Разработка концепции исследования.

Следующим шагом после уточнения проблемы является выяснение того, каким образом задача может быть решена. Разрабатывается детальный план дальнейших действий. Центральным звеном этого шага является выработка теоретических гипотез и их проверка на практике, выявление и обоснование причинно-следственных связей. Например, следствием усиления рекламной деятельности может, как ожидается, является рост продажи в определенном количественном отношении.

Выработка гипотез необходимо по двум причинам:

1. для последующей статистической проверки на этапе анализа;
2. для ограничения возможностей манипуляции исследователя.

Гипотезы должны отвечать требованиям: категоричности, однозначности и проверяемости. В качестве источников гипотез назовем творческое и логическое мышление, аналоги, изучение соответствующей литературы.

В ходе выработки концепции сбора данных возможны следующие альтернативы:

- полное или выборочное исследование;

- единичное или многоразовое исследование;

- одноцелевое или многоцелевое исследование;

- форма сбора данных – опрос или наблюдение.

Кроме этого необходимо решить, что должно служить источником информации – уже имеющийся материал (вторичные данные) или сбор новых данных (первичных). В первом случае говорят о вторичном исследовании, во втором о первичном. Оба метода равнозначны для практики. Иногда для решения проблемы бывает достаточно анализа уже собранной ранее информации, во всяком случае с этого по возможности должен начинаться каждый исследовательский проект. Источники вторичной информации делятся на внутренние и внешние. Внутренние: бухгалтерские отчеты, внутренняя статистика, материалы ранее проведенных исследований, досье клиентов и т.д. Внешние: государственная статистика, отраслевая статистика, литература, выпускаемая фирмами, публикации рекламных агентов, материалы институтов по изучению рынков.

Преимущество вторичного исследования – меньшая трудоемкость, сравнительная дешевизна, более легкий доступ к информации. Макроэкономические данные можно получить только с помощью такого подхода. Этот метод получения информации имеет и свои недостатки: данные могут оказаться устаревшими, негарантированна точность данных, не всегда есть возможность соблюдать методологический базис сбора данных.

Проблемы измерения и операционализации (построение соотношения состояний и их численного выражения). Построение шкал.

Особенно сложно в ходе разработки концепции сбора данных найти инструмент для измерения интересующих признаков. Ведь от характера исходных данных зависит возможность применения методов статистической обработки; от качества измерения – в конечном счете качества получаемой информации.

Измерение в общем смысле можно определить как присвоение объектам числовых значений причем отношения между числами должны выражать соответствующие отношения между величинами измеряемого признака объектов.

Измерения производятся с помощью шкалы, с которой может быть известным образом «считана» величина характеристики исследуемого объекта. Какие именно отношения чисел шкалы должны иметь практическое значение и отражать реальные отношения между величинами измеряемого признака у объектов, должен решить исследователь, разрабатывающей шкалу. От этого решения зависит уровень шкалы.

1. Идентичность. Если исследователь решает, что постулат идентичности должен иметь практическое значение, то это означает, что одинаковые величины признака должны получить одинаковое числовое значение, а разные – соответственно разные числовые значения. Таким образом задается номинальный уровень шкалы.
2. Порядок.Признание постулата порядка означает, что отношения больше – меньше между числами должны отражать те же отношения между характеристиками признака (ординальный уровень шкалы).
3. Интервал. Добавление к первым пунктам еще постулата интервала означает, что отношение разности между числовыми значениями должно соответствовать такому же отношению разностей между реальными характеристиками признака (интервальный уровень шкалы).
4. Число ноль.Если кроме перечисленного еще число ноль имеет практическое значение, то нулевая характеристика должна означать отсутствие признака у объекта полностью (ратио - шкала).

Уровень шкалы влияет на возможности применения различных видов статистического анализа.

При сборе данных часто встают проблемы измерения. Относительно просто определить величины, связанные с однозначными понятиями (например, оборот в рублях, цена, возраст, пол и т.д.). Гораздо более проблематично операционализация (преобразование в форму, поддающуюся измерению) для характеристик, не имеющих непосредственной связи с эмпирически (опытным путем) воспринимаемыми вещами и (или) неподдающихся непосредственному наблюдению (например, мнения, представления, имидж, интеллигентность, стиль, престиж, демократичность, талант, действие рекламы и другое). Подобные понятия (конструкции) отличаются тем, что непонятно, как можно их измерить. Операционализация таких конструкций заключается в нахождении индикаторов (характеристик, связанных с конструкцией (понятием)) и поддающихся измерению.

Например, для определения мнения о магазине одним из индикаторов может служить ответ на вопрос: «какую часть своего бюджета, направляемого на продукты питания, вы расходуете в этом магазине?». Кроме того, операционализация должна дать инструкции, как нужно измерять индикаторы и как отсюда получить численную величину для понятия. Для измерения Индикаторов как раз используются шкалы.

Процесс построения шкалы, проведенный по определенным правилам , называют шкалированием.

Эти процессы подразделяют на три вида :

- методы, которые можно назвать лишь условно

- одномерные методы

-многомерные методы

Методы первого типа не предусматривают разложение комплексных характеристик на составляющие и прямо связывают определенное состояние конструкции (понятия) с определенным числовым значением.

Наиболее известная шкала , полученная с помощью такого метода ,-рейтинг-шкала : явлениям ,состояниям ,предметам , объектам ,людям , обстоятельствам и т.д. присваивается рейтинг (балл) , в соответствии с которым они затем ранжируются.

Для одномерных методов полирования характерно ограничение одной , чаще всего эмоциональной , компонентной конструкции (понятия). В качестве примера приведем Лайкерт- шкалу :

Реклама сигарет вредна ?

Полностью согласен не знаю не согласен решительно

согласен несогласен

____1__________2______________3_____________4_________________5______

Путем суммирования ответов на определенное количество подобных вопросов делают заключение об отношении опрашиваемого к предмету исследования.

Многомерные методы применяются для измерения всех параметров (сторон) теоретической конструкции в целом. К ним относятся : многомерное шкалирование , индексирование , семантический дифференциал.

Выбор объектов исследования .

При разработке концепции сбора данных почти всегда возникает вопрос о том , какие объекты и в како количестве должны быть исследованы. Необходимо при этом решить 3 задачи:

1) выделение генеральной совокупности

2) определение метода выборки

3) определение объема выборки

Генеральная совокупность (набор объектов) должна быть ограничена материально , во времени и в пространстве. Если Вы хотите исследовать потребителей своей продукции , то вначале необходимо определить , кто признается потребителем: те , кто купил ее хотя бы 1 раз , или те , кто покупает ее не реже 1 раза в месяц и т.д.

Если генеральная совокупность достаточно мала, можно изучить все объекты. Такое исследование обычно очень дорогое , кроме того не дает возможности учесть систематические ошибки , если таковые выявляются.

Если делают выборку , к ней предъявляются ряд требований. Выборка должна быть репрезентативной , то есть правильно представлять генеральную совокупность. Только в этом случае , исходя из характеристик выборки , можно делать выводы о генеральной совокупности.

Нужно помнить , что при проведении сбора данных всегда имеются ошибки , причем различают случайные и систематическиеошибки.Случайные ошибки проявляются только при выборочном исследовании. Они не смещают характеристики выборки в ту или иную сторону (напр.,мат. Ожидание , б² , закон распр-я и т.д.)

Величину случайных ошибок можно оценить .

Систематические ошибки возникают вследствие влияния неслучайных факторов , например : неточное выделение генеральной совокупности , неправильная ,непредставительная или слишком малочисленная выборка ; ошибки при разработке опросных листов ; ошибки счета , ложные высказывания опрашиваемых ; ошибки интерпретации результатов опросов и т.д.

Выборка элементов совокупности может быть случайной и неслучайной.

К неслучайным выборкам относятся:

- произвольнаявыборка – элементы выбираются без плана ; этот метод прост и дешев , однако неточен , имеет низкую репрезентативность ( представительность выборки) ;

-типоваявыборка- сбор данных ограничивается немногими , характерными элементами генеральной совокупности. Чтобы его применять , необходимо иметь данные о распределении признаков, по которым определяются «типичные элементы» , для всей совокупности.

-метод концентрации-исследованию подвергаются лишь наиболее существенные и важные элементы генеральной совокупности;

- метод квот- подбор элементов выборки происходит по аналогии с распределением определенных признаков (пол , возраст , др) в генеральной совокупности. Метод основан на предположении , что при соответствии распределений данных характеристик (признаков) для выборки и всей генеральной совокупности выбор будет репрезентативен и для предмета исследования..

Случайными можно считать следующие виды выборки:

-простая выборка-выбор типа лотереи; с помощью случайных чисел; систематическая выборка со случайным стартом и тд;

- групповая выборка –разложение генеральной совокупности на отдельные группы , внутри каждой из которых проводится затем случайная выборка;

-метод «клулеб» - единицы выбора ( т.е. то , что собственно будет выбиратся) состоят из групп элементов. Предпосылкой для применения метода является возможность подобного разделения генеральной совокупности. Из множества «клумб » выбирается несколько , которые затем полностью исследуются;

- многочисленная выборка – выборка производится несколько раз подряд , причем единица выборки предыдущей стадии (т.е то , что выбрано на предыдущей стадии) представляет совокупность , из которой будет проводится выбор на последующей стадии.

Описание способов сбора информации в маркетинге приведем в таблице