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.

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.

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.