Сбор и оценка данных

Необходимо тщательно продумать способы сбора необходимых данных и обеспечения их достоверности Люди склонны отражать в отчетах только положительный опыт. Иногда в отчеты включают вымышленные данные, которые создают видимость благополучия. Такие отчеты являются не только бесполезными, но и вредными. Например, если все контрольные листы заполнены одной и той же ручкой и в едином стиле, то это скорее всего свидетельствует о том, что они составлялись задним числом

Необходимо располагать такими методами сбора данных, которые, будучи не слишком трудоемкими, позволяли бы получить необходимую и важную информацию. Во все возрастающем масштабе эта задача решается средствами автоматизации сбора данных. Например, рестораны часто используют электронные системы приема заказов. Соответствующая информация сразу передается для немедленного исполнения заказа на кухню. В то же время эта система обеспечивает непрерывный учет заказов, который сохраняется для последующего анализа и изучения предпочтений клиентов и решения иных задач.

Жизненно необходимо, чтобы компания фиксировала, какая именно методика используется для сбора информации. Это позволяет обеспечить однородность данных, собираемых в разное время. Если методы сбора данных не регламентированы, в конечном итоге получают разнородную информацию, а это не позволяет, образно говоря, "отделять мух от котлет". В этих методиках должны быть отражены принятые допущения, периодичность и методы отбора данных. Многие статистические методы обработки информации дают верную картину только при условии, что действительно используется метод случайной выборки, т. е. когда каждое наблюдение располагает равными шансами на попадание в выборку по сравнению с остальными. Таким образом, образцы продукции, находящиеся внизу контейнера, должны с той же вероятностью попадать в выборку для измерений, что и образцы, лежащие наверху.

Совершенно не обязательно, чтобы методика сбора данных была детально расписана. Все необходимые подробности могут быть изложены в инструкциях и справочниках.

Предположим, например, что проводится маркетинговое исследование. При этом прежде всего необходимо определить метод отбора людей, которых предполагается опросить. Если же аналогичное исследование уже проводилось, то и в этот раз выборка опрашиваемых должна осуществляться по тому же методу. Хотя и вторая выборка сохраняет признаки случайности, но коль скоро использовались те же методы что и в предыдущем исследовании, то результаты анализа можно сравнивать и риск ошибок в оценках будет относительно невелик.

Проводя последующие оценки, необходимо учитывать способы сбора Данных, которые могут быть электронными или иными, наиболее подходящими для компании. Следующим шагом должна быть формализация методов обработки данных. Здесь ошибочный выбор методов также ведет к получению неверных результатов. Например, при группировании данных необходимо обеспечить однородность информации, содержащейся в разных группах. В противном случае невозможно сопоставление результатов, полученных путем анализа групп данных. Например если розничный торговец периодически оценивает некоторую продукцию и в нее внесены изменения в промежутках между двумя смежными оценками, то результаты оценок, полученные по выборкам, содержащим образцы измененной и неизмененной продукции, не могут давать верные представления о существе проведенных доработок.

Дата добавления: 2015-07-20