапа работы студентам рекомендуется использовать компьютерные программы EXEL, STATISTICA, SPSS и др. Это позволит представить результаты анализа не только в виде таблиц, но и диаграм, которые должны быть представлены в курсовом проекте.

ВЫВОДЫИ РЕКОМЕНДАЦИИ

В заключение курсового проекта студентам следует представить основные результаты маркетингового исследования в виде выводов и рекомендаций по решению выдвинутой проблемы.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Белявский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз: Уч. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 320с.

2. Голубков Е. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика (2–е изд.). – М.: Финпресс, 2000. – 446 с.

3. Косенков С.І. Маркетинговi дослiдження. – К.: Скарби, 2004. – 464 с.

4. Маркетингові дослідження. Навч.-метод. посіб. /за ред. А. Войчака – Київ.: КНЕУ, 2001. – 106 с.

5. Парсяк В.Н. Маркетинговые исследования. – К.: Наук. думка, 1995. – 145с.

6. Полторак В.А. Маркетинговые исследования: методы и технологии. – Днепропетровск: Арт-Пресс, 1998. – 136 с.

7. Старостіна А.О. Маркетингові дослідження. Практичний аспект. – К.: Наукова думка, 1998. – 256 с.

8. Черчилль Г. Маркетинговые исследования. – СПб.: Питер, 2001. – 752 с.

СОДЕРЖАНИЕ

Вступление.................................................................................... 3

1. Структура курсового проекта................................................. 4

2. Содержание курсового проекта 4

2.1. Определение предмета исследования 4

2.2. Постановка проблемы, требующей решения....................... 5

2.3. Формулировка гипотез и определение состава собираемой информации 6

2.4. Разработка плана исследования........................................... 8

2.4.1 Определение состава наблюдаемых переменных........ 8

2.4.2 Источники получения информации............................... 8

2.4.3 Выбор метода сбора информации................................. 10

2.4.4 Выбор метода записи и хранения.................................. 10

2.4.5 Выбор метода анализа информации............................ 12

2.5. Организация сбора информации.......................................... 13

2.6. Запись, проверка и первичная обработка информации...... 13

2.7. Анализ и интерпретация информации.................................. 16

2.8. Выводы и рекомендации....................................................... 18

Список литературы...................................................................... 19