32 Построение частотных распределений. Показатели центра распределения.
Первым шагом анализа получ. стандартиз. данных явл. подсчет числа (частоты) случаев по возможным значениям переменной или табулирования. Подсчет распределения частот значений переменной дает возможность построить таблицу, с указанием частоты, частости и накопленных частостей для всех значений этой переменной.
Для измерения характеристик объектов применяют след. типы шкал: номинальная, порядковая, интервальная и относительная. Диаграмма, построенная по результатам табулирования данных, измер. по интерв. относ. шкале, назыв. гистограммой. Визуальный анализ гистограммы позволяет определить: размах (диапазон) значений; типичные значения; рассеяние; общую конфигурацию данных. Нормальное распределение предст. собой гистограмму в виде колокола, где больш-во сконцентрировано в средней части диапазона значений, а остальные симметрично по бокам.
Показатели центра распределения отражают положение центра распределения, вокруг кот. концентрируются данные. Типическое значение – обобщенное число, кот. наилучшим образом представляет все значения конкретного набора данных
Показатель «среднее» ( инверв., относ. шкалы)
ср. арифм. прост. ср. арифм. взчеш.
Медиана (интер., относ., поряд. шкалы)
значение признака, кот. приходится на середину ранжированного рыда
1) если общее число рес. нечетное, медиана соотв-т значению варианта ответа респ., расп. в середине
2) если же четное- медиана рассчит. как полусумма 2х вариантов распол. в середине
Мода
наиболее часто встреч. категория выбор. распределении
- 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