Файл: Использование СИТ при проведении маркетинговых исследований.pdf

Дисперсия – среднее из квадратов отклонение переменной от её средней величины. Она не может быть отрицательной.

Дисперсия равна 0,4, это говорит о значениях данных (сумма покупки) сгруппированы вокруг среднего.

Показатели вариации показаны в таблице 3.6

Таблица 3.6

Показатели меры вариации - На какую сумму в среднем Вы совершаете покупку непродовольственных товаров?

Выводной анализ

Выводной анализ позволяет оценить качество данных. Проведение данного анализа включает в себя:

расчет выборки;

расчет коэффициента конкордации.

Фактически ошибка выборки рассчитывается по формуле (2.1)

(2.1)

Где µ - фактическая ошибка;

ω – доля посетителей, регулярно совершающих покупку в магазине «Оптима»

n – разведывательная совокупность

N – генеральная совокупность

Фактическая ошибка 9,04% больше предельной ошибки 5%.

Ошибка выборки рассчитывается по формуле (2.2)

(42.2)

где - ошибка;

t – коэффициент доверия, t = 2;

= 0,0904*2 = 0,181

σ² = 0,25

Расчет выборки с учетом новой дисперсии и ошибки выборки приводится по формуле (2.3):

(2.3)

где n – размер выборочной совокупности;

σ^{2 –} выборочная дисперсия;

– предельная задаваемая ошибка выборки;

N – численность генеральной совокупности.

Полученное значение разведывательной выборки равна проектной, следовательно, нет необходимости дополнять исследование.

Для проверки качества данных оценок экспертов используется коэффициент конкордации, показывающий согласованность мнений экспертов.

При обработке информации, полученной методом экспертного опроса, были получены рыночные квоты для непродовольственных магазинов «Оптима».

В таблице 3.7 показаны результаты расчета рыночных долей магазинов непродовольственных товаров.

Таблица 3.7

Рыночные квоты

Средневзвешенное значение доли рынка каждого магазина рассчитывалось по формуле (2.4):

А = (2.4)

где А – среднее взвешенное значение доли рынка каждого магазина;

i…m – номер эксперта;

j….n – номер магазина.

Д – оценка доли j – магазина i – эксперта;

– средняя оценка i – эксперта.

А₁ = (0,21*3+0,19*3,1+0,21*3,3+0,23*3,1+0,24*3)/15,5= 0,22

А₂ = (0,32*3+0,36*3,1+0,35*3,3+0,31*3,1+0,32*3)/15,5= 0,33

А₃ = (0,21*3+0,19*3,1+0,21*3,3+0,19*3,1+0,21*3)/15,5= 0,2

А₄ = (0,15*3+0,16*3,1+0,15*3,3+0,14*3,1+0,13*3)/15,5= 0,15

А₅ = (0,11*3+0,1*3,1+0,08*3,3+0,13*3,1+0,1*3)/15,5= 0,1

Для расчета коэффициента конкордации построена таблица (2.8) распределения рангов.

Таблица 3.8

Распределение рангов

Коэффициент конкордации рассчитывается по формуле (2.5):

Wk = 12*S/m²*(n³-n)-m∑T_c

где Wk – коэффициент конкордации;

S – отклонение суммы квадратов рангов от средней квадратов рангов;

m – количество экспертов;

n – число магазинов;

Тс – поправка в связи с наличием связанных рангов.

Отклонение суммы квадратов рангов рассчитывается по формуле (2.6):

)² / n (2.6)

где – сумма рангов по i – магазину.

Поправка в связи с наличием связанных рангов рассчитывается по формуле (4.2.2.7):

(2.7)

где – объем каждой группы одинаковых рангов по отдельным показателям у отдельных экспертов.

Значимости коэффициента конкордации проверяется на основании коэффициента ƛ² – критерия Пирсона, для степеней свободы, рассчитывается по формуле (2.8):

γ = n-1 (2.8)

где γ – степень свободы.

По таблице 3.8 приложения М, если ƛ² эмпирическое ≥ ƛ² критического, то связь подтверждается, и наоборот. Коэффициент ƛ^{2 –} критерий Пирсона рассчитывается по формуле (2.9):

ƛ²_эмп = 12S / m * n (n-1) – 1/(n-1)*∑(2.9)

где ƛ²_эмп - эмпирический критерий Пирсона

S = 5919,15-171,3²/5 = 50,41

= 12

W_k = 12 * 50,41/4² *(5³ – 5) – 4*12 = 0,45

ƛ²_{эмп =} 12*50,41/4*5(5-1)-1/(5-1)*12 = 30,2

Из таблицы 3.8 смотрим критическое значение ƛ² при значимости 0,05 равно 16,9, при значимости 0,01ƛ² = 21,6. Следовательно, эмпирическое ƛ² больше критического, значит связь подтверждается. Данные опроса экспертов можно считать правильными.

Экспертным опросом также было выявлены сильные и слабые стороны конкурентов-магазинов, осуществляющих розничную торговлю продуктами питания.

Анализ гипотез

В данной курсовой работе выдвигалась гипотеза сегментации, то есть группы потребителей, разделенные на группы по выделенным ранее признакам, отличаются по специфике потребления.

Проверка может быть выполнена при помощи статистических критериев.

Статистический критерий – это решающее правило, обеспечения принятия истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью. Обычно это правило содержит метод расчета определённого числа (формулы, алгоритма) и нормативное значение данного числа.

Различают параметрические и непараметрические критерии.

Параметрические критерии в своих формулах содержат такие статистические параметры, как среднеквадратическое отклонение, дисперсия. Они применяются в основном для проверки гипотез по вопросам, ответы на которые даны метрическими (числовыми) шкалами (шкала равных отношений, интервальна шкала).

Непараметрические критерии применяются для не метрических (не числовых) шкал. Для проверки гипотезы по сегментации в курсовой работе применяется непараметрические критерии.

Для доказательства различий между сегментами, используем критерий Манна-Уитни, а для доказательства однородности – критерий Колмогорова-Смирнова.

Постановка гипотез, уровень значимости и интерпретация, показаны в таблице 3.9 (Приложение И).

Вывод: сегменты по типу дома: частные не подтвердились. Гипотеза деления потребителей услуги розничной торговли непродовольственными товарами по типу дома отклоняется.

Проведение критерия Манна-Уитни показало, что сегменты: потребители с уровнем дохода 0-7229 руб., 7230,01-14460,02 руб., 14461-20000 руб. различны между собой, так как р-значимость меньше 0,05.

В результате сформировали три сегмента (таблица 3.10).

Таблица 3.10

Результаты анализа гипотез

Анализ связей

Для определения связи между переменными Тим дома и Норма дохода применяем коэффициент корреляции Пирсона.

Для определения связи между переменными Доход (порядковая шкала) и Норма дохода так же примеряется коэффициент корреляции Пирсона. Если уровень значимости меньше 0,05, корреляцию можно считать статистически достоверной.

Таблицы проведения корреляции между переменными показаны в приложении О. Результаты сведены в таблицу 3.11

Таблица 3.11

Анализ связей

Форма связи - линейная.

Регрессионная модель задается управлением.

Для линейной регрессии уравнение имеет вид:

Y = 0,658 + 0,622Х

где Y – норма потребления, руб./неделю;

Х – среднедушевой доход.

Малый р-уровень свидетельствует об статистической достоверности полученных результатов.

R² характеризует долю дисперсии одной переменной, обусловленной воздействием со стороны дохода.

R² = 0,498, т.е. 49,8% дисперсии переменной нормы обусловлено воздействием со стороны доход.

Результаты регрессионного анализа показаны в приложении Р.

Величина значимости равна р=0,024, что освидетельствует о статистической достоверности различий.

Данный анализ позволяет сравнить сегменты (выборки) по градациям. Сегменты сформированы по уровню среднемесячного дохода на одного члена семьи.

Градации:

сегмент с уровнем дохода 0-7229 руб. на одного члена семьи;

сегмент с уровнем дохода 7230,01-14460,02 руб. на одного члена семьи;

сегмент с уровнем дохода 14461,01-20000 руб. на одного члена семьи.

Сравним сегменты друг с другом, первый сегмент со вторым и третьим; второй сегмент с первым и третьим; третий сегмент с первым и со вторым.

По результатам таблицы критерии контрастов все контрасты оказались статистически достоверными (р-значимость очень мала), это говорит о том, что все сегменты по норме потребления непродовольственных товаров различны.

К какой категории по уровню дохода в месяц вы могли бы отнести свою семью?

Анализ конъюнктуры товарного рынка

Анализ товарной конъюнктуры осуществляется по 4 основным направлениям:

анализ масштаба и потенциала рынка;

анализ сбалансированности рынка;

анализ тенденций и устойчивости рыночной конъюнктуры;

анализ цикличности и сезонности.

Анализ масштаба и потенциала рынка

Для анализа масштаба и потенциала необходимо дать характеристику всех участников рынка.

Потребители

Потребителями услуги розничной торговли непродовольственными товарами являются домохозяйства.

В качестве гипотезы характеристики потребителей выдвинута схема сегментации. Гипотеза различия нормы потребления по типу дома у потребителей опровергалась. Все потребители распределились на три сегмента с разной нормой потребления (таблица 3.12).

сегмент с уровнем дохода 0-7229 руб. на одного члена семьи;

сегмент с уровнем дохода 7230,01-14460,02 руб. на одного члена семьи;

сегмент с уровнем дохода 14461,01-20000 руб. на одного члена семьи.

Таблица 3.12

Норма потребления сегментов

Норма потребления по типу домов не подтвердилась. В результате требуется поправка в схеме сегментации.

Портрет покупателя

Посетители непродовольственного магазина посещают магазин несколько раз в неделю. Средняя сумма покупки 223-300 руб.