Диплом: Использование SPSS в маркетинговых исследованиях - текст диплома. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Диплом

Использование SPSS в маркетинговых исследованиях

Банк рефератов / Маркетинг и реклама

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Дипломная работа
Язык диплома: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 761 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной дипломной работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

20 Министерство образования Россий ской Федерации Московская государс твенная акаде мия тонкой химической технологии им . М . В . Ломоносова Бакалавриат по направлению 521500 «Менеджмент». К а ф е д р а «М а р к е т и н г а и м е н е д ж м е н т а» Квалификационная работа бакалавр а На тему : «Использование SPSS в маркетин говых исследованиях» И.О . Зав . Кафедро й «Маркетинга и менеджмента» , к.т.н ., доцент : Люкманов В.Б . Руководитель работы , доцент : Фёдоров Л.А . Студент группы М -41: Ши рков С.А . Москва , 2002. План работы. Введение. Глава 1. Марк етинговые исследования 1.1. Процесс маркетинговых исследований 1.1.1. Определение проблемы и целей исследования 1.1.2. Определение объектов исследования 1.1.3. Разработка плана сбо ра информации 1.1.4. Сбор данных 1.1.5. Анализ данных 1.1.6. Представление результатов Глава 2. И спользование программ ы статистической обработки SPSS при анализе резу льтатов маркетинговых исследований 2.1. Ввод данных и определение типов переменных 2.2. Возможности SPSS по использованию методов опис . статистики 2.3. Построение таблиц сопряженности 2. 4. Вычисление корреляционных функций 2.5. Расчет t-критерия 2.6. Регрессионный анализ 2.7. Редактирование таблиц и графиков в окне Навигатора Вывода Заключение. Приложение 1. Приложение 2. Список литературы. Введение. Маркетинг затрагивает интерес ы каждог о из нас в любой день нашей жизни . Мы просыпаемся , когда радиочасы «Касио» вкл ючаются на песне Майкла Джексона . В ванной мы чистим зубы пастой «Колгейт» , бреемся бритвой «Жиллетт» , освежаем рот антисептиком «Плекс» , опрыскиваем волосы лаком «Рев л он» и пользуемся множеством друг их туалетных принадлежностей и приспособлений , произведенных в разных частях света . Мы надеваем джинсы «Кальвин Клейн» и ботинки «Басс» . На кухне мы выпиваем стакан а пельсинового сока «Джей-севен» , насыпаем в тар елку хрустя щ ий рис «Келлог» и заливаем его молоком «Домик в деревне» . Через некоторое время мы выпиваем чашечку кофе «Максвелл-хаус» с двумя чайными ложкам и сахарного песка «Домино» , одновременно жуя сдобную булочку «Сара Ли» . Мы покупаем апельсины , выращенные в Кали ф орнии , кофе , импортированный из Бразилии , газету изготовленную из канадской древесины , а нов ости доходят до нас аж из далекой Авс тралии. Все это стало возможным благодаря сис теме маркетинга , причем с минимальными усилия ми с нашей стороны . Она обеспечила на м уровень жизни , о котором наши пр едшественники могли только мечтать. В условиях рыно чных отношений и особенно в переходный к рынку период , маркетинг является одной из важнейших экономических дисциплин . От того , насколько правильно построена система м аркетинга , зависит эффективное функционирован ие всего народного хозяйства. Что же стоит за понятием «Маркетинг» ? Большинство ошибочно отождествляют маркетинг со сбытом и стимулированием . И неудивительно ! Ведь американцев постоянно доним ают телевизионные рекламные ролики , газетные объявления , отправления прямой почтовой рекл амы , визиты коммивояжеров . Кто-то пытается что-т о продать . Кажется , что нам никуда не д еться от смерти , налогов и коммерции. Поэтому многие удивляются , узнав , что наиболее важным элемен том маркетинга явля ется вовсе не сбыт . Сбыт - всего лишь в ерхушка маркетингового айсберга . Сбыт - всего л ишь одна из его многих функций , причем зачастую не самая существенная . Если деятел ь рынка хорошо поработал над такими разде лами маркетинга , как выявле н ие пот ребительских нужд , разработка подходящих товаров и установление на них соответствующей це ны , налаживание системы их распределения и эффективного стимулирования , такие товары навер няка пойдут легко. Каждый знает о так называемых ходовых товарах , за ко торыми потребители охот ятся толпами . Когда фирма «Истман Кодак» с оздала фотоаппараты типа «Инстаматик» , фирма «Атари» - первые видеоигры , а фирма «Мазда» - спортивный автомобиль «РХ -7» , они были завалены заказами , потому что предложили имен но те товары , к о торые были в то время нужны . Они предложили не товар ные подражатели , а изделия , четко отличающиеся от уже существующих и предлагающие потре бителям новые выгоды. Что же позволило этим производителям точно определить , что нужно потребителям ? Коне чно , это пра вильно проведённые маркетинго вые исследования . Один из ведущих теоретиков по проблемам управления , Петер Друккер , г оворит об этом так : «Цель маркетинговых ис следований - сделать усилия по сбыту ненужными . Их цель - так хорошо познать и понять клиента , что товар или услуга будут точно подходить последнему и продавать себя сами» . В про ведении маркетинговых исследований , когда лучшим другом человека становится компьютер , а н е собака , главным является быстрота и точн ость в сборе и анализе полученных данных в ходе данного процесса . Задача мое й работы - как можно с помощью компьютера максимально быстро и точно дать ответы на вопросы У.Фокса , одного из крупнейших американских специалистов по маркетинговым исс ледованием : · Кем ? · Где ? · Каким образ ом ? по купаются , продаются , применяются · Почему ? изделия , выпускаемые компанией · Когда ? · В каком количестве ? Глава 1. Маркетинговые исследования 1.1. Процесс маркет инговых исследований Аналитиче ская функция маркетинга (маркетинговые иссле дования ) – это функция , связывающая потребите лей , конкурентов и общественность с маркетоло гами посредством информации , которая используется для распознавания и определения возможностей и проблем ; выработки , оптимизации и оценк и маркет и нговых действий , определения эффективности комплекса маркетинга и улучшен ия понимания маркетинга как процесса . Маркети нговые исследования связаны с принятием решен ий по всем аспектам маркетинговой деятельност и , они снижают уровень неопределенности и касаю т ся всех элементов комплекса маркетинга , внешней и внутренней среды пред приятия . Маркетинговое исследование – процесс , со стоящий из шести этапов . На первом происхо дит четкое определение проблемы и постановка целей исследования . Второй этап – опреде ление об ъектов исследования . Третий этап – разработка плана сбора информации с использованием первичных и вторичных данных . Сбор первичных данных требует выбора метод ов исследования (наблюдение , эксперимент , опрос ), подготовка орудий исследования (анкеты , механич е ские устройства ), составления плана выборки (единица выборки , объем выборки , про цедура выборки ) и выбора связи с аудиторие й (телефон , почта и личное интервью ). Четвёр тый этап – сбор информации с помощью внекабинетных или лабораторных изысканий . Пятый этап – анализ собранной информац ии для вывода из совокупности полученных данных показателей среднего уровня , переменных составляющих и выявления разного рода взаи мосвязей . Шестой этап – представление основн ых результатов , которые дадут управляющим по маркетинг у возможность принимать б олее взвешенные решения . Всё выше перечичленн ое можно представить в виде небольшой схе мы (см . рис . 1.1). Рис .1.1 Проц есс маркетинговых исследований 1.1.1 Определение проблемы и це лей исследования Нельзя начинать какие-либо исследования до тех пор пока не определена суть (природа ) пробле мы . Стадия распознавания и определения пробле мы является первым шагом в процессе нахож дения решения . Невыполнение задач по сбыту , растущее число неоплаченных счетов и низки й оборот – все это является сигналом , более серьезных проблем . Исследователи должны распознать и определить проблемы , скрыт ые за этими симптомами . Неправильное определе ние проблемы может привести к неправильному решению . Цели маркетинговых исследований вытекают из сформулированных проблем . Цели должны быть ясно и четко сформулированы , д олжна существовать возможность их измерения и оценки уровня их достижения . 1.1.2. Определение объектов исследов ания Когда определена проблема , можно сформулировать задачи исследова ний . Как правило , исследование включает в себя решение одной из четырех задач : разработать , описать , проверить гипотезы и пре дсказать . Исследование с целью разработки проводят , когда необходимо получить больше информации по данной проблеме , более четко сформулир овать гипотезы , или когда необходимы новые гипотезы . Исследовани я с целью описания проблем , проводятся когда нужно описать т акие объекты , как рынок или его часть ( сегмент ), определяя его характеристики на осно ве статистических данных . Если задачей маркетинговых исследований я вляется проверка гипотез относительно взаим освязи между независимыми и зависимыми переменными , фирмы проводят исследования с целью выявления причин , вызвавших возникновение проблемы . Например , исследование , проведенное с целью описания проблемы , может выявить , ч то фирма снизила цены на свою продук ц ию и одновременно с этим на рынке возрос спрос на нее , но оно не может определить , было ли снижение ц ены причиной роста объемов продаж . Объем п родаж мог вырасти вследствие других факторов – увеличения покупательной способности потр ебителей или снижения ма р кетинговых усилий конкурентов . Исследования с целью выявления причин , вызвавших возникновение проблем ы , призваны показать , или что снижение цен ы (независимая переменная ) является причиной р оста объемов продаж (зависимая переменная ), или что снижение цены н е является причиной роста объемов продаж . 1.1.3. Разработка плана сбора ин формации На треть ем этапе при сборе первичных данных (инфо рмации , собранной впервые для какой-то конкрет ной цели ) выбирают метод исследования . Останов имся на опросе , так как анке тирование является одним из основных инструментов именно данного метода маркетингового исследовани я. Опрос м ожет последовать в устной или письменной форме . Устные и телефонные опросы называют обычно интервью . Опросы разделяются : 1) по кругу опрашив аемых ( частные лица , эксперты , предпринимател и и др .); 2) по количеству од новременно опрашиваемых (единичное или групповое интервью ); 3) по количеству те м , входящих в опрос (одна или несколько ) ; 4) по уровню станда ртизации (свободная схема или структурирован ная , полностью стандартизированная ); 5) по частоте опрос а (одно - или многоразовый опрос ). При пис ьменном опросе участники получают опросные ли сты , которые они должны заполнить и отосла ть по назначению . В данном случае использу ются преимущественно закрыт ые вопросы , от вет на которые заключается в выборе одног о из приведенных вариантов . Вопросы подраздел яются следующим образом : · да - нет вопросы (иногда предусматривается ответ типа «не зн аю» или «ни да , ни нет» ); · альтернативны е вопросы , при которых н ужно выбрать из ряда возможных ответов один , иногда несколько ; · ранжирование объектов сравнения , например автомобилей , на базе субъективно ощущаемых преимуществ ; · шкалирующие вопросы , дающие дифференцированную оценку по хожести или различия исследуемых объектов. Разные виды вопросов задают различные уровни шкал , которые можно применить в дальнейшем для измерения величины исследуемого признака . При разработке вопросов нужно исходить из потребности в информации и возможностей опрашиваемых дать правильный о твет . Если исследователя интересует тольк о согласие или несогласие , то достаточен в опрос вида «да — нет» . Если же нужно сделать заключение о мнениях опрашиваемых , то необх одимо использовать шкалирующие вопросы. Опросные листы могут включать , кроме в опросов по существу дела , вопросы , помога ющие установить контакт с опрашиваемым , и вопросы , контролирующие правильность и подлинност ь ответов . Кроме того , используются статистиче ские вопросы , касающиеся личности опрашиваемого. Вопросы , которые могут вызвать непри ятные чувства , например стыд , недовольство или желание приукрасить реальность , лучше всего ставить не в прямой , а в косв енной форме , например : вместо вопроса «Имеете ли вы автомобиль ?» можно задать вопр ос «Кто в вашей семье имеет автомобиль ?» . При исследо в ании реальных мо тивов и мнений часто используются методы проекции и ассоциации . В первом случае тес тируемому лицу предлагается описать какую-либо ситуацию или выразить возможную реакцию тр етьего лица на эту ситуацию . Как правило , люди приписывают другим т е осо бенности характера , которыми они обладают сам и , свои мнения и представления . На принцип е ассоциации основан тест , выясняющий , что напоминает испытуемому то или иное слово , например : что ассоциируется со словом «лето» и т.д . (словесная ассоциация ). Ту ж е основу имеет .тест дополнения предло жений , в ходе которого опрашиваемому предлага ется закончить неполное предложение , например : «Спортивным автомобилем владеют люди , которые...» . Время ответа в обоих случаях должно бы ть ограничено , чтобы получить спонта н ные суждения. В исследовании маркетинга чаще всего употребляется устный опрос , или интервью . Если опрос проходит по строго заданной схеме , то говорят о стандартизированном интервью . Репрезентативность подобной формы сбора данных во многом зависит от лица , проводящ его интервью . С одной стороны , хорошая его подготовка способствует уменьшению доли лиц , отказывающихся участвовать в работе . С д ругой стороны , нужно учитывать влияние интерв ьюера на опрашиваемых , которое искажает иногд а результаты опроса. Преимущес тва свободного о проса (имеется только тема и цель ; конкретной схемы нет ): · возможен индивидуальный подход к каждому из опрашиваем ых лиц , что помогает поддерживать атмосферу доверия ; · возможно получение добавочной информации . Недостатки подобных опросо в : Ё трудно протоколиров ать ответы ; Ё плохая сравнимость результатов ; Ё трудность в обра ботке данных ; высокие затраты. При с боре первичных данных у исследователей маркет инга есть выбор из двух основных орудий исследований – эта анкеты и механические устройства . Анкета – более распростран енное орудие . В широком смысле анкета – это ряд воп росов , на которые опрашиваемый должен дать ответ . Анкета – инструмент очень гибкий в том смысле , что вопросы можно задават ь множеством разных способов . Анкета требует тщательной разработки , опробования и ус транения выявленных недостатков до начала ее широкого использования . В небрежно подготовл енной анкете можно всегда найти целый ряд ошибок . В ходе разработки анкеты исследо ватель маркетинга вдумчиво отбирает вопросы, их формулирование и последовательность . Самые обычные ошибки – постановка вопросо в , на которые невозможно ответить , на кото рые не захотят ответить , которые не требую т ответа , и отсутствие вопросов , на которы е следовало бы обязательно получить ответ . Кажд ы й вопрос нужно проверить с точки зрения вклада , который он вносит в достижение результатов исследования . Вопро сы , представляющие собой просто праздный инте рес , следует опускать , поскольку они затягиваю т процедуру и действуют опрашиваемым на н ервы . Форма в о проса может повлиять на ответ . Исследователи маркетинга выделяют два типа вопросов : · Закрытые · Открытые Закрытый вопрос включает в себя все возможные варианты ответов , и опрашиваемый просто выбирает один из них . Открытый вопрос дает опра шиваемым возмо жность отвечать своими слов ами . Открытые вопросы ставят в самых разны х формах . Открытые вопросы часто дают боль ше , поскольку опрашиваемые ничем не связаны в своих ответах . Особенно полезны открытые вопросы на поисковом этапе исследования , когда необходимо установить , что люди думают , не замеряя , какое количество из них думают тем или иным определенным о бразом . С другой стороны , на закрытые вопр осы дают ответы , которые легче интерпретирова ть и сводить в таблицы . Формулирование вопроса требует осторожности . Исследователь должен пользоваться простыми , недвусмысленными словами , которые не влияют на направление ответа. Особого внимания требует и установление последовательности вопр оса . Первый из них должен по возможности пробудить у спрашиваемого интерес . Трудн ые или личные вопросы следует задават ь в начале анкеты , пока опрашиваемые не успели замкнуться в себе . Вопросы должны задаваться в логической последовательности . Воп росы , классифицирующие опрашиваемых на группы , задают в последнюю очередь , потому что он и н осят более личный характер и менее интересны для отвечающих. Анкета должна быть составлена таким образом , чтобы вопрос ы не могли повлиять на поведение лица , которое будет опрошено . Хорошая анкета долж на : Ё облегчить ответ опрашиваемого лица ; Ё сформулир овать вопрос с учетом его влияния на ответ опрашиваемого ; Ё позволить л егко провести анализ. Ниже приведён один из блоков анкеты , по кото рой были проведены реальные маркетинговые исс ледования . АНКЕТА «ОПРОС АВТОМОБИЛИСТОВ НА АЗС» Интерв ью проводится с водителями автомобилей , подъехавшими на АЗС для заправки автомобиля топливом Здравствуйте ! В рамках изучения компанией НК «Бензин» рынка нефтепродуктов Центр Исследов аний проводит анкетный опрос автомобилистов , пользующихся услугами АЗС. Цель опроса – н айти пути улу чшения Вашего обслуживания и качества обеспеч ения топливом . Ваши ответы на вопросы анк еты позволят НК «Бензин» наилучшим образом удовлетворить потребности потребителей топлива на АЗС. Ваши ответы будут использоваться только в обобщенном виде. Просим Вас приня ть участие в исследовании и ответить на вопросы предлагаемой анкеты. Блок «Потребление топлива респ ондентом» 1. Укажите категорию Вашего автомо биля (данного автомобиля ): (отметьте один ответ ) 1. Легковой российский автомобиль 2. Легко вой иностра нный автомобиль 3. Микроавтобус или гру зовой автомобиль грузоподъемностью до 2 тонн о течественного или иностранного производства 4. Грузовой автомобиль грузоподъемностью свыше 2 тонн отечественного или иностранного производства 2. Каким топлив ом Вы запра вляете свой автомобиль ? (отметьте все указанные от веты ) 1. Дизельное топливо 2. Бензин А -76/АИ -80 3. Бензин АИ -92/93 4. Бензин АИ -95 5. Бензин АИ -98 3. Оцените среднее за месяц по требление топлива для данного автомобиля , в зависимости от времени года : (запишите количество в литрах для каждого времени года ; если респондент не использует автомобиль в какое-либо время года , запишите "0") Время года Потребление , литров в месяц 1. Зима л /мес 2. Весна л /мес 3. Лето л /мес 4. Осень л /мес 4. Укажите характер Вашего маршрут а : (отметьте один ответ ) 1. Постоянно следую транзитом через данную область (край ) 2. Случайно следую транзитом чер ез данную область (край ) ПЕРЕХОДИТЕ К ВОПРОСУ 6 3. Проживаю в этой области (крае ), постоянно проезжаю через данное место 4. Проживаю в этой области (крае ), случайно проезжаю через данное место . 5. Где Вы предп очитаете осуществлять заправку автомоб иля в этой местности ? (отметьте один ответ ) 1. Почти всегда заправляюсь только на данной АЗС в этой местности 2. Заправляюсь постоянно только на н ескольких определенных АЗС в этой местности Прежде чем начи нать опрос , нужно проверить анкету на небо льшом чис ле лиц , чтобы окончательно до работать ее методом постепенного приближения ; таким путем можно избежать многих ошибок. 1.1.4. Сбор д анных С точки зрения организации процесса существуют по крайней мере три альтернативных подхода к сбору данных : осуществление данного проце сса силами сотрудников маркетинговой службы , силами специально созданной группы или с привлечением компаний , специализирующихся на сбор е данных . Процесс сбора информации обычно является самым дорогим этапом исследования . Затем нужно обобщи ть полученные о тветы на вопросы . Эта операция может быть легко выполнена вручную при опросе неско льких десятков и даже нескольких сотен че ловек . В случае опроса значительно большего числа людей , особенно если вопросов более 20, нужно испол ьзовать компьютер ы . 1.1.5. Анализ данных Анализ данных начинается с преоброзования исходных данных (введение в компьютер , проверка на наличие ошибок , кодирование .).Это позволяет пер евести массу необработанных данных в осмыслен ную информацию . Каждый ответ нужно тщател ьно проанализиро вать и в случае надо бности отбросить , если ясно , что он заведо мо неверный , из него невозможно что-либо п онять или же если опра шиваемый ответил п росто "для галочки ", не зная предмета. Вид данных , которые введены в компьютерную программу S PSS прив едены на рисунке 1.2. Ф.И.О . кто опрашивал Вопросы анкеты . Fio _ int v 1 v 2 v 3 и т.д. Иванов А.В. 1 4 2 4 Петров М.Р. 4 3 1 2 Сидоров В.И. 3 1 3 1 Лобов П.Р. 2 2 4 3 т . д. 1 3 3 2 Варианты ответов опрашивае мых . Рис .1.2. Пример преобразованных данных После того , к ак ответы проверены и преобразованы , нужно обработать результаты и представить их в форме настолько простой , насколько это возм ож но , обычно в форме таблиц , графиков . Это можно сделать в ручную , чт о повле чёт за собой привлечение большого количества сотрудников и большие временные затраты , а также с помощью компьютеров и соответст вующего програмного обеспечения . В последнее время как показала практика одной из лучш их программ для обработки полученны х результатов стала программа SPSS . 1.1.6. Предс тавление результатов Полученные в результате провед ённого исследования выводы оформляются в виде заключительного отчёта и предоставляются рук оводству фирмы . Не всем менеджерам для при нятия решений нужны все полученные резу льтаты . Менеджеров могут не посвещать в то нкости проведённого исследования , но доверять полученным даннм они должны . Помимо написания отчёта можно сделать его устную презента цию . В данном случае имеется возможность о тветить на возникшие воп р осы . Око нчательный отчет имеет целью представить резу льтаты опроса в наиболее ясной и наиболее достоверной форме . В любом случае автор не должен поддаваться влиянию своих собс твенных убеждений . Речь идет не о доказате льствах , но об изложении фактов со ск р упулезной точностью. Глава 2. Ис пользование программы статистической обработки SPSS при анализе результатов маркетинговых исследован ий Для р аботы со статистической компьютерной программой SPSS прежде всего необходимо иметь результаты проведенного опроса (заполненные опросные листы ). С образцом , представляющим собой про стой пример варианта опросного листа , можно ознакомиться в Приложении 1. По выбранным отдельным вопросам , либо по всем вопросам опросного листа , необходимо выявить статистически зна чимые закономерности ; опре делить статистические распределения вариантов от ветов ; оценить близость к нормальному закону распределения . Программа SPSS позволяет выводить на печать необходимые таблицы , строить граф ики , диаграммы и /или гистограммы . Изучив пол ученные данные и сделав окончательные выводы , требуется сформировать итоговый отчет с подробным анализом результа тов маркетингового исследования . 2.1. Ввод данных и определение типов переменных Редактирование данн ых . После загр узки программы программы с татистической о бработки SPSS на экран выводится окно редактора данных (сетка , аналогичная сетке программы Excel) с панелью инструментов и пунктами меню (см . рис . 2.1). Для дальнейшей работы необходимо либо загрузить уже имеющиеся данные из файла с расшир ением *.sav, либо ввести новые д анные и , разумеется , сохранить их в файле ИМЯ .sav . Для ввода данных и определения переменных используются пункты основного меню Data – Define Variable ( см . рис . 2.2). При вводе каждой переменной необхо димо определить : · имя переменн ой ; · тип переменн ой ( Type ); · пропущенные значения ( Missing Values ); · метку переме нной ( Labels ) – для удобства работы метку можно записать и на русском языке ; · расположение переменных в таблице ( Column Format ). Рекоме ндуется определить также метки значений перем енной – Value Labels , на пример : “0” – нет ответа , “ 1” – да , “ 2” - нет и т.п . Для имени переменной должны выполняться следующие правила : - имя должно н ачинаться с буквы , остальные символы могут быть любые ; - имя не может оканчиваться точкой или симв олом подчеркивания ; - длина имени не может превышать вос ьми знаков ; - в именах не могут использоваться пробелы или специальные символы : !, ?, *) и т.п .; - имена п еременных нечувствительны к регистру . Возможны ми типами пере менной могут быть : числовой , с точкой , с запятой , научное представление , да та , денежное представление (доллар ), денежное пр едставление (произвольная валюта ) и строковый . Форматы произвольной валюты определяются в ра зделе Currency в диалого вом окне Options, доступном из пункта меню Edit. Метка может быть приписана каждому значению переменной . Это очень уд обно , поскольку длина имени не может превы шать 8 символов , а метки переменных могут б ыть длиной до 256 символов , и эти описывающие переменные метки отображаются при выво де . Пользователь имеет возможность определить некоторые значения данных как пропущенные . Это очень часто оказывается полезным при выяснении причин отсутствия информации . Например , исследователь хотел бы отделить данные , пропуще нные потому , что респондент отказа лся отвечать , от данных , пропущенных потому , что данный вопрос не имел отношения к респонденту . Значения данных , обозначенные ка к пользовательские пропущенные , специально помеча ются для того , чтобы исключить их из б ольшин с тва вычислений . Диалоговое окно Templates позволяет создавать шаблоны определени я переменных (см . рис . 2.3) и применять из при вводе . Данные вводятся в любом порядке - по наблюдениям или по переменным , для выбранны х областей или для отдельных ячеек . Акт ивная ячейка выделяется жирной рамкой . Значения данных не записываются , пока польз ователь не нажмет на Enter или не выберет другую ячейку . Для ввода данных типа , отли чного от простого числового , необходимо снача ла определить тип переменной . После ввода да нных их необходимо обязательно сохранить на жестком диске в файле с оригинальным именем и расширение м *.sav : File – Save As … Введенные данные можно редактировать с помощью Редактора Данных , который позволяет : - Изменять значени я данных . - Вырезать , к опировать , вставлять значения данных - Добавлять и удалять наблюдения и\или переменные - Изменять порядок или определения переменных - Проводить поиск значений данных , переходить к определенному наблюдению. В программе SPSS имеются также средств а для работы с файлами данных в различных форматах . В частности , программа обеспечивает доступ к электронным таблицам , созданным в Lotus 1-2-3 или Excel, к файлам баз данных , созданным в системе dBASE и различных форматах SQL, к текстовым файлам данных . 2.2. Возможнос ти SPSS по использованию методов описательной ст атистики Для анализа рез ультатов маркетинговых исследований может быть использовано множество методов математической статистики , реализованных в программе SPSS. В данн ой работе рассмотрены осно вы работы с основными методами . К методам описательной статистики отно сится , в частности , построение частотных табли ц . Выбираем пункты меню : Statistics – Summarize – Frequencies – выбор дискретной п еременной (переменных ). В диалогов ом окне процедуры F requencies (Частоты ) исследовате ль может ( c м . рис . 2.5): - нажав кнопку Statistics , задать вычисле ние максимального , минимального и среднего зн ачения , моды , медианы , среднеквадратического отклон ения для количественных переменных ; - кнопкой Charts задат ь вид г рафиков – столбиковая или круговая диаграмм ы , гистограмма ; - кнопкой Format задать порядок , в к отором будут выводиться результаты Для непрер ывных переменных может использоваться обобщающая статистика : Statistics – Summarize – Descriptives. Проц ед ура Descriptives осуществляет вывод одномерных статистик для нескольких переменных в одной таблице , а также выч исляет нормированные значения переменных . Перемен ные могут быть упорядочены по величине их средних значений (в порядке возрастания и ли убывания ), по алфавиту или в поряд ке , в котором пользователь выбирает переменны е (используется по умолчанию ). Например , если каждое наблюдение в ана лизируемых данных содержит итоги дневных объе мов продаж для одного из дистрибьюторов к омпании в течение нескольких месяцев , то эта процедура поможет рассчитать средний дневной объем продаж для каждого дистрибью тора и расположить полученные результаты от наиболее высоких к низким . Методы проверки статистических гипотез по зволяют получить ответ на вопрос , являются ли об наруженные закономерности подлинными , или же их можно объяснить случайными особенностями выборки . В частности , важным я вляется вычисление стандартной ошибки среднего значения . Стандартная ошибка среднего значения необходима , чтобы определить , в какой обл а с ти значений лежит истинное среднее значение г енеральной совокупности . Для ее вычисления не обходимо использовать пункты меню : Statistics – Summarize – Frequencies - Statistics – S.E.Mean (S.E.Mean – standard error Mean). Для непрерывной переменной , как у же говорилось выше , вместо стандартной ошибки среднего используются нормированные з начения (z-значения ) и необходимо использовать : Statistics – Summarize – Descriptives — – выбор переменных – Save standartized values as variably . Для провер ки нормально сти распределения кривая норм ального распределения может быть наложена на гистограмму . Для этого в программе SPSS треб уется использовать пункты меню : Statistics – Summarize – – Frequencies – Charts – Histograms – With normal curve ( см . рис . 2.6) Таким о браз ом , гипотеза нормальности может быть проверен а графически . Для проверки нормальности распределения м огут использоваться показатели асимметрии (Skewness) и эксцесса (Kurtosis). Асимметрия показывает "скошенность " кривой распределения относительно норма льной кривой , а эксцесс замеряет "заостренность " кривой (положительный – заостренная кривая , о трицательный – "тупая "). Стандартная ошибка Std.Error позволяет оценить значимость асимметрии и экс цесса . Для вычисления этих показателей необхо димо использовать пункты меню : Statistics – Summarize – Frequencies — Statistics – Skewness, Kurtosis Для предварительног о вычисления многих параметров описательной с татистики (минимум , максимум , среднеквадратическое отклонение , усеченное среднее и т.п .), можно использов ать разведочный анализ - процедуру Explore : Statistics – Summarize – Explore – выбор переменной - Statistics… Для проверки нормальности в э той процедуре вычисляются асимметрия , эксцесс , изображается диаграмма Stem-and-leaf - "ствол и листья ", п озволяюща я оценить распределение : Statistics – Summarize – Explore – выбор переменной - Plots… - Stem-and-leaf (Stem Width – ширина " ствола "). При интерпретации результатов нео бходимо учитывать , что диаграмма Stem-and-leaf в окне вывода программы SPSS располагае тся с накл оном 90 о (см . рис . 2.8). Age of Respondent Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 12,00 1 . 899 143,00 2 . 000011111111222222233333344444 150,00 2 . 5555556666666777777888888899999 187,00 3 . 00000001111111222222222333333334444444 195,00 3 . 555555555556666666777777788888889999999 167,00 4 . 0000000111111112222223333333444444 113,00 4 . 5555667777778888889999 87,00 5 . 000011122223334444 78,00 5 . 555667778888999 87,00 6 . 00011112223333444 84,00 6 . 555566677778888999 95,00 7 . 000 1111222233333444 53,00 7 . 5566677889 43,00 8 . 001122234 20,00 8 . 5799& Stem width: 10 Each leaf: 5 case(s) & denotes fractional leaves . Рис . 2.8. Пример диаграммы Stem-and-Leaf Оценить вид рас пределения помогают также "ящичковые диаграммы ". Для в ычисления "ящичковых диаграмм " исп ользуются пункты меню : Statistics – Summarize – Explore – выбор переменной – Plots… - Factor levels Together Ящичковые диаграммы дают исследов ателю общее представление о распределении пер еменной : на них высота ящичка – р азброс значений , жирная черта внутри – ме диана или 50%- процентиль , нижняя грань – 25%-п роцентиль , верхняя – 75%-процентиль . Значения , не попавшие внутрь , изображаются отдельно вне ящика . Эти значения можно исследовать отдельно (если они есть ): Statisti cs – Summarize – Explore – выбор переменной - Statistics … - Outliers В окне вывода при таком исследовании выводится таблица экстремальных значений Extreme Values . Одним из методов исследования нормальност и распределения является также построение гра фиков на нормальной вероятностной бумаге . На графике даются координаты фактических з начений переменных и теоретические значения , вычисленные при условии нормальности распределения (линия ). Чем бли же фактические значения к линии , тем больш е распределение близко к нормальному . Ан алогично можно интерпретировать график с удал енным трендом – Detrended Normal Q-Q Plot , - нормальному распределению здесь соотв етствует горизонтальная линия . При построении графиков на нормальной вероятностной бумаге в программе SPSS авт о матически рассчитываются значения коэффициентов Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилкса . Эти критерии основаны на нулевой гипотезе о том , ч то данная выборка получена из генеральной совокупности , имеющей нормальное распределение . В окне вывода можно изучить T ests of Normality, особенно обращая внимание на уровень зна чимости каждого критерия Sig: если он больше 0.05 (т.е . превышает 5%), то можно принять нулевую гипотезу – или , строго говоря , нет основа ний ее отвергнуть ! Существует большое количество методов пр оверки нормальности распределения , но ни один из них не является универсальным . Одни могут подтверждать нормальность , а дру гие – отвергать . Исследователю необходимо ис пользовать все возможные методы для получения как можно менее противоречивых данных ! 2. 3. По строение таблиц сопряженности Каждая яче йка таблицы сопряженности содержит информацию о количестве объектов , попадающих в группу , определенную комбинацией двух значений . В применении к анализу опросных листов это означает , что исследователь может , на при мер , получить информацию о количестве мужчин , имеющих информацию о товаре (количество человек , ответивших на вопрос о поле – "муж .", и на вопрос о известности товара – "известен "). Для вычисления таблиц сопряженности испол ьзуются пункты меню ( см . рис .2 .10): Statistics – Summarize – Crosstabs – выбор переменных : Row - по строкам , Column - по столбцам Помимо количества объектов , попадающих на комбинацию значений , в таблице можно выве сти и процентные соотношения (см . рис .2.11) пос ле выбора переменных : Cells – Percentages – Total (по строкам и по сто лбцам ) Соотношения в таблицах сопряженности прим енимы только к вы борке ; для того , чтобы проверить , возможно ли распространить результаты на генеральную с овокупность , необходимо использовать специальные крит ерии , в частности , вычислить критерий хи-квадрат Пирсона . Нулевая гипотеза предполагает , что между переменными нет никакой зависимости . Использ уем пункты меню (см . рис .2.12): Statistics – Summarize – Crosstabs - …… . ……… -Statistics … - Chi-square В таб лицах окна вывода программы SPSS исследователь получает следующие ре зультаты : Pearson Chi-Square – хи - квадрат Пи рсона . Likelihood Ratio – отношение правдоподобия . Рассчитывается по более сложн ой формуле , чем хи-квадрат Пирсона (хи-квадрат представляет со бой приблизительную оценк у отношения правдоподобия ). Linear-by-Linear Association – критерий линейно- линейной зависимости . Представляет собой коэффици ент корреляции , применим только если обе п еременные – порядковые ! В таблице в окне вывода : Value – знач е ния критерия , df - количество степеней свобо ды , Asymp.Sig.(2-sided)- уровень значимости . Обычно нулевая ги потеза отвергается , если уровень значимости м еньше 5% (0.05). Для того , чтобы определить вклад каждо й ячейки таблицы в общее значение критери я хи-ква драт , можно в меню : Statistics – Summarize – Crosstabs - …… .- Cells выбрать для вывода также значения : Expected – ожидаемое значение ; Unstandarized – ненормированные остатк и ; Standarized – нормированные остатки All Standarized – исправленные нормиро ванные остатки (см . рис . 2.11). Величины остатков позволяют судить о том , насколько сильно фактические значения от личаются от ожидаемых , или какие значения более всего отклоняются от нулевой гипотезы (если она верна , остатки должны быть р авны нулю ). 2.4 . Вы числение корреляционных функций . Корреляция - это исследование комбинаций непрерывных перем енных . Графическое представление зависимости межд у переменными можно получить с помощью ди аграммы рассеяния . Для построения диаграммы р ассеяния используются пун кты меню : Graphs – Scatter – Simple – Define – выбор переменных Диаграмма позволяет на глаз о ценить зависимость двух переменных. Поверх уже созданной диаграммы в окне вывода можно наложить линию наименьших к вадратов . В окне Редактора графиков (чтобы его вызвать , необходимо два раза щелкнут ь левой клавишей мыши на графике в ок не вывода ) требуется задать : Charts – Options – Fit Line – Total Если требуется обнаружить квадратичную или кубическую зависимос ть , необходимо в окне редактора графиков в ыбирать Fit Options. Информацию о зависимости между переменным и можно получить , вычислив коэффициент коррел яции Пирсона r: r = 1 – прямая зависимость ; r = -1 - обратная зависимость ; r = 0 - отсутствие зависимости (вернее , в данн ом случае линейную зависимость уста новить не удается и можно попытаться установить нелинейную зависимость , используя диаграммы рассеяния – см . выше ). Для вычисления коэф фициента корреляции Пирсона используются пункты меню : Statistics – Correlate - Bivariate – выбор переменных – Correlatio n Coefficients - Pearson Для каждой выбранной пары переменных принимается нулевая гипотеза о том , что ли нейная зависимость между ними отсутствует . Результаты вычислений помещаются в таблиц у Correlations в окне вывода (см.рис .2.16): Pearson Correlation – коэффициент корреляции ; Sig. (2-tailed) – уровень значимости коэффициента ; N - количество записей в ф айле данных , по которым делался расчет . Особое внимание следует обратить на у ровень значимости – любая значимость выше 0.05 (5%) подтверждает нулевую гипотезу (о том , что в генеральной совокупности значение ко эффициента корреляции равно нулю ). Для использования коэффициента корреляции Пирсона необходимо , чтобы все переменные бы ли непрерывными и данные являлись бы случ айной выборкой из генеральной сово купност и с нормальным распределением . В том случа е , когда какое-либо из этих условий не выполняется и коэффициент Пирсона использовать нельзя , применяются так называемые непараметрич еские критерии и , в частности , коэффициент ранговой корреляции Спирмена . Е го зн ачение также заключено между – 1 и +1, интерп ретация осуществляется так же , как и интер претация значений коэффициента Пирсона . Statistics – Correlate - Bivariate – выбор переменных — — Correlation Coefficients - Spearman Коэффициент Спирмена менее м ощный , чем коэффициент Пирсона , поскольку в нем используется меньше информации о данных ; те м не менее он является весьма полезным и часто используется в случае невозможност и использования критерия Пирсона . При интерпретации результатов исследования комбин ации переменных с помощью коррел яции , необходимо помнить , что сильная корреляц ионная зависимость между переменными совсем н е означает , что одна является причиной дру гой ! 2.5. Расчет t-критерия . t – критерий приме няется для сравнения двух групп , образованн ых категориями независимой переменной по характеристикам распределения зависимой непреры вной переменной . В основе t-критерия лежат следующие пр едположения . Две группы являются взаимоисключающими , т. е . каждое наблюдение может попасть только в одну из этих групп . Данные получены в результате случайной выборки из генеральной совокупности с норм альным распределением непрерывной переменной . В генеральной совокупности в обеих гр уппах одинаковая дисперсия непрерывной переменно й Как правило , перед расчетом t-кр ите рия осуществляется проверка двух последних пр едположений . Для проверки равенства дисперсий используется критерий Ливиня ( Levene test ), котор ый более устойчив к нарушению нормальности распределения , чем другие критерии ; в програ мме SPSS он автоматически рассчитывается при расчете t-критерия . Нулевая гипотеза , которую проверяет критерий Ливиня – равенство вну тригрупповых дисперсий . Как и все виды генерализующей статист ики , t-критерий используется для того , чтобы на основе данных нашей выборки оценить веро ятность того , что обнаруженные различ ия являются подлинными (существующими в генер альной совокупности ), а не вызваны исключитель но случайной ошибкой выборки . Нулевая гипотеза состоит в том , что средние значения исследуемой переменной в группах равны (прим енительно к обработке опросного листа - например , в группе мужчи н и группе женщин ). Для расчета t-критерия используются пункты меню : Statistics – Compare Means – Independent Samples T Test – — выбор переменных – для переменной Grouping Variable определит ь группы – Define Groups Levene's Test for Equality of Variances – критерий равенства дисперсий Ливиня . Приводится значение критерия F и уровень его значимости Sig. Если уровень значимости кр итерия ниже 0.05, то нулевая гипотеза о равен стве дисперсий о твергается , и можно ис пользовать только вторую строку таблицы – Equal variances not assumed (равенство дисперсий не предполагается ). В противном случ ае используется первая строка . t - значение t-критер ия . Показывает направление и степень межгрупп ового раз личия средних . Sig (2-tailed) – уровень значимости t-критерия . Если уровень значимости больше 0.05, принимается нулевая гипотеза о равенстве сред них в подгруппах ; в противном случае – отвергается . В том случае , если данные не удовл етворяют требованиям t- критерия (например , нев озможно установить , что групповые дисперсии р авны ), можно использовать непараметрические критер ии . Наиболее подходящим непараметрическим критери ем , заменяющим t-критерий , является критерий Ман на-Уитни (обозначается буквой U). Для ра с чета значения критерия подгруппы ранжирую тся ; нулевая гипотеза состоит в том , что суммы рангов в обеих группах должны бы ть равными , и рассчитываемый уровень вероятно сти показывает вероятность этой гипотезы . Для расчета значения критерия применяются пункты меню ( рис . 2.18): Statistics – Nonparametric Tests – 2 Independent Sample – выбор переменных — Test Variable List, Grouping Variable Define Variable — Mann-Whitney U Интерпретация резул ьтатов совершенно аналогична интерпретации резул ьтатов вычисления t -критерия . Если symp. Sig. (2-tailed) – рассчитанный уровень вероятности , - 0.05, то нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу . Хотя непараметрический критерий Манна-Уитни менее мощный , чем t-критерий , поскольку он использует меньше информации о данных , э тот критерий часто используется в тех случаях , когда нет уверенности в том , что данные соответствуют условиям применимости t-критерия . 2.6. Регрессионный анализ . Линейный регрессион ный анализ позволяет получить предсказание зн ачений зависимой переменно й на основе значений независимых переменных . Линейный регрессионный анализ является до статочно сложной статистической процедурой . Поэто му здесь ограничимся рассмотрением случая одн ой зависимой и одной независимой переменной и будем использовать процедуру простой линейной регрессии . Для расчета линейной модели регрессии необходимо использовать пункты меню ( см . рис . 2.19): Statistics – Regression - Linear – выбрать переменную и поместить ее в окно Dependent (зависимая переменная ) – выбрать переме нную и по местить ее в окно Independet(s) (независимые перемен ные ). Нажав кнопку Statistics… можно задать расчет ряда коэффицие нтов регрессии , нажав кнопку Plots… - вид выводимых графиков в процедуре линейной регрессии (см . рис . 2.20), м ожно задать сохранение резул ьтатов процед уры "Линейная регрессия " (кнопка Save… ) и параметры процедуры регрессии (кнопка Options… ) При интерпретации результатов , полученных в окне вывода программы SPSS, необходимо учитыват ь , что некоторые выходные данные требуются только при построе нии сложных регресси онных моделей . Поэтому рассмотрим только осно вные элементы выходных данных . В сноске к таблице Model Summary дает ся информация , которая показывает , насколько х орошо можно представить значение зависимой пе ременной на основе независимой : R – коэффициент корреляции между переменными ; R-square - квадрат коэффициента кор реляции (показывает , какая часть изменчивости зависимой переменной может быть объяснена нез ависимой переменной ). При интерпретации выходных данных необход имо учитывать знач имость коэффициентов (с толбец Sig. таблицы ANOVA ): линейная регресс ионная модель зависимости является надежной , если уровень значимости не превышает 0.05 (5%). В таблице Coefficients (коэффициенты ) приводятся рассчитанные коэф фициенты регрессионной модели : регрессионный коэффициент (тангенс угла наклона прямой ), а также постоянная прямой . Значение в перво й строке столбца В таблицы (Constant) – постоянн ая , во второй (где приведено имя переменно й ) – коэффициент (тангенс угла наклона пр ямой ). С помощью этих ч исел можно записать уравнение прямой : Зависимая переменная = Коэффициент * Независима я переменная + Постоянная Теперь , используя это уравнение , можно по заданному значению независимой переменной вычислять значения (предсказанные ) зависимой перем енной . В столбце Sig. таблицы Coefficients представлен уровень значимости для каждого регрессионного коэффициента . При 5%-ном уровне значимости можно считать неравными нулю то лько те коэффициенты , для которых значение Sig. не превышает 0.05. 2.7. Редактирование таблиц и графиков в окне Навигатора Вывода. Результаты выполнен ия процедур SPSS выводятся в окно , называемое Output Navigator (Навигатор Вывода ). Непосредственно в окне Навигатора можно отредактировать выводимые резул ьтаты и создать документ , содержащий и менно то , что необходимо исследователю для создания полноценного отчета о результатах анализа опросных листов . Навигатор вывода можно использовать для того , чтобы : - просматривать вы водимые данные ; - показывать или скрывать выбранные таблицы и диаграм мы ; - изменять порядок следования элементов вывода ; - переходить к Редактору Таблиц , Редактору Текста или Реда ктору Диаграмм ; перемещать объекты SPSS в другие приложения (например , док умент текстового редактора Word). Окно навигатора (см . рис . 2.21) р азделен о на две части - в левой находится схем а вывода , в правой - сами результаты (статис тические таблицы , диаграммы , текст ). Пользователь может передвигать границу между этими част ями , если он захочет изменить ширину левой или правой части . Содержимое о кна Навигатора может быть сохранено в документе во внутреннем формате SPSS - *.spo, для чего необходимо использовать : File - Save (Save As … ) , а для сохранения вывода во внешних форматах (текстовом , HTML), использовать : File - Export - Тип файла Для то го , чтобы скрыть таблицу или диаграмму , не удаляя их , нео бходимо щелкнуть дважды на пиктограмме , изобр ажающей открытую книгу , в левой части Нави гатора Вывода , либо выбрать в меню : View - Hide. Перемещение , копирование и удаление резул ьтатов можно производ ить либо с помощ ью мыши , перетаскивая при нажатой левой кл авише нужные элементы в левой часто окна навигатора , либо используя элементы меню : Edit - Cut, Copy, Copy Objects, Delete Для изменения размеров элементов в схеме нужно выбрать View -, Outline Siz e, а для изменения шриф та View - Outline Font. Большинство результатов в SPSS выводится в форме таблиц . Их вид может быть изменен пользователем , который может управлять предс тавлением строк , столбцов и слоев таблицы . Таблицы такого типа называются в SPSS "pivot table" (мобильная таблица ). Для редактирования таблицы необходимо два раза щелкнуть на ней в правой части окна Навигатора Вывода . Это действие запускает Редактор Мобильной Таблиц ы . Используя пункт меню Pivot - Pivoting Trays ( c м . рис . 2.22) Использ уя Редактор Мобильной Таблицы можно перемещать и менять местами строки (столбцы ), поворачивать метки строк и стол бцов : Format - Rotate Inner Column Labels или Rotate Outer Row Labels. Можно изменять общий вид таблицы , прим енив к ней один из элементов Table Looks (Стиль таблицы ). Диалогово е окно Table Properties (Сво йства таблицы ) дает возможность устанавливать и менять общие свойства таблицы , такие ка к сокрытие пустых строк или столбцов и разбивка таблицы на страницы при печати , определение формата отд ельных ячеек , из менение рамок и т.п . В Редакторе Таблицы можно задать хара ктеристики шрифта для разных областей таблицы вплоть до любой отдельной ячейки : Format - Font. Некоторые элементы вывода в программе SPSS отображаются только в виде текста , а н е в виде таблицы или диаграммы . Эти текстовые элементы отображаются равномерным шрифтом , например Courier. Равномерный шрифт позволяет выравнивать содержимое вывода , например , диаграмму "ствол - и - листья ". Содержимое текстового вывода мож но редактировать , ис пользуя стандартные в озможности Windows, либо скопировав это содержимое в текстовый редактор (например , Word). В окно На вигатора Вывода могут также быть добавлены текстовые элементы , не соединенные ни с какой таблицей или диаграммой . Для этого необходимо щ елкнуть мышью на объе кте Навигатора , который должен предшествовать вставляемому текстовому элементу , выбрать в м еню : Insert - New Title или Insert - New Text, щелкнуть дважды на новом объекте и вводить текст в появившееся поле . Для редактирования графиков и диагр амм нужно дважды щелкнуть мышью на нужной диаграмме , при этом запускается Редактор Графиков - Chart Editor (см . рис . 2.23). Используя Редактор , пользователь может пр еобразовать этот график или воспользоваться и меющимся списком типов графиков и пре дставить те же данные в другом виде , а также : - редактировать заголовки и метки осей ; - редактировать цвета и способы заштрихо вки столбиков ; - добавлять заголовки ; - изменять положение осевой линии график а ; - добавлять аннотации ; - добавлять внешнюю рамку и т.д . На рис .2.24 показан пример преобразованного графика , изображенного в окне вывода на рис . 2.23 в виде круговой диаграммы Итак , редактировать таблицы и графики в окнах вывода (Output) программы SPSS можно только предварительно поставив на них к урсор мыши и щелкнув два раза левой клавишей . При этом загружаются специальные приложения SPSS, позволяющие вносить необходимые изменения в элементы выводимой информации и формировать полноценные отчеты . Для экспорта элементов вывода (таблиц , диаграмм , мо жно использовать пункты меню File - Export и работать со специальным диалоговым окном (см . рис .2.25) или просто щелкнуть правой клавишей мыши на нужном объекте и вы брать требуемую операцию (Cut, Copy, Copy Objects … ). Данные могут быть экспортированы , нап ример , в текстовый редактор Word и вставлены в аналитический раздел итогового отчета о маркетинговых исследованиях . При самостоятельной работе с программой SPSS исследователь может использовать мощные во зможности поддержки пользователя . Пункт основного ме ню Help позволяет получать справки , подсказки , изучать примеры и уроки , для более правильного понимания используемых статистических методов и верной интерпретации получаемых результатов . Заключение. В развитой рыночной экономике существу ет множество типов предприятий , но ни на одном из них нельзя обойтись без маркетинговой сл ужбы . Хотя экономисты выделяют различные пути повышения эффективности фирмы , я концентриру ю внимание именно на службе маркетинга , на том как специалисты этого отдела помогают предпринимателю повысить эффективно сть , а следовательно , и прибыльность фирмы. Прежде всего , маркетологи занимаются исследовательской работой : исследованием рынка , потребителей , товара , конку рентов . Некоторые директора предприятий недооцени вают и даже игнорируют исследования мар кетинга , что впоследствии прямым образом отра жается на финансовом благосостоянии фирмы . Хо тя исследования дороги , нельзя приуменьшать и х роль , потому что в будущем они прине сут только прибыль : предприятие , особенно моло дое, почувствует себя уверенней на новой почве неосвоенного рынка . При помощи иссл едований можно выбрать наиболее оптимальный и прибыльный рынок , потребителей , способ реклам ы и т . д ., и таким образом маркетинговы е исследования повышают прибыльность предприяти я. Маркетинговая политика предприятия является логическим продолжением исследований . Маркетинг сопровождает товар на всем пути процесса создания , определения цены , стратегии сбыта и продвижения. Товарная политика маркетинга определяет оптимальные инстр умент ы воздействия на новый товар , жиз ненный цикл товара , предсказывает устаревание , что способствует экономии средств и повышени ю эффективности. Ценовая политика помогает определить истинную цену то вара , выявить факторы , влияющие на изменение цены , выработать стратегию смены ценообра зования . Эта тактика не дает предпринимателю прогадать в определении цены , а также завысить ее , что в обоих случаях могло бы привести к банкротству. Стратегия сбыта товара влияет на определение оптимального канала сбыта , его ширину и протяженность , выбору посредника и поставщика , выбору м етода сбыта , возможность создания собственной торговой сети , что как нельзя лучше влияе т на экономию средств , в рыночных условиях , когда даже малейшая ошибка карается конк урентом. Без тактики продвиж ения товара (реклама , ярмарки , дирек т-маркетинг , и др .) не выжила бы ни одна фирма . Сейчас , когда население планеты ра стет , увеличивается количество как продавцов , так и покупателей , производителю и потребител ю все сложнее становится отыскать друг др уга . И менно для облегчения этой задачи служит тактика продвижения. Я надеюсь , что в данной работе осветил достаточное количе ство вопросов , позволяющих познать основы мар кетинговых исследований и возможность быстро и правильно проводить анализ полученных данны х в ходе исследования . А также что , Маркетинг , повышая эффективность и прибыльност ь , является неотъемлемой частью политики пред приятия. Приложение 1. Опросный лист (пример ) Опрос проводится среди потребителей с целью выяснить их отношение к фирме Х (далее в опросном листе "фирма Х ") и товару Y (далее в опросном листе "товар Y"). (Предполагается , что Y – товар потребите льского назначения ). О П Р О С Н Ы Й Л И С Т Фирма Х всегда прислушивается к мнени ю покупателей , чтобы производить и предлагать им самые лучшие товары . Мы просим Вас ответить на несколько несложных вопрос ов . 1. Известна ли Вам фирма Х ? Да Нет (В том случае , если Вам не извес тна наша фирма Х , переходите , пожалуйста , к вопросу № 7). 2. В том с лучае , если Вам известна фирма Х , выска жите , пожалуйста , Ваше мнение о ней : · Вы считаете , что фирма Х : Оче нь крупная Крупная Средняя Мелкая · Вы считаете , что фирма Х : Изв естна всем Известна определенным группам потр ебителей Известна только узкому кругу специалистов Практически неизвестна · Отношение фирмы Х к потребителям ее товаров (предпродажное и послепродажное обслуживание , гарантии , достав ка и т.п .) Оче нь хорошее Плохое · Если бы Вы р ассматривали возможности для инвестиций , вложили бы Вы свои деньги в акции фирмы Х ? Обязательно Ск орее всего Возможно Никогда 1. Известен ли вам наш товар Y? Да Нет 2. Если Вам известен наш товар Y, оцените , пожалуйста , его качества по 10 – балльной шкале (10 балло в – максимальная оценка , 0 баллов – миним альная ): Ваша оценка товара Y __________________ баллов 3. На В аш взгляд цена товара Y : Очень высокая Высокая Средняя (норм .) Низкая Очень низкая 4. Если Вам известен товар Y, сообщите , пожалуйста , из каких источников Вы о нем узнали : Газеты и журналы Советы друзей и знакомых Специализированные издания Советы специалист ов Радио Иное (укажите ): Телевидение __________________________ Просим Вас , если возможно , сообщить не которые сведения о себе : 5. Ваш пол : Мужской Женский 6. Ваш возраст : 18-25 лет 26-35 лет 36-45 лет 45- 60 лет Старше 60 лет 7. Как Вы оцениваете Ваш ежемесячный доход : До 500$ 500-800$ 800-1000$ 1000-1500$ Свыше 1500$ 8. Вы п роживаете : В к рупном городе городе поселке деревне Если Вы считаете возможным , укажите на звание места Вашего жительства : Фирма Х благодарит Вас за актив ное участие в нашем опросе ! Сдав заполненный опросный лист продавцу в одном из наших магазинов , Вы получи те скидку в 2,5 % на все купленные у нас товары , и скидку 5% на товар Y! Приложение 2 Терминология , и спользуемая в программе SPSS Это приложение полностью осно вано на материалах курсов SPSS "Введение в SPSS и прикладную статистику " (см . www.spss.ru ) Термин в SPSS Значение термина Термин в SPSS Значен ие термина 5-number summary 5-числовая сводка censoring цензурирование Alternative hypothesis альтернативная гипотеза central tendency центральная тенденция Bernoulli distribution распределение Бернулли (биномиальное ) centroid центроид (цен тр множества точек ) bias смещение chi-square test for goodness of fit критерий согласия хи-квадра т biased estimator смещенная оценка chi-square test for independence (Pearson's) критерий независимости хи -квадрат (Пирсона ) binary variable бинарная переме нная compound symmetry составная симметрия binomial distribution биномиальное распределение confidence interval д оверительный интервал bivariate normality двумерная нормальность confidence level доверительный ур овень Bonferroni adjustment коррект ировка Бонферрони confidence limits доверительные границы box plot ящичковая диаграмма conservative test консервативный крит ерий box-and-whisker plot ящик-с-усами consistent test сос тоятельный критерий categorical variable дискретная переменная contaminated distribution, mixture distribution смешанное распределение , смесь распределений Термин в SPSS Значение термина Термин в SPSS Значение термина continuous variable непрерывная переменная estimate estimate estimate оценка оцениватель оценивание correlation корреляция expected frequency ожидаемая встречаемость correlation coefficient коэффициент корреляции expected value ожидаемое значение count, frequency встречаемость experimental unit статистическая единица critical region критическая область exponential smoothing экспоненциальное сглаживание critical value критическое значение extrapolation экстраполяция cross-tabulation кросс - табуляция Fisher's exact test точный критерий Фишера cyclical component циклическая компонента frequency частота dependent variable зависимая переменная frequency table таблица встречаемостей dichotomous variable дихотомическая переменная goodness or fit критерий согласия difference разность grouping группировка discrete data дискретные данные heteroscedasticity гетероскедастичность dispersion р ассеяние histogram гист ограмма distribution function Фнункция распред . homogeneity of variance однородность дисперсии Т ермин в SPSS Значение термина Термин в SPSS Значение термина independent variable независимая переменная method of least squares метод наименьших квадратов interaction взаимодействие method of maximum likelihood метод максимального правдоподобия inter-quartile range (IRQ) интерквартильная широта missing value пропущенное значение interval scale шкала интервалов mode мода irregular component стохастич ес кая компонента moving average smoothing сглаживание мето дом скользящих средних kurtosis эксцесс multicollinearity мультиколлинеарн ость leverage балансировка multiple comparisons многократные сравнения linear линейный nominal scale номинальная ш кала linear function линейная функция nominal variable номинальная переменная linear regression линейная регрессия nonlinear regression нелинейная регрессия location положение nonparametric tests непараметрические критерии logistic regression л огистическая регрессия normal distribution нормальное распределение logit transformation логит - преобразование normal probability plot график на нормальной вероятностной бумаге measure of association мера связи normality нормальность Т ермин в SPSS Значение термина Термин в SPSS Значение термина null hypothesis нулевая гипотеза range размах order statistics порядковые статистики rank ранг ordinal scale порядковая шкала rank test р анговый критерий ordinal variable порядковая переменная residual остаток , невязка outlier выброс resistant резистентный , устойчивый paired samples парные выборки response отклик parameter параметр robust робастный percentile перцентиль running medians smoothing медианное сглаживание pie chart круговая диаграмма sample выборка pooled estimate of the variance объединенная оценка дисперсии sample mean выборочное среднее population генеральная совокупность sample size объем выборки power of the test мощность критерия sample variance выборочная дисперсия p-value, (observed) test significance p-значение , наблюденная зн ачимость критерия sampling distribution выборочное распределение qualitative variable качественная переменная scale of measurement шкала измерений quantile квантиль scatter plot ди аграмма рассеяния Термин в SPSS Значени е термина Термин в SPSS Значение термина sensitivity of test чувствительность критерия stem-and-leaf plot диаграмма "ствол с листьями " sequence plot график последовательности stratification стратификация shape форма structural zeroes структурные нули significance level уровень значимости symmetry of distribution симметрия распределения skewness асимметрия test of independence критерий независимости smoothing сглаживание test statistics статистика критерия specificity of test специфичность критерия time series временной ряд sphericity сферичность transformation преобразо вание spread разброс transformation to normality нормализующее преобразование standard deviation среднеквадратичное отклонение trend component тренд standardized coefficient стандартизованный коэффициент truncated distribution усеченное распределение standardized variable стандартизованная переменная type I and type II error ошибки первого и второго рода statistical independence статистическая независимость unbiased estimate несмещенная оценка statistical inference статистический вывод variation coefficient коэффициент вариации СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ. 1. Голубков Е.П . Маркетинговые исследования . - “Финпресс” 1998 г. 2. Голубков Е.П . Маркетинг : стратегии , планы , структуры . - М ., «Издательство «Дело» - 1995 г. 3. Котлер . Ф . Основы маркетинга .- М ., Прогресс , 1992 4. Дихтль Е ., Хершген Х . Практический маркетинг : Учеб . пособие / Пер . с нем . А.М.Макарова ; По д ред . И.С.Минько . - М .: Высш . шк . 1995. 5. Ковалев А.И ., Вой ленко В.В . Маркетинговый анализ . - М .,1997 г. 6. Соколов М.И ., Гречков В.Ю . Маркетинговые исследования . - М .,2000 г. 7. Подписка журналов и газет « Капитал» , «Бизнес» , «Коммерсант DAILY » , «Эксп ерт» . 1998-2000 гг. 8. Соловьев Б.А . и др . Словарь-справочник : Школа маркетинга. 9. Руководство по использованию программы статистической обрабо тки SPSS . 10. Афанасьев М . Маркетинг : стратегия и практика фирмы . - М : Финстатинформ , 1995 г.
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
- Вы слышали, к пакету Яровой будет принята поправка с требованием хранить покемонов в течение полугода с момента отлова?
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, диплом по маркетингу и рекламе "Использование SPSS в маркетинговых исследованиях", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru