Вариационный ряд

При проведении маркетинговых исследований часто необходимо получить информацию об одной переменной. Например:

• Какое количество потребителей определенной марки товара можно считать лояльными ей?

• Каково соотношение между разными группами потребителей товара: много исполь­зующими, средне, слабо и непользователями?

• Какое количество потребителей хорошо осведомлены о предлагаемом новом товаре? Сколько потребителей поверхностно знакомы, сколько— что-то слышали, а сколько во­обще ничего не знают о данной торговой марке? Какова средняя степень осведомленности о товаре? Сильно ли различается степень осведомленность потребителей о новом товаре?

• Что представляет собой кривая распределения дохода для приверженцев данной мар­ки товара? Смещено ли данное распределение в сторону группы потребителей с низ­кими доходами?

Ответы на подобные вопросы можно получить, изучив распределение частот значений пере­менной, или вариационный ряд (frequency distribution). При таком анализе рассматривается одна переменная.

Вариационный ряд, распределение частот значений переменной (frequency distribution) - м атематическое распределение, цель которого - подсчет ответов, связанных с различными значениями одной переменной (частот), и дальнейшее выражение их в процентном виде (частости).

Целью построения вариационного ряда является подсчет ответов респондентов, в которых приводятся различные значения переменной.

Относительную частоту различных значений пе­ременной выражают в процентах и называют частостями.

Подсчет распределения частот зна­чений переменной дает возможность построить таблицу, с указанием частоты, частости и на­копленных частостей для всех значений этой переменной.

В табл. 15.2 представлено распределение частот осведомленности об Internet. Первая колон­ка содержит отметки, присвоенные различным категориям переменной, а вторая — коды, при­своенные каждому значению переменной.

Таблица

Отметка значения	Значение	Частоты (N)	Частости	Достоверные частости	Накопленные частости
Плохо осведомлены	2		0,0 6,7 20,0 20,0 10,0 26,7	0,0 6,9 20,7 20,7 10,3 27,6	0,0 6,9 27,6 48,3 58,6 86,2
Хорошо осведомлены			13,3	13,8	100,0
			3,3	Пропуск
	Итого		100,0	100,0

Обратите внимание, что код 9 присвоен пропущенным значениям. В третьей колонке при­ведено количество ответивших респондентов. Например, три респондента отметили в анкете галочкой значение 5, указав, что они что-то слышали об Internet. В четвертой колонке приведен процент респондентов, отметивших в анкете галочкой данное значение. В следующей колонке показаны проценты, подсчитанные с учетом пропущенных значений. Если пропущенных зна­чений нет, то колонки 4 и 5 идентичны. В последней колонке представлены накопленные час­тости после корректировки пропущенных случаев (ответов респондентов). Как видно, из 30 респондентов, участвующих в опросе, 10% отметили значение 5. Если исключить одного рес­пондента с пропущенным значением, то частость увеличится до 10,3%. Накопленная частость, относящаяся к значению 5, равна 58,6. Другими словами, 58,6% респондентов с достоверными ответами показали значение осведомленности 5 или меньше.

Рис. 15.1. Гистограмма распределения частот

Вариационный ряд помогает определить долю неответивших респондентов (в табл. 15.2 один респондент из 30 не ответил на вопрос), а также указывает долю ошибочных ответов. Зна­чения, равные 0 или 8, соответствуют ошибочным ответам. Следует определить количество слу­чаев с такими значениями и соответственно откорректировать результат. Кроме того, можно ус­тановить наличие выбросов, т.е. случаев с экстремальными значениями. При анализе распре­деления частот относительно размера домохозяйства (семьи) выбросами следует считать несколько семей, состоящих не меньше чем девяти человек. Распределение частот также опре­деляет форму эмпирического распределения значений переменной. Частотные данные можно использовать для построения гистограмм или вертикальных столбчатых диаграмм, на которых по оси Х откладывают значения переменной, а по оси Y— абсолютные (частоты) или относи­тельные (частости) значения. На рис. 15.1 представлена гистограмма для данных табл. 15.2. По гистограмме можно проверить, соответствует ли наблюдаемое распределение предполагаемому маркетологом распределению.

Для иллюстрации наших рассуждений рассмотрим следующий пример.

Дата добавления: 2015-07-08