Введение (стр. 8 )

Рис. 1.29. Диалоговое окно Values to Count

 

Запустив процедуру, мы получим новую переменную с результатами расчетов. В дальнейшем мы можем построить по данной переменной линейное распределе­ние (см. раздел 2), чтобы узнать, сколько респондентов используют при поиске сантехники только один, два, три, четыре или пять источников информации.

1.5.5. Коррекция нерепрезентативности выборки

В практике маркетинговых исследований случается, что собранные в ходе опроса данные не соответствуют параметрам генеральной совокупности (то есть являют­ся нерепрезентативными). Такие ситуации возникают, если заложенные перед началом исследования социально-демографические квоты были искажены в ре­зультате нарушения методологии проведения исследования, ошибок в работе ин­тервьюеров или недостаточного контроля проведения полевых работ.

Например, в результате проведения контрольных мероприятий после завершения основных полевых работ были выявлены многочисленные факты некорректного заполнения анкет интервьюерами или даже фальсификация анкет, вследствие чего из итоговой базы данных пришлось удалить некоторую часть анкет. Очевидно, что в этом случае социально-демографические квоты, заложенные в начале исследо­вания и обеспечивающие соответствие параметров выборки параметрам общей генеральной совокупности (репрезентативность), скорее всего, изменятся. Это в свою очередь приведет к тому, что выводы, основанные на результатах проведен­ного опроса, не могут быть отнесены к генеральной совокупности. То есть мы не можем утверждать, что наши выводы действительно отражают мнение реальных потребителей. Исследование фактически теряет свой смысл.

Если полученная выборка является нерепрезентативной, применяется метод кор­рекции параметров выборки путем взвешивания. Приведем пример. Известно, что доля мужчин всего населения России составляет 45,5 %. В результате проведения всероссийского исследования оказалось, что доля мужчин в выборке составляет 72,1 %. Следовательно, полученная выборка является нерепрезентативной. Для устранения ошибки следует провести взвешивание, то есть скорректировать по­лученные значения переменной Пол (dl) на весовой коэффициент. Данный коэф­фициент рассчитывается для каждой социально-демографической группы по сле­дующей формуле:

где — весовой коэффициент; — значение исследуемого параметра в генераль­ной совокупности; — значение исследуемого параметра в выборке.

В нашем случае весовой коэффициент должен рассчитываться для двух социаль­но-демографических групп: мужчин и женщин. (Если у вас большое количество групп, весовой коэффициент следует рассчитывать для каждой группы.) Для муж­чин А будет равна: 45,5 % / 72,1 % ≈0,63. Так как у нас всего две группы, подлежа­щие взвешиванию (мужчины и женщины), то весовой коэффициент для женщин будет рассчитан так: (100 % - 45,5 %) / (100 % - 72,1 %) = 54,5 % / 27,9 « 1,95. (Если у вас большое количество групп, подлежащих взвешиванию, вам нужно знать значения параметров генеральной совокупности для каждой из групп.)

Итак, на первом этапе мы получили весовые коэффициенты, которые помогут нам скорректировать полученную нерепрезентативную выборку. Теперь необходимо создать новую переменную в файле данных SPSS, которая будет содержать для каждого респондента его вес (то есть для мужчин — 0,63, а для женщин — 1,95). Проще всего перекодировать с образованием новой переменной (как было описа­но в разделе 1.5.3.2).

В настоящем пособии мы не описываем важный элемент SPSS — программный синтаксис. Данный элемент является альтернативой использованию диалоговых окон в SPSS. Другими словами, все то, что можно сделать при помощи мыши в диалоговых окнах (и многое другое), можно выполнить посредством программного синтаксиса. В некоторых случаях его использование является предпочтительным. В частности, в нашем примере для создания новой весовой переменной удобнее воспользоваться синтаксисом. Откройте редактор синтаксиса File ► New ► Syntax. На экране появится окно, показанное на рис. 1.30. Введем в нем следующие команды:

if dl=l weight=45.5/72.1 .

if dl=2 weight=54.5/27.9 .

exe.

Обратите внимание, что в синтаксисе SPSS символ, отделяющий целую и дроб­ную части числа, — всегда точка, а не запятая. Также следует внимательно отно­ситься к точкам в конце каждой строки. Эти точки дают понять интерпретатору SPSS, что следует выполнить данную команду. Последовательность символов ехе. на третьей строке запускает процедуру синтаксиса. Рекомендуется использовать не приблизительные значения весовых коэффициентов (0,63 и 1,95), а вычисляе­мые выражения (45.5/72.1 и 54.5/27.9); что обеспечивает точность расчетов. Пос­ле того как вы введете указанные строки в редакторе синтаксиса (см. рис. 1.30), выделите их все (это очень важно) и затем нажмите Ctrl+R или на кнопке ► на панели инструментов окна синтаксиса.

В результате работы процедуры синтаксиса будет создана новая переменная weight, содержащая весовые коэффициенты для каждого респондента. Теперь осталось только провести собственно процедуру взвешивания каждого респондента на его весовой коэффициент. В этом вам поможет диалоговое окно Weight Cases (Data ► Weight Cases). В данном диалоговом окне (рис. 1.31) следует выбрать параметр Weight cases by, затем в левом списке всех доступных переменных выбрать весовую переменную (в нашем случае weight) и перенести ее в поле Frequency variable, при щелч­ке на кнопке ОК база данных будет скорректирована на весовые коэффициенты, и репрезентативность данных будет восстановлена. Для отмены взвешивания сле­дует в данном диалоговом окне установить переключатель в положение Do not weight cases.

Рис. 1.31. Диалоговое окно Weight Cases

 

Если искажение квот в выборке произошло не только по одной социально-демо­графической переменной, а сразу по нескольким (например, не только по полу, но и по возрасту и уровню образования), следует сначала создать отдельные весовые переменные для каждой из искаженных социально-демографических переменных, а затем создать новую общую весовую переменную, которая будет произведением всех отдельных весовых коэффициентов (то есть для каждого респондента: вес по полу, вес по возрасту, вес по образованию).

При всей кажущейся простоте корректировки репрезентативности при помощи взвешивания следует иметь в виду, что для использования данного метода суще­ствуют серьезные ограничения. Например, часто число респондентов во взвешен­ной базе данных оказывается иным, чем в невзвешенной. Это происходит из-за того, что сумма весовых коэффициентов по всем респондентам не равна общему количеству респондентов. Также нужно весьма осторожно подходить к интерпре­тации статистических тестов по взвешенной базе. Поскольку число респондентов с определенными социально-демографическими характеристиками во взвешенной базе искусственно увеличивается (в нашем случае это доля женщин), рассчитан­ная статистическая значимость является некорректной. Таким образом, взвеши­вание рекомендуется проводить для построения общих (линейных) распределе­ний.

Итак, в главе 1 мы подробно рассмотрели часто используемые в маркетинговых исследованиях методы манипуляции с данными. SPSS содержит массу других до­полнительных возможностей, но в данном пособии мы не стали их приводить, по­скольку на практике эти методы не находят широкого применения.

Глава 2 Описательный анализ

и линейные распределения

Статистический анализ данных — основное предназначение SPSS (в отличие, например, от Microsoft Excel или Microsoft Access). Графическая подсистема данного программного ком­плекса, внешний вид создаваемых отчетов и возможности элек­тронной таблицы оставляют желать лучшего; пользовательский интерфейс рассчитан на лиц, хорошо знакомых со статистикой. Некоторые статистические процедуры (например, множест­венный дисперсионный анализ по методу Фишера) вызыва­ются исключительно при помощи программного синтаксиса (Syntax), работа с которым требует определенных навыков программирования. Но все же, несмотря на эти недостатки, в настоящее время SPSS является одной из лучших программ для проведения профессионального статистического анализа в самых различных областях человеческой деятельности: в биз­несе, психологии, медицине и т. д.

Данный раздел знакомит читателя с основными статистически­ми процедурами и методами статистического моделирования, наиболее часто применяемыми в маркетинговых исследовани­ях. Практически все описываемые статистические функции могут применяться для решения нескольких задач. В этом смысле предлагаемое общепринятое разделение методов ста­тистического анализа на описательный анализ, анализ разли­чий, ассоциативный и классификационный анализ весьма ус­ловно и отражает лишь общие тенденции их использования именно в маркетинговых исследованиях. Прежде чем присту­пить к рассмотрению статистических функций SPSS, сделаем одно существенное отступление необходимое для понимания всех последующих разделов этого пособия.

Одним из центральных понятий в статистике является ста­тистическая значимость (р). Именно на основании статисти­ческой значимости в большинстве процедур SPSS проверяет­ся практическая пригодность построенных моделей. По сути, статистическая значимость — это вероятность наступления ненаступления исследуемого события. Уровень р ≤ 0,05 часто используется в качестве критерия установления статистиче­ской значимости. Он означает, что с вероятностью 95 % мож­но утверждать: исследуемое событие произошло неслучайно, то есть связано с какой-то системой. В табл. 2.1 представлен наиболее распростра­ненный способ интерпретации различных уровней значимости в маркетинговых исследованиях.