36. Показатели оценки статистической значимости и тесноты связи переменных, включенных в состав таблицы сопряженности.
Стат критерий χ2 исп. для проверки стат значимости наблюдаемых связей в таблицах сопряженности признаков и позволяет определить наличие или отсутствие значимой связи между 2 переменными. где fe = foij – наблюдаемое, feij – ожидаемое кол-во случаев в (ij)-й клетке, nr – итоговое число в строке, nc – в колонке, n – полный размер выборки, r – кол-во строк, с – столбцов. Найденное расчетное χ2 сравнивается с таблицей критич. значений для опред. числа степеней свободы: (r-1) (c-1). Если расчетное значение χ2 > χ кр, то Н0 отклоняется.
Коэф. Фишера исп. для измерения тесноты связи при анализе таблиц с 2 строками и 2 столбцами: Ф = гдеn – размер выборки. Если Ф=0, то связь отсутствует, а при сильной связи Ф→1 (Ф>0,5 – связь сильная). Коэф. сопряженности признаков Пирсона – мера тесноты связи для таблиц любого размера. С = Чем ближе к 1, тем теснее связь. V-коэф. Крамера – мера тесноты связи, исп. в таблицах больших по размеру, чем 2х2. V = илиV= Чем ближе к 1, тем теснее связь.
Коэф. «лямбда» исп. в случае измерения переменных с пом. номин. шкалы. Ассимметр. коэф. «лямбда» - мера выраженного в % улучшения прогнозирования значения зависимой переменной при данном значении независимой. Если =1, то прогноз мб сделан без ошибок. Рассчитывается для каждой из зависимых. Симметричный – мера выраженного в % общего улучшения прогнозирования, когда прогноз сделан в обоих направлениях.
37. Проверка гипотез о различиях между значениями переменных: параметрические методы.
Параметрические методы применяются в случае, если данные представлены интервальной шкалой.
В случае если исследуется 1 выборка, для определения различий между значениями переменных используется t-критерий и z-критерий.
При исследовании 2-х независимых выборок используется двухгрупповой t-критерий или F-критерий для среднего и z-критерий для доли.
При исследовании 2-х парных выборок используется парный t-критерий.
38. Проверка гипотез о различиях между значениями переменных: непараметрические методы.
Непараметрические методы применяются в случае, если данные представлены номинальной или порядковой шкалой.
В случае если исследуется 1 выборка, для определения различий между значениями переменных используется критерий χ2 и критерий Колмогорова-Смирнова.
При исследовании 2-х независимых выборок используется критерий χ2 двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова, медианный U-критерий.
При исследовании 2-х парных выборок используется критерий χ2 критерий знаков, критерий Вилкоксона.
39. Однофакторный дисперсионный анализ (ОДА).
ДА – статистический метод изучения различий между выборочными средними для 2 и более совокупностей.
Процедура выполнения ОДА:
1) определение зависимой и независимой переменной;
Для каждой группы наблюдений Х существует n наблюдений Y, соответственно размер выборки в каждой группе X=n.
Размер общей выборки: N=n*c, где n – кол-во наблюдений; с – кол-во категорий.
Обязательные условия: зависимая переменная д.б. измерена с помощью интервальной или относительной шкалы; наличие категориальной независимой переменной (1 или больше), называемой фактором.
Однофакторная дисперсионная модель: Xij = μ+Fi+εij, где
Xij – значение исследуемой переменной, полученное на i-ом уровне фактора с j-ым №.
μ – общая средняя.
Fi – эффект, обусловленный влиянием i-ым уровнем фактора.
εij – остаточный член, значения которого определяются влиянием неконтролируемых факторов.
2) разложение полной дисперсии – разделение дисперсии зависимой переменной на дисперсию, обусловленную внутригрупповой изменчивостью:
SSY = SSмежгрупповая+SSвнутригрупповая = SSх+SSошибки
SSY – полная дисперсия переменной Y.
SSмежгрупповая – вариация переменных Y, обусловленная различием средних между группами.
SSвнутригрупповая – вариация переменных Y, обусловленная вариацией внитри каждой группы категорий.
SSY = ; SSмежгрупповая = ; SSошибки = , где
Yi – отдельное наблюдение; Yij – i-ое наблюдение в j-ой группе; - средняя для всей выборки; - средняя дляj-ой группы.
- 2.Объекты ми:
- 4. Система анализа информации представляет собой набор современных логических, эконом- математических и эконом- стат методик обработки информации:
- 5.Основные направления анализа полученной информации
- 6. Разработка маркетинговой стратегии:
- 5. Формулирование цели маркетингового исследования. Формирование рабочей гипотезы. Методы генерирования рабочих гипотез.
- 6. Разработка плана маркетингового исследования.
- 7. Сбор и анализ вторичной информации.
- 8. Анализ избранных случаев.
- 9. Метод фокус-групп: характеристика и этапы использования.
- 10. Глубинные интервью: характеристика и этапы использования.
- 11. Проекционные методы (пм) исследования: характеристика и этапы использования.
- 12. Общая характеристика выборочных методов.
- 13. Детерминированные и вероятностные методы расчета выборки.
- 14. Расчет размера и ошибки выборки в случае вероятностного метода отбора.
- 15. Методы проведения опроса. Этапы использования метода опроса.
- 16. Разработка анкеты. Формулировка и оценка вопросов. Выбор последоват. Вопросов. Тестирование анкеты и ее корректировка.
- 21.Концепция причинности в маркетинге. Причинно-следственные связи.
- 22.Этапы разработки и проведения эксперимента.
- 23.Обеспечение валидности экспериментов. Возможные угрозы валидности. Контроль факторов, снижающих валидность.
- 24.Классические модели эксперимента: предварительные модели.
- 25.Классические модели эксперимента: истинные модели.
- 26.Классические модели эксперимента: модели квазиэксперимента.
- 27.Статистические модели эксперимента.
- 28.Пробный маркетинг как вид контролируемого эксперимента.
- 29. Подготовка данных к анализу: редактирование и кодирование данных. Категориальная и дихотомическая кодировка.
- 30 Подготовка данных к анализу: составление базы данных, табулирование, корректировка.
- 31 Логические методы анализа: экспертный анализ, контент – анализ.
- 32 Построение частотных распределений. Показатели центра распределения.
- 33.Показатели вариации и формы распределения данных.
- 34.Этапы проверки гипотез о связях между переменными. Нулевая и альтернативная гипотезы. Статистический критерий. Уровень значимости. Критическая область.
- 35.Построение таблиц сопряженности признаков. Введение третьей переменной.
- 36. Показатели оценки статистической значимости и тесноты связи переменных, включенных в состав таблицы сопряженности.
- 40. Многофакторный дисперсионный анализ. Ковариационный анализ.
- 40.Ковариационный анализ.
- 41. Корреляционный анализ.
- 42. Регрессионный анализ.
- 43. Множественный регрессионный анализ. Нелинейная регрессия.
- 44. Метод пошаговой регрессии. Проблема мультиколлинеарности.
- 45. Оценка регрессионной модели. Проверка адекватности модели регрессии.
- 46. Дискриминантный анализ (да): цели, этапы выполнения
- 48. Кластерный анализ (ка): суть метода, этапы выполнения анализа, вращение факторов.
- 49. Многомерное шкалирование (мш) и совместный анализ (са)
- 50. Международные маркетинговые исследования.
- 51.Отчет о маркетинговом исследовании. Презентация отчета. Поддержка клиента и оценка эффективности проекта.
- 1. Подготовка отчета.
- 17. Измерение и шкалирование. Типы шкал
- 18. Методы сравнительного и несравнительного шкалирования
- 19. Этапы использования метода наблюдения. Оценка надежности наблюдения
- 20. Полевые работы