 |
Статистические подходы к обработке маркетинговой информации
|
|
|
|
Сводка и группировка данных.
Понятия и виды рядов распределения.
Расчет средней арифметической простой и средней арифметической взвешенной.
Понятие и показатели вариации.
Структурные средние вариационного ряда.
Показатели корреляции.
6. Ошибка выборки. Определение оптимального объема выборки.
Сводка и группировка данных.
Понятия и виды рядов распределения.
После сбора данных в маркетинговом исследовании их необходимо обобщить (сводка) и разбить на группы (группировка).
Для того чтобы произвести группировку, необходимо сначала определить количество групп на которое будут разбиты полученные данные. Количество групп могут быть произвольными, а может определяться по форме.
= 
N – количество обследованных единиц.
После определения количество групп необходимо рассчитать размер интервала – разницу между нижней и верхней границами интервала (между наименьшими и наибольшими значениями в интервале).
Размер интервала определяется по формуле:
X min, X max – минимальное и максимальное значение изучаемого признака.
Если воспользоваться этими 2-мя формулами интервалы получаются равные, при произвольном подходе интервалы могут быть не равные.
Сгруппированные данные называются рядом распределения. Ряды распределения классифицируются по различным признакам:
1. В зависимости от того какой признак изучаете.
1.1 Атрибутивные – построенные по качественному признаку (например, пол, социальное или семейное положение и т.п.)
1.2 Вариационные – построенные по количественному признаку (возраст, доход и т.п.)
2. По способу задания изучаемого признака
|
|
|
2.1 Дискретные – значение признака задано единственным числом
2.2 Интервальные - значения признака заданного в интервале.
Эти два признака комбинируются между собой, а маркетинговом исследовании мы чаще имеем дело с интервальными вариационными рядами.
Такие ряды могут быть закрытыми (то есть имеют и min и max значения признака), открытыми (не имеют ни min и max значения) или полуоткрытыми/полузакрытыми (не имеют либо min, либо max значения признака).
Пример: проведено маркетинговое исследование роста студента в группе. Получены следующие результаты – 160,160,163,163,180,180,160,160,169,167,167,170,168,170,186,168.
Если сгруппировать полученные данные в дискретный ряд, то получим следующее
| Рост, см. Итого | Кол-во, чел. |
Левая часть дискретного ряда называется вариантами, правая – частотами.
Сформулируем интервальный ряд используя производственный подход.
Пример: Разделим полученные данные на 4 группы, тогда
= 6,5 см.
Построим закрытый ряд:
| Рост, см | Кол-во, чел |
| 160-166,5 166,5-173 173-179,5 179,5-186 Итого |
При произвольном подходе распределение получается не равномерным. В данном случае придется сделать 3 группы, 2 интервала будут иметь размер 6,5 см, а третий – 13 см (173-186).
Если ряд составлен таким образом, что одно и тоже значение признака попадает а 2 смежных интервала, то необходимо иметь в виду, что в предыдущем интервале оно включительно, а в последующем свыше этого значения.
Определим количество групп по формуле и построим закрытый, открытый и два полуоткрытых ряда
= 1 + 
= 5,2 см.
| Закрытый | Открытый | Полуоткрытый | Полузакрытый | |||||
| 160 – 165,2 165,5 – 170,4 170,4 – 175,6 175,6 – 180,8 180,8 – 186 | До 165,2 165,2 – 170,4 170,4 – 180,8 Свыше 180,8 | До 165,2 165,2 – 170,4 170,4 – 180,8 180,8 - 165 | 160 – 165,2 165,2 – 170, 4 170,4 – 180,8 Свыше 180,8 | |||||
| Итого | Итого | Итого | ||||||
| Итого |
|
|
|
Самый удобный для дальнейшей обработки закрытые ряды, поэтому все остальные ряды приводят к закрытому виду. Чтобы закрыть первый открытый интервал необходимо посмотреть на второй интервал и поднять его вверх.
Чтобы закрыть последний открытый интервал, необходимо посмотреть на предпоследний и перенести его размер вниз.
|
|
|
