Обработка и анализ маркетинговой информации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования

«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»

Заочный финансово-экономический институт

Курсовая работа

по дисциплине «Маркетинговые исследования»

Тема: Обработка и анализ маркетинговой информации

Выполнил: Студент 4 курса гр. 3С2-МА502

Комарова Валентина Валерьевна

Преподаватель: Н.П. Козлова

Москва 2013

Содержание

Введение

1. Подготовка данных для маркетинговой информации, критерии выбора шкал

2. Сводка и группировка данных, анализ вариационных рядов, табулирование данных

3. Методы корреляционного и регрессионного анализа в маркетинговых исследованиях

Заключение

Список использованной литературы

Введение

маркетинговый исследование корреляционный регрессионный

Изучение рынка (маркетинговые исследования) стало использоваться в России в качестве основы принятия решения предприятиями с середины 80-х годов ХХ в. Упрощение процедуры исследований и повышение их эффективности сделало их очень популярными в последние годы.

Маркетинговые исследования подразумевают систематический сбор, обработку и анализ данных по тем аспектам маркетинговой деятельности фирмы, в рамках которых следует принять те или иные решения, а также анализ компонентов внешней среды, которые оказывают воздействие на маркетинговую деятельность фирмы.

Расходы на исследования, связанные с PR, могут быть иногда непро-порционально большими, что препятствуют их проведению, это не всегда оправданно, и поэтому как для оценивания ситуации, так и для измерения полученных результатов используется все больше и больше исследований. Оценивание может делаться на основе опыта или наблюдений и не требовать научного исследования, хотя кабинетные исследования могут включать анализ тиражей и качество охвата медиа, которое можно отследить и по имеющимся документам.

Поэтому, правильное определение источников получения информации, а также анализ полученных данных, позволяет оптимизировать расходы на проведение необходимых исследований.

Цель курсовой работы заключается в процессе обработки и анализа маркетинговой информации на конкретном примере.

Исходя из цели, были обозначены следующие задачи:

- рассмотреть подготовку данных для маркетинговой информации;

- определить критерии выбора шкал;

- провести сводку и группировку данных, анализ вариационных рядов, табулирование данных на конкретном примере;

- провести корреляционно-регрессионный анализ на конкретном примере.

Предмет исследования - обработка и анализ маркетинговой информации.

Объект исследования - маркетинговая информация.

1. Подготовка данных для маркетинговой информации, критерии выбора шкал

Обработка и анализ маркетинговой информации представляют собой серьезный этап статистической обработки полученных результатов. От того, насколько правильно и качественно будет произведена обработка данных, зависит достоверность принимаемых выводов и последующих практических решений. Анализ собранной информации представляет следующий этап маркетингового исследования, т.е. извлечение из совокупности полученных данных наиболее важных сведений и результатов. Исследователь сводит полученные данные в таблицы. На основе этих таблиц выводят или рассчитывают показатели эмпирического распределения, сравнивают их со стандартными. Затем исследователь решает, какие методы статистики использовать. Для получения дополнительных сведений применяют современные статистические методики и модели.

Обработка и анализ маркетинговой информации включает: предварительные этапы (редактирование, кодирование, табулирование и представление табулированных данных); оценку различий (проверка согласия, проверка Колмогорова -- Смирнова, анализ средних выборки); выбор методов исследования (простой регрессионный и корреляционный анализ, множественный регрессионный анализ).

Процесс подготовки данных маркетинговых исследований включает проверку анкет, редактирование, кодирование, преобразование, очищение данных, статистическую корректировку данных, выбор стратегии анализа данных.

Проверка анкет выступает первым этапом в технологии про верки данных анкетирования. Он заключается в проверке на полноту заполнения и качество проведенного исследования. При этом проводится подсчет анкет, если была установлена заранее величина выборки. Если проводит анкетирование консалтинговая фирма, то проверка анкет может включать и контрольную проверку на правильность и достоверность информации путем повторного опроса.

При проверке анкет возможен их возврат по следующим при чинам: не заполнены позиции анкет, ответы варьируются незначительно, отсутствуют блоки или страницы анкеты, анкеты сданы до положенного срока, анкеты выполнены другими людьми: Проверку анкет осуществляет руководитель полевого анкетирования.

Редактирование призвано выявлять несоответствие маркетингового исследования каким-либо требованиям или стандартам. Редактирование необходимо для повышения точности и аккуратности представленной в анкетах информации. Редактирование включает в себя просмотр, изучение и исправление ошибок в регистрации наблюдений. Редактирование выполняется в две стадии: вначале полевое, затем офисное редактирование.

Полевое редактирование проводится для исключения ошибок или неточностей в анкетных данных, кроме того, для контроля и обучения персонала, проводящего опрос. Полевое редактирование проводится руководителем полевых опросов. В полевом редактировании осуществляется проверка:

- полноты заполнения данных по разделам, выявления пустых мест и их анализ;

- знания сути стоящих вопросов анкеты;

- недвусмысленности заполнения анкеты;

- логичности ответов и их непротиворечивости.

Офисное редактирование заключается в более точной проверке и коррекции собранных ответов. Это редактирование осуществляет квалифицированное лицо, понимающее цели и задачи исследования, владеющее способами и методами исследований. При офисном редактировании решаются вопросы, каким образом будут обрабатываться носители собранных данных, содержащие неполные ответы, не до конца заполненные анкеты, ан кеты, в которых пропущены целые разделы. Анкеты, содержащие незаполненные позиции, должны отстраняться, но не выбрасываться, так как некоторая сохраненная информация по заполненным позициям может представлять определенный интерес.

Редактор должен внимательно относиться к вопросам в заполненных анкетах, которые неудачны с точки зрения пробуждения интереса респондента. Он должен решить, кодировать их или принять другое решение по таким данным.

С анкетами неудовлетворительного качества производится следующая работа: анкеты возвращаются на место сбора данных, и интервьюеров обязывают провести повторное интервью. Допускается самоличное заполнение редактором пропущенных значений анкеты, если количество таких анкет респондентов невелико или переменные по пропущенным ответам не являются основными в исследованиях. Осуществляется выбраковка анкет неудовлетворительного качества.

Кодирование данных -- это определенный технический прием, с помощью которого данные распределяются по категориям, т.е. способ представления полученной информации в виде символов, знаков, цифр с целью удобства ее использования для компьютерной или другой обработки. Кодирование представляет собой процесс или определенную технологию по преобразованию маркетинговой информации в код, что должно предусматриваться в самом информационном носителе -- анкете. Информация, полученная в результате исследования и образующая код, распределяется по столбцам.

Процесс кодирования осуществляется в три этапа:

- устанавливаются категории кодирования (группы, подгруппы, классы, виды и т.д.), к которым будут относиться ответы;

- назначаются кодовые номера категорий;

- разрабатывается книга кодов.

Первый этап кодирования представляет создание системы кодирования. В основу кодирования должна быть поставлена иерархическая структура принципов классификации информации. Вначале должны быть разработаны критерии деления по лученной информации на категории, классы, группы, виды, подвиды и т.д. по технологии от общего к частному. Количество уровней кодирования будет зависеть от структуры вопросов в анкете маркетингового исследования. Правильность выбранной структурной классификации информации подтверждается попаданием ответов на каждый вопрос анкеты в ячейку структуры. Кроме того, необходимо учитывать, что по каждому вопросу возможно получение нескольких ответов. Поэтому классифицируемая структура должна содержать соответствующую градацию и подвиды ячеек.

Так как кодировку информации не всегда проводят квалифицированные специалисты, то для облегчения кодирования и снижения времени на кодирование информации целесообразно разработать кодировочные таблицы или книгу кодов. В этих материалах описывается каждая переменная кода и дается справка по ее нахождению в структуре кодирования.

На втором этапе производится присвоение кодовых номеров ячейкам структурной классификации маркетинговой информации. Присвоение кодовых номеров можно, производить различными способами: в виде букв любого алфавита; цифрами; символами; комбинацией букв, символов и цифр. Для компьютерной обработки наиболее желаема цифровая система кодирования информации. Кроме того, для компьютерного ввода кода необходимо обеспечить и наглядность ввода записи. Использование других символов затрудняет ввод кода и обработку сообщения в компьютере.

При кодировании информации рекомендуется следовать установившимся традициям и принципам, существующим на предприятии. Существуют и общие принципы кодирования информации, которым необходимо следовать. Так, в каждой колонке допускается использование только одного символа. Это кодирование возможно, если количество ответов не превышает 10. Если ответ на вопрос имеет множество альтернатив, то создаются отдельные колонки для каждого варианта ответа. Если количество альтернативных ответов превышает 9, необходимо перейти к двум колонкам, обеспечивающим 100 кодов, т.е. от 01 до 99.

Для упрощения кодирования необходимо использовать один и тот же цифровой индекс в общих ответах. Например, в случае «информации нет» использовать стандартный код 0, «нет ответов» - 9, «не знаю» - 8 и т.д.

Третий этап в технологии кодирования заключается в создании кодировочной таблицы или книги кодов. Книга кодов создается при достаточно большом количестве вопросов анкеты. В ней прописываются общие инструкции по применимости кодов, структура кодирования по категориям принятой классификации, как кодируется каждая позиция в системе вопросов. В ней перечисляются коды каждой переменной и категории, включенные в каждый код. Далее в ней указывается, где в компьютерной записи располагается переменная, и каким образом эта переменная учитывается.

Преобразование данных - этот этап заключается в переносе закодированных данных из анкеты или кодировочной таблицы через клавиатуру в компьютер. При введении данных в компьютер необходимо или дублирование ввода, или контроль введенной информации, чтобы исключить ошибки.

Очищение данных представляет этап всесторонней проверки состоятельности собранных данных и работы с пропущенными ответами. Проверка состоятельности данных позволяет выявить данные, выходящие за пределы диапазона исследований. Работа с пропущенными ответами включает замену пропущенного значения нейтральным или средним значением по данной переменной. Пропущенный ответ 1 можно заменить вмененным значением исходя из логики ранее определенных вопросов.

Статистическая корректировка данных представляет собой предзаключительную, процедуру подготовки маркетинговой ин формации. Она включает: взвешивание, переопределение пере меной и преобразование шкалы измерения.

Взвешивание представляет собой метод корректировки данных, при котором каждому наблюдению или респонденту в базе данных присваивается весовой коэффициент, отображающий степень его значимости по сравнению с другими наблюдениями или респондентами. Это необходимо для более точного соответствия выборочных данных конкретным характеристикам генеральной совокупности. Например, при присвоении весов респондентам в зависимости от их образовательного уровня, от частоты пользования респондентами товаром.

Для сбора данных разрабатываются анкеты (вопросники). Информация для их заполнения собирается путем проведения измерений. Под измерением понимается определение количественной меры или плотности некой характеристики (свойства), представляющей интерес для исследователя.

Измерение -- это процедура сравнения объектов по определенным показателям или характеристикам (признакам, атрибутам).

Измерения могут носить качественный или количественный характер и быть объективными или субъективными. Объективные качественные и количественные измерения производятся измерительными приборами, действие которых основано на использовании физических законов. Теория объективных измерений достаточно хорошо разработана.

Субъективные измерения производятся человеком, который как бы выполняет роль измерительного прибора. Естественно, что при субъективном измерении на его результаты влияют психология и особенности мышления человека. Законченная теория субъективных измерений пока еще не построена. Однако можно говорить о создании общей формальной схемы как объективных, так и субъективных измерений. На основе логики и теории отношений построена теория измерений, позволяющая с единых позиций рассматривать как объективные, так и субъективные измерения.

Любое измерение включает в свой состав: объекты, показатели и процедуру сравнения.

Измеряются показатели некоторых объектов (потребители, марки продуктов, магазины, реклама и т.п.). В качестве показателей сравнения объектов используются пространственные, временные, физические, физиологические, социологические, психологические и другие свойства и характеристики объектов. Процедура сравнения включает определение отношений между объектами и способ их сравнения.

Введение конкретных показателей сравнения позволяет установить отношения между объектами -- например, «больше», «меньше», «равны», «хуже», «предпочтительнее» и т.д. Существуют различные способы сравнения объектов между собой, например, последовательно с одним объектом, принимаемым за эталон, или друг с другом в произвольной или упорядоченной последовательности.

Как только определена некоторая характеристика для выбранного объекта, говорят, что объект был измерен по данной характеристике. Легче измеряются объективные свойства (возраст, доход, количество выпитого пива и т.п.), чем субъективные свойства (чувства, вкусы, привычки, отношения и т.п.). В последнем случае респондент должен перевести свои оценки на шкалу плотности (на некоторую числовую систему), которую должен разработать исследователь.

Измерения можно провести с помощью различных шкал. Выделяют четыре характеристики шкал: описание, порядок, расстояние и наличие начальной точки.

Описание предполагает использование единственного дескриптора или опознавателя для каждой градации в шкале. Например, «да» или «нет»; «согласен» или «не согласен»; возраст респондентов. Все шкалы имеют дескрипторы, которые определяют, что измеряется.

Порядок характеризует относительный размер дескрипторов («больше, чем», «меньше, чем», «равен»). Не все шкалы обладают характеристиками порядка. Например, нельзя сказать, больше или меньше «покупатель» по сравнению с «непокупателем».

Такая характеристика шкалы, как расстояние, используется, когда известна абсолютная разница между дескрипторами, которая может быть выражена в количественных единицах. Респондент, который купил три пачки сигарет, купил на две пачки больше по сравнению с респондентом, купившим только одну пачку. Следует отметить, что когда существует «расстояние», то существует и порядок. Респондент, купивший три пачки сигарет, купил их «больше, чем» респондент, приобретший только одну пачку. Расстояние в данном случае равно двум.

Считается, что шкала имеет начальную точку, если она имеет единственное начало или нулевую точку. Например, возрастная шкала имеет истинную нулевую точку. Однако не все шкалы обладают нулевой точкой для измеряемых свойств. Часто они имеют только произвольную нейтральную точку. Скажем, отвечая на вопрос о предпочтительности определенной марки автомобиля, респондент ответил, что он не имеет мнения. Градация «не имею мнения» не характеризует истинный нулевой уровень его мнения.

Каждая последующая характеристика шкалы строится на предыдущей характеристике. Таким образом, «описание» является наиболее базовой характеристикой, которая присуща любой шкале. Если шкала имеет «расстояние», она также обладает «порядком» и «описанием».

Выделяют четыре уровня измерения, определяющих тип шкалы измерений: наименований, порядка, интервальный и отношений. Их относительная характеристика дается в табл. 1.

Таблица 1

Характеристика шкал различного типа

Уровень измерений	Характеристика шкал
	описание	порядок	расстояние	наличие начальной точки
Шкала наименований	*
Шкала порядка	*	*
Интервальная шкала	*	*	*
Шкала отношений	*	*	*	*

Шкала наименований обладает только характеристикой описания; она ставит в соответствие описываемым объектам только их название, никакие количественные характеристики не используются. Объекты измерения распадаются на множество взаимоисключающих и исчерпывающих категорий. Шкала наименований устанавливает отношения равенства между объектами, которые объединяются в одну категорию. Каждой категории дается название, численное обозначение которого является элементом шкалы. Очевидно, что измерение на этом уровне всегда возможно. «Да», «Нет» и «Согласен» -- «Не согласен» являются примерами градаций таких шкал. Если респонденты были классифицированы по роду их деятельности (шкала наименований), то эта школа не дает информацию типа «больше, чем», «меньше, чем».

Шкала порядка разрешает ранжировать респондентов или их ответы. Она имеет свойства шкалы наименований в сочетании с отношением порядка. Иными словами, если каждую пару категорий шкалы наименований упорядочить относительно друг друга, то получится порядковая шкала. Для того чтобы шкальные оценки отличались от чисел в обыденном понимании, их на порядковом уровне называют рангами. Например, частоту покупки определенного товара (раз в неделю, раз в месяц или чаще). Однако такая шкала указывает только относительную разницу между измеряемыми объектами.

Интервальная шкала обладает также характеристикой расстояния между отдельными градациями шкалы, измеряемого с помощью определенной единицы измерений, то есть используется количественная информация. На этой шкале уже не бессмысленны разности между отдельными градациями шкалы. В данном случае можно решить, равны они или нет, а если не равны, то какая из двух больше. Шкальные значения признаков можно складывать. Обычно предполагается, что шкала имеет равномерный характер (хотя это предположение требует обоснования). Например, если оцениваются продавцы магазина по шкале, имеющей градации: чрезвычайно дружественен, очень дружествен, в известной мере дружествен, в известной мере не дружествен, очень не дружествен, чрезвычайно не дружествен, - то обычно предполагается, что расстояния между отдельными градациями являются одинаковыми (каждое значение от другого отличается на единицу).

Шкала отношений является единственной шкалой, имеющей нулевую точку, поэтому можно проводить количественное сравнение полученных результатов. Такое дополнение позволяет вести речь о соотношении (пропорции) а : b для шкальных значений а и b. Например, респондент может быть в 2,5 раза старше, тратить в три раза больше денег, летать в два раза чаще по сравнению с другим респондентом.

Выбранная шкала измерений определяет характер информации, которой будет располагать исследователь при проведении изучения какого-то объекта. Но скорее следует говорить о том, что выбор шкалы для измерений определяется характером отношений между объектами, наличием информации и целями исследования. Если, скажем, нам требуется проранжировать марки продуктов, то, как правило, не требуется определять, насколько одна марка лучше другой. Следовательно, нет необходимости при таком измерении пользоваться количественными шкалами (интервалов или отношений).

Кроме того, тип шкалы предопределяет, какой вид статистического анализа можно или нельзя использовать. При использовании шкалы наименований возможно нахождение частот распределения, средней тенденции по модальной частоте, вычисление коэффициентов взаимозависимости между двумя или большим числом рядов свойств, применение непараметрических критериев проверки гипотез).

Среди статистических показателей на порядковом уровне пользуются показателями центральной тенденции -- медианой, квартилями и др. Для выявления взаимозависимости двух признаков применяют коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендэла.

Над числами, принадлежащими интервальной шкале, можно производить довольно разнообразные действия. Шкалу можно сжать или растянуть в любое число раз. Например, если шкала имеет деления от 0 до 100, то, разделив все числа на 100, получим шкалу со значениями из интервала от 0 до 1. Можно сдвинуть всю шкалу так, чтобы ее составляли числа от -50 до +50.

Кроме рассмотренных выше алгебраических операций интервальные шкалы допускают все статистические операции, присущие порядковому уровню; возможны также вычисления средней арифметической, дисперсии и т.д. Вместо ранговых коэффициентов корреляции вычисляется коэффициент парной корреляции Пирсона. Может быть рассчитан также множественный коэффициент корреляции.

Все перечисленные выше расчетные операции применимы также для шкалы отношений.

Надо иметь в виду, что полученные результаты всегда можно перевести в более простую шкалу, но никогда наоборот. Например, градации «сильно не согласен» и «в какой-то мере не согласен» (интервальная шкала) легко перевести в категорию «не согласен» шкалы наименований.

В простейшем случае оценка измеряемого признака некоторым индивидом производится путем выбора -- как правило, одного ответа из серии предложенных или путем выбора одного числового балла из некоторой совокупности чисел.

Для оценки измеряемого качества иногда пользуются графическими шкалами, разделенными на равные части и снабженными словесными или числовыми обозначениями. Респондента просят сделать отметку на шкале в соответствии с его оценкой данного качества.

Как указывалось выше, ранжирование объектов является другим широко используемым приемом измерения. При ранжировании производится оценивание по измеряемому качеству совокупности объектов путем их упорядочивания по степени выраженности данного признака. Первое место, как правило, соответствует наиболее высокому уровню. Каждому объекту приписывается оценка, равная его месту в данном ранжированном ряду.

Достоинством ранжирования как метода субъективного измерения является простота осуществления процедур, не требующая какого-либо трудоемкого обучения экспертов. Однако практически невозможно упорядочить большое число объектов. Как показывает опыт, при числе объектов, большем 15-20. эксперты затрудняются в построении ранжировок. В этом случае может использоваться метод парных сравнений.

Парное сравнение представляет собой процедуру установления предпочтения объектов при сравнении всех возможных пар и дальнейшее упорядочивание объектов на основе результатов сравнения. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов представляет собой более простую задачу. Парное сравнение, так же как и ранжирование, есть измерение в порядковой шкале. Однако данный подход является более сложным и его, скорее, применяют при опросах экспертов, а не массовых респондентов.

Во многих случаях при составлении вопросников нецелесообразно разрабатывать шкалы измерений с «нуля». Лучше воспользоваться стандартными типами шкал, используемыми в отрасли маркетинговых исследований. К числу таких шкал относится, например, модифицированная шкала Лайкерта.

На основе модифицированной шкалы Лайкерта (интервальная шкала), адаптированной для целей проводимого маркетингового исследования, изучается степень согласия или несогласия респондентов с определенными высказываниями. Данная шкала носит симметричный характер и измеряет интенсивность чувств респондентов.

В таблице 2 приводится вопросник, основанный на шкале Лайкерта. Данный вопросник может быть использован при проведении телефонных опросов потребителей. Интервьюер зачитывает вопросы, при этом просит опрашиваемых определить степень своего согласия с каждым заявлением.

Таблица 2

Вопросник для выявления мнения потребителей относительно товара определенной марки

Заявление	Сильно согласен	В какой-то мере согласен	Отношусь нейтрально	В какой-то мере не согласен	Сильно не согласен
1. Джинсы (указывается конкретная марка) хорошо выглядят		2	3	4	- 5
2. Данные джинсы имеют разумную цену		2	3	4	5
3. Следующая пара ваших джинсов будет данной марки		2	3	4	5
4. Данные джинсы легкоузнаваемы		2	3	4	5
5. В данных джинсах вы чувствуете себя хорошо		2	3	4	5

Существуют различные варианты модификации шкалы Лайкерта, например, вводится различное число градаций (7-9).

Имеется великое множество вариантов шкал, построенных на основе изложенных принципов. Окончательный выбор обычно делается на основе испытания уровня надежности и точности измерений, проведенных с помощью различных вариантов шкал.

2. Сводка и группировка данных, анализ вариационных рядов, табулирование данных

С целью изучения конъюнктуры рынка обследованы предприятия розничной торговли района (выборка 5% -ная механическая), в результате чего получены следующие данные за год о реализации условного товара А:

Таблица 3

№ предприятия п/п	Объем продажи, т	Средняя цена за 1 кг, руб.	№ предприятия п/п	Объем продажи, т	Средняя цена за 1 кг, руб.
1	19	69	16	18	75
2	23	57	17	17	63
3	28	54	18	20	67
4	26	43	19	17	72
5	24	56	20	29	57
6	17	68	21	13	71
7	21	63	22	15	77
8	19	69	23	18	75
9	26	61	24	13	73
10	32	40	25	27	48
11	24	68	26	28	58
12	21	64	27	9	90
13	24	52	28	14	81
14	26	69	29	13	84
15	14	71	30	24	55

По исходным данным:

1. Построить статистический ряд распределения предприятия по признаку - средняя цена товара, образовав, пять групп с равными интервалами.

2. Рассчитать характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану.

Сделать выводы по результатам выполненного задания.

Решение

Целью выполнения данного Задания является изучение состава и структуры выборочной совокупности фирм путем построения и анализа статистического ряда распределения фирм по признаку средняя цена товара.

Построение интервального ряда распределения предприятия средней цене товара.

Для построения интервального ряда распределения определяем величину интервала h по формуле:

,

где - наибольшее и наименьшее значения признака в исследуемой совокупности, k - число групп интервального ряда.

При заданных k = 5, x_max = 90 руб. и x_min = 40 руб.

При h = 10 руб. границы интервалов ряда распределения имеют следующий вид (таблица 2):

Таблица 4

Номер группы	Нижняя граница, чел.	Верхняя граница, чел.
1	40	50
2	50	60
3	60	70
4	70	80
5	80	90

Определяем число предприятий, входящих в каждую группу, используя принцип полуоткрытого интервала, согласно которому предприятия со значениями признаков, которые служат одновременно верхними и нижними границами смежных интервалов (50, 60, 70, 80, 90), будем относить ко второму из смежных интервалов.

Для определения числа фирм в каждой группе строим разработочную таблицу 5.

Таблица 5

Разработочная таблица для построения интервального ряда распределения и аналитической группировки

Группы фирм предприятий по средней цене товара за 1кг, руб.	Номер предприятия	Средняя цена за 1кг., руб.	Объем продажи, т
1	2	3	4
40 - 50	4	43	26
	10	40	32
	25	48	27
Всего	3	131	85
50 - 60	2	57	23
	3	54	28
	5	56	24
	13	52	24
	20	57	29
	26	58	28
	30	55	24
Всего	7	389	164
60 - 70	1	69	19
	6	68	17
	7	63	20
	8	69	19
	9	61	26
	11	68	24
	12	64	21
	14	69	26
	17	63	17
	18	67	20
Всего	10	661	209
70 - 80	15	71	14
	16	75	18
	19	72	17
	21	71	13
	22	77	14
	23	75	17
	24	73	13
Всего	7	514	106
80 - 90	27	90	9
	28	81	14
	29	84	13
Всего	3	255	36
Итого	30	1950	600

На основе групповых итоговых строк «Всего» таблицы 5 формируем итоговую таблицу 6, представляет собой интервальный ряд распределения предприятия по средней цене товара.

Таблица 6

Распределение предприятий по средней цене товара

Номер группы	Группы фирм предприятий по средней цене товара за 1кг, руб., x	Число фирм, fj
1	40 - 50	3
2	50 - 60	7
3	60 - 70	10
4	70 - 80	7
5	80 - 90	3
	ИТОГО	30

Приведем еще три характеристики полученного ряда распределения - частоты групп в относительном выражении, накопленные (кумулятивные) частоты S_j, получаемые путем последовательного суммирования частот всех предшествующих (j-1) интервалов, и накопленные частости, рассчитываемые по формуле

Таблица 7

Структура предприятия по средней цене товара

Номер группы	Группы фирм предприятий по средней цене товара за 1кг, руб., x	Число фирм, f	Накопленная частота Sj	Накопленная частость, %
		в абсолютном выражении	в % к итогу
1	2	3	4	5	6
1	40 - 50	3	10	3	10
2	50 - 60	7	23	10	33
3	60 - 70	10	33	20	66
4	70 - 80	7	23	27	89
5	80 - 90	3	10	30	100
	ИТОГО	30	100

Вывод. Анализ интервального ряда распределения изучаемой совокупности предприятия показывает, что распределение предприятия по средней цене товара не является равномерным: преобладают предприятия со средней ценой товара за 1 кг. От 60 руб. до 70 руб. (это 10 фирм, доля которых составляет 33%); самые малочисленные группы фирм имеют 80 - 90 руб., что составляет 10% от общего числа предприятий.

2. Нахождение моды и медианы полученного интервального ряда распределения графическим методом и путем расчетов

Для определения моды графическим методом строим по данным таблицы 4 (графы 2 и 3) гистограмму распределения фирм по изучаемому признаку.

Определим с помощью графиков значение моды и медианы:

Мо = 65 руб. Ме = 65 руб.

Медиану приближенно можно определить графически -- по кумуляте. Для этого высоту наибольшей ординаты, которая соответствует общей численности совокупности, делят пополам. Через полученную точку проводят прямую, параллельную оси абсцисс, до пересечения ее с кумулятой. Абсцисса точки пересечения и является медианой.

Приближенно модальное значение признака можно определить и графически -- по гистограмме. Для этого нужно взять столбец, имеющий наибольшую высоту, и из его левого верхнего угла провести отрезок в верхний угол последующего столбца, а из правого угла -- в верхний правый угол предыдущего. Абсцисса точки пересечения отрезков и будет соответствовать модальному значению признака в изучаемой совокупности.

Рис. 1 Определение моды графическим методом

Расчет конкретного значения моды для интервального ряда распределения производится по формуле:

где х_Мo - нижняя граница модального интервала,

h - величина модального интервала,

f_Mo - частота модального интервала,

f_Mo-1 - частота интервала, предшествующего модальному,

f_Mo+1 - частота интервала, следующего за модальным.

Согласно табл. 4 модальным интервалом построенного ряда является интервал 80 - 90 руб., т.к. он имеет наибольшую частоту (f₄=10). Расчет моды

руб.

Вывод. Для рассматриваемой совокупности предприятия наиболее распространена средняя цена товара характеризуется средней величиной 65 рубля.

Расчет конкретного значения медианы для интервального ряда распределения производится по формуле

,

где х_Ме- нижняя граница медианного интервала,

h - величина медианного интервала,

- сумма всех частот,

f_Ме - частота медианного интервала,

S_Mе-1 - кумулятивная (накопленная) частота интервала, предшествующего медианному.

Определяем медианный интервал, используя графу 5 табл. 5. Медианным интервалом является интервал 60 - 70 руб., т.к. именно в этом интервале накопленная частота S_j=20 впервые превышает полусумму всех частот

().

Расчет медианы:

руб.

Вывод: в рассматриваемой совокупности предприятий половина предприятий имеют среднюю цену товара не более 65 руб., а другая половина - не менее 65 руб.

3. Расчет характеристик ряда распределения

Для расчета характеристик ряда распределения , у, у2, V_у на основе табл. 5 строим вспомогательную таблицу 8 ( - середина интервала).

Таблица 8

Расчетная таблица для нахождения характеристик ряда распределения

Группы предприятий по средней цене товара, руб..	Середина интервала,	Число фирм, fj
1	2	3	4	5	6	7
40 - 50	45	3	135	-20	400	1200
50 - 60	55	7	385	-10	100	700
60 - 70	65	10	650	0	0	0
70 - 80	75	7	525	10	100	700
80 - 90	85	3	255	20	400	1200
Итого		30	1950			3800

Рассчитаем среднюю арифметическую взвешенную:

Рассчитаем среднее квадратическое отклонение:

Рассчитаем дисперсию:

у2 = 11,25462 = 126.666

Рассчитаем коэффициент вариации:

Вывод. Анализ полученных значений показателей и у говорит о том, что средняя величина средней цены товара составляет 65., отклонение от этой величины в ту или иную сторону составляет в среднем 11 руб. (или 17.31 %).

Значение V_у = 17,31 % не превышает 33%, следовательно, вариация средней цены товаров в исследуемой совокупности предприятий незначительна и совокупность по данному признаку однородна.

4. Вычисление средней арифметической по исходным данным о средней цене товара предприятий

Для расчета применяется формула средней арифметической простой:

,

Причина расхождения средних величин, рассчитанных по исходным данным (65 руб.) и по интервальному ряду распределения (65 руб.), заключается в том, что в первом случае средняя определяется по фактическим значениям исследуемого признака для всех 30-ти фирм, а во втором случае в качестве значений признака берутся середины интервалов и, следовательно, значение средней будет менее точным), Это говорит о достаточно равномерном распределении средней цены товара внутри каждой группы интервального ряда.

3. Методы корреляционного и регрессионного анализа в маркетинговых исследованиях

По исходным данным (таблица 1) с использованием результатов выполнения необходимо выполнить следующее:

Установить наличие и характер корреляционной связи между признаками средняя цена товара и объем продаж, образовав пять групп с равными интервалами по каждому из признаков, используя методы: аналитической группировки, корреляционной таблицы.

2. Измерить тесноту корреляционной связи, используя коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.

Сделать выводы по результатам выполнения.

Решение

Целью выполнения данного задания является выявление наличия корреляционной связи между факторным и результативным признаками, а также установление направления связи и оценка ее тесноты.

По условию факторным является признак средняя цена товара, результативным - признак Объем продаж.

1. Установление наличия и характера корреляционной связи между признаками Среднесписочная численность менеджеров и Объём продаж методами аналитической группировки и корреляционных таблиц

1а. Применение метода аналитической группировки

Аналитическая группировка строится по факторному признаку Х и для каждой j-ой группы ряда определяется среднегрупповое значение результативного признака Y. Если с ростом значений фактора Х от группы к группе средние значения систематически возрастают (или убывают), между признаками X и Y имеет место корреляционная связь.

Используя разработочную таблицу 5, строим аналитическую группировку, характеризующую зависимость между факторным признаком Х - признак средняя цена товара и результативным признаком Y - Объём продаж.

Таблица 9

Зависимость объема продаж от средней цены товара

Номер группы	Группы предприятий по средней цене товаров, руб. x	Число предприятий, fj	Средняя цена товара	Объем продаж, млн. руб.
			всего	в среднем на одно предприятие,	всего	в среднем на одно предприятие,
1	2	3	4	5=4:3	6	7=6:3
1	40 - 50	3	135	45	85	28
2	50 - 60	7	385	55	164	26
3	60 - 70	10	650	65	209	21
4	70 - 80	7	525	75	106	13
5	80 - 90	3	255	85	36	12
	Итого	30	1950	65	600	20

Вывод: анализ данных таблицы 7 показывает, что с увеличением средней цены товара от группы к группе систематически убывает средний объем продаж по каждой группе фирм, что свидетельствует о наличии обратной корреляционной связи между исследуемыми признаками.

Для построения корреляционной таблицы необходимо знать величины и границы интервалов по двум признакам X и Y. Для факторного признака Х -средняя цена товара эти величины известны из таблицы 4. Определяем величину интервала для результативного признака Y - Объем продаж при k = 5, у_max = 32 т., у_min = 9 т.:

т

Границы интервалов ряда распределения результативного признака Y имеют вид:

Таблица 10

Номер группы	Нижняя граница, т	Верхняя граница, т
1	9	13,6
2	13,6	18,2
3	18,2	22,8
4	22,8	27,4
5	27,4	32

Подсчитывая для каждой группы число входящих в нее фирм с использованием принципа полуоткрытого интервала, получаем интервальный ряд распределения результативного признака (таблица 11).

Таблица 11

Интервальный ряд распределения предприятий по объёму продаж

Группы фирм по объёму продаж, т, у	Число фирм, fj
9 - 13,6	4
13,6 - 18,2	8
18,2 - 22,8	5
22,8 - 27,4	9
27,4 - 32	4
Итого	30

Используя группировки по факторному и результативному признакам, строим таблицу 12.

Таблица 12

Корреляционная таблица зависимости объема продаж от средней цены

Группы предприятий по средней цене товара, руб.	Группы предприятий по объему продаж, т	Итого
	9 - 13,6	13,6 - 18,2	18,2 - 22,8	22,8 - 27,4	27,4 - 32
40 - 50				2	1	3
50 - 60				4	3	7
60 - 70		2	5	3		10
70 - 80	2	5				7
80 - 90	2	1				3
Итого	4	8	5	9	4	30

Вывод: анализ данных таблицы 10 показывает, что распределение частот групп произошло вдоль диагонали, идущей из левого нижнего угла в правый верхний угол таблицы. Это свидетельствует о наличии обратной корреляционной связи между средней ценой и объемом продаж предприятий.

Определим коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение .

Коэффициент детерминации характеризует силу влияния факторного (группировочного) признака Х на результативный признак Y и рассчитывается как доля межгрупповой дисперсии признака Y в его общей дисперсии:

где - общая дисперсия признака Y,

- межгрупповая (факторная) дисперсия признака Y.

Общая дисперсия характеризует вариацию результативного признака, сложившуюся под влиянием всех действующих на Y факторов (систематических и случайных) и вычисляется по формуле

,

где y_i - индивидуальные значения результативного признака;

- общая средняя значений результативного признака;

n - число единиц совокупности.

Межгрупповая дисперсия измеряет систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признака-фактора Х (по которому произведена группировка) и вычисляется по формуле

,

где -групповые средние,

- общая средняя,

-число единиц в j-ой группе,

k - число групп.

Для расчета показателей и необходимо знать величину общей средней , которая вычисляется как средняя арифметическая простая по всем единицам совокупности:

Значения числителя и знаменателя формулы имеются в таблице 8 (графы 5 и 6 итоговой строки). Используя эти данные, получаем общую среднюю :

= =20 т.

Для расчета общей дисперсии применяется вспомогательная таблица 13.

Таблица 13

Вспомогательная таблица для расчета общей дисперсии

Номер предприятия	Объём продаж, млн. руб.
1	2	3	4
1	19	-1	1<...

курсовая работа "Обработка и анализ маркетинговой информации" скачать

Подобные документы

• Маркетинговое исследование потребительского рынка (на примере фирмы "CD-land")

  Информационное обеспечение маркетинговых решений. Классификация маркетинговых исследований. Методы получения и обработки маркетинговой информации: первичные и вторичные данные. Обработка данных, полученных в процессе маркетингового исследования.
  
  дипломная работа [86,8 K], добавлен 24.01.2011
  

• Маркетинговое исследование

  Понятие и цели маркетинга и маркетинговых исследований. Маркетинговое исследование как систематический и объективный поиск, сбор и анализ информации для постановки и решения маркетинговой проблемы. Основные этапы и методы маркетинговых исследований.
  
  курсовая работа [102,9 K], добавлен 13.04.2010
  

• Вторичная информация в маркетинговых исследованиях

  Методы маркетинговых исследований вторичной информации. Виды маркетинговой информации и источники вторичной информации. Методы сбора и обработки вторичных данных. План маркетингового исследования для ООО "Экономические технологии" и анализ результатов.
  
  курсовая работа [36,2 K], добавлен 14.03.2009
  

• Оптимизация маркетинговой стратегии фирмы на примере ООО "Алмила"

  Анализ рынка парикмахерского оборудования и косметики России. Методы сбора информации и подготовка данных к моделированию в маркетинговых исследованиях. Сегментирование оптовых и розничных покупателей. Анализ и прогнозирование объема продаж ООО "Алмила".
  
  дипломная работа [1,1 M], добавлен 05.01.2015
  

• Эффективность количественных и качественных методов сбора информации в маркетинговых исследованиях

  Типичные направления маркетинговых исследований. Специфика количественных и качественных методов сбора маркетинговой информации. Система сбора внешней текущей маркетинговой информации. Применение методов сбора маркетинговой информации на практике.
  
  курсовая работа [200,6 K], добавлен 23.08.2010
  

• Совершенствование системы маркетинговой информации предприятия

  Цели и задачи маркетинговых исследований. Система маркетинговой информации, ее суть. Виды маркетинговой информации и источники ее получения. Общая характеристика методов сбора данных. Наблюдение и его роль при проведении маркетинговых исследований.
  
  контрольная работа [125,4 K], добавлен 19.01.2012
  

• Получение и обработка маркетинговой информации на предприятии

  Сущность, методы маркетинговых исследований и информации. Практика получения и обработки маркетинговой информации на предприятии московского аэропорта Домодедово: Domodedovo Passenger Terminal. Разработка анкеты для маркетингового подразделения DPT.
  
  курсовая работа [65,0 K], добавлен 25.06.2013
  

• Источники получения маркетинговой информации

  Особенности макетинговой информации. Роль информации для маркетинговых исследований. Концепция системы маркетинговой информации. Система внутренней отчетности. Система сбора внешней маркетинговой информации. Сбор информации.
  
  курсовая работа [40,7 K], добавлен 26.05.2002
  

• Методы и процедура маркетинговых исследований рынка

  Методы и процедуры маркетинговых исследований рынка. Понятие и основные этапы исследования, его методы и типы. Виды маркетинговой информации и методы ее сбора. Элементы маркетинговой информационной системы: база данных маркетинга, банк методов и моделей.
  
  курсовая работа [67,9 K], добавлен 13.05.2009
  

• Система маркетинговой информации

  Понятие маркетинговой среды. Современные маркетинговые исследования, их цель и основные принципы проведения. Методы сбора первичных данных. Достоинства и недостатки вторичной и первичной информации. Направления и методы маркетинговых исследований.
  
  презентация [1,1 M], добавлен 28.01.2014
  

• Информационное обеспечение маркетинговой деятельности предприятия

  Источники маркетинговой информации и формы представления данных. Процесс сбора, накопления и анализа информации. Оборот и обмен информацией на предприятии. Анализ информационной системы ООО "ЖЭУ №Х", ее функциональная структура и аппаратное обеспечение.
  
  курсовая работа [681,1 K], добавлен 19.06.2014
  

• Выбор методов обработки маркетинговой информации

  Понятие маркетинговой информации, анализ методов ее обработки как важнейшего аспекта точного прогнозирования и принятия управленческих решений в предприятии "Русли": снижение риска предпринимательства, повышение качества решения задач потребителя.
  
  курсовая работа [90,2 K], добавлен 08.01.2011
  

• Маркетинговые исследования

  Этапы проведения маркетинговых исследований. Анализ, интерпретация данных и презентация результатов исследования. Структура маркетинговой информации. Методы первичной и вторичной информации. Эксперименты и их роль в проведении маркетинговых исследований.
  
  курсовая работа [30,0 K], добавлен 29.01.2009
  

• Система маркетинговой информации и комплекс маркетинга

  Общая характеристика и функционирование системы маркетинговой информации на предприятии. Показатели и схемы внутренней отчетности и анализа данных организации. Понятие и порядок разработки комплекса маркетинга фирмы с целью продвижения товара на рынок.
  
  контрольная работа [22,0 K], добавлен 03.02.2012
  

• Разработка маркетинговой деятельности организации (на примере ЗАО "Ирбис")

  Сущность, планирование и организация маркетинговой деятельности фирмы, система маркетингового контроля. Анализ эффективности маркетинговой деятельности ЗАО "Ирбис". Расчет экономического эффекта и иных выгод от предлагаемых маркетинговых мероприятий.
  
  курсовая работа [79,3 K], добавлен 15.02.2013
  

• Комплексное исследование целевого рынка

  Маркетинговые исследования. Обобщенная структура необходимой информации для анализа рынка. Основные секторы рынка маркетинговой информации. Порядок проведения маркетинговых исследований. Систематизация и анализ собранной информации. Результаты.
  
  реферат [26,8 K], добавлен 24.09.2005
  

• Маркетинговые исследования конкуренции и конкурентов заведений питания

  Разработка компанией маркетинговой стратегии. Методы маркетинговых исследований, сбор первичных и вторичных данных. Анализ конкуренции на рынке общественного питания. Выявление приоритетных конкурентов, определение силы их позиции и анализ деятельности.
  
  курсовая работа [708,9 K], добавлен 11.09.2009
  

• Реклама как комплекс маркетинговых коммуникаций

  Понятие маркетинговых коммуникаций. Элементы маркетинговой коммуникации. Реклама с точки зрения маркетинговых коммуникаций. Представление об общей маркетинговой стратегии фирмы. Типы маркетинговой коммуникационной деятельности.
  
  курсовая работа [23,2 K], добавлен 02.03.2003
  

• Методы получения и обработки маркетинговой информации на примере сети магазинов "Магнит"

  Методы сбора данных при проведении маркетинговых исследований. Упорядочение, шкалирование, обобщение и анализ данных. Составление письменного отчета. Выявление предпочтений потребителя продуктов сети магазинов. Рекомендации по продвижению товаров.
  
  курсовая работа [426,2 K], добавлен 06.05.2015
  

• Система маркетинговой информации

  Анализ основных понятий и сущности системы маркетинговой информации. Особенности работы системы маркетинговой информации на российском рынке. Обобщение факторов, затрудняющих работу с маркетинговой информацией. Методы преодоления существующих ограничений.
  
  курсовая работа [154,3 K], добавлен 07.12.2010
  

Другие документы, подобные "Обработка и анализ маркетинговой информации"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам