Телевидению рекламу 4 страница

Здесь FREQUENCIES — имя команды, имена переменных — переменные, для кото­рых необходимо получить распределение частот, а названия статистик — перечень заказываемых описательных статистик. В нашем примере мы введем две команды:

FREQUENCIES variables - Sex Stayin.

FREQUENCIES variables = Q4 to Intent / statistics = all.

С помощью первой команды запрашивается распределение частот для перемен­ных Sex и Stayin. Описательные статистики не заказываются, поскольку это пере­менные номинального уровня. С помощью второй команды запрашивается по­строение таблицы распределения частот всех переменных от Q4 до Intent (последняя вычисленная нами переменная). Дополнительно заказывается вывод всех доступных описательных статистик для этих переменных. Данные следующей таблицы получе­ны в результате выполнения этой команды.

MesReact

Value Label Value Frequency Percent Valid Percent Cum Percent

1,00 54 24,3 24,7 24,7

1,33 5 2,3 2,3 26,9

1,67 13 5,9 5,9 32,9

2,00 34 15,3 15,5 48,4

2,33 24 10,8 11,0 59,4

2,67 11 5,0 5,0 64,4

3,00 20 9,0 9,1 73,5

3,33 5 2,3 2,3 75,8

3,67 10 4,5 4,6 80,4

4,00 12 5,4 5,5 85,8

4,33 7 3,2 3,2 89,0

4,67 4 1,8 1,8 90,9

5,00 9 4,1 4,1 95,0

5,33 4 1,8 1,8 96,8

5,67 1 0,5 0,5 97,3

6,00 5 2,3 2,3 99,5

7,00 1 0,5 0,5 100,0

830 ПРИЛОЖЕНИЕА

3 1,4 Missing

Total 222 100,0 100,0

Mean 2,534 Stderr 0,094 Median 2,333

Mode 1,000 Std dev 10,384 Variance 1,917

Kurtosis -0,033 S E Kurt 0,327 Skewness 0,819

S E Skew 0,164 Range 6,000 Minimum 1,000

Maximum 7,000 Sum 555,000

Valid cases 219 Missing cases 3

После получения и анализа описательных статистик можно приступать к анализу ключевых вопросов исследования. В основе нашего исследования лежит факторный план. Следовательно, данные необходимо анализировать, применяя модели и мето­ды дисперсионного анализа. Команда SPSS для дисперсионного анализа записыва­ется следующим образом:

ANOVA variables = имена переменных by фактор 1 (диапазон фактора 1) фактор 2 (диапазон фактора 2)/ statistics = названия статистик.

Здесь ANOVA — команда дисперсионного анализа SPSS; имена переменных — име­на зависимых переменных; фактор 1 — первый фактор, после имени которого в круглых скобках указывается, в каком диапазоне изменяются его значения; фак­тор 2 — второй фактор (с указанием диапазона значений). Названия статистик ука­зывают SPSS, какие показатели следует распечатать. Команда SPSS для наших дан­ных будет записываться так:

ANOVA AdReact MesReact Intent by Appeal (1,3) Spokes (1,3) / statis­tics = all.

С помощью этой команды SPSS дается задание выполнить дисперсионный ана­лиз, в котором Appeal — первый фактор, a Spokes — второй. Значения этих перемен­ных у респондентов изменяются в пределах от 1 до 3. Мы хотели бы провести анализ для каждой из трех зависимых переменных: AdReact, MesReact, и Intent. Наконец, запрашиваем вывод всех имеющихся статистик.

Для каждой запрашиваемой переменной распечатываются два вида таблиц. Рас­смотрим данные таблиц AdReact. Сначала с помощью программы SPSS вычисляют­ся средние.

* * * CELL MEANS * * * AdReact

BY Appeal Тип обращения

Spokes Тип лица, которое об-

ращается

TOTAL POPULATION
2.43
(210)
i	Appeal Тип обращения
1(Страх)	2(Сейчас)	3(Будущее)
2,53	2,34	2,20
(67)	(74)	(69)
Spokes Тип лица	, которое обращается
1 (Кинозвезда)	2(Спортсмен) 3 (Обычный человек)
1,77	2,48	2,84
(71)	(73)	(66)

Руководство по компьютеризованному анализу данных 831

Appeal 1 (Страх) 2 (Сейчас) З (Будущее) Spokes 2,15 1,98 1,15 (Кинозвезда) 1 (24) (24) (23) (Спортсмен)2 2,88 2,33 2,27 (23) (24) (26) (Обычный чело- 2,58 2,68 3,33 век) 3 (20) (26) (20)

Средние значения в этой распечатке представлены в порядке от более общего к менее общему уровню анализа.

• В столбце TOTAL POPULATION представлено общее среднее всей выборки
по показателю AdReact. Общее среднее выборки (вычисленное на основе от­
ветов 210 респондентов) составило 2,43. Это значит, что общая реакция на 9
рекламных роликов была довольно положительной.

• В следующих блоках представлены средние для каждого из условий экспери­
мента (уровня фактора). Под подзаголовком Appeal Тип обращения представ­
лены средние реакции на три типа рекламного обращения, усредненные по
лицам, от имени которых произносилось обращение. Хотя реакция на все три
типа рекламного обращения была положительной, все же реакция на обраще­
ние под названием "Будущее" была наиболее высокой. Под подзаголовком
Spokes Тип лица, которое обращается, представлены средние реакции на три
типа лиц, от имени которых произносится обращение в рекламном ролике,
усредненных по типу обращения. Опять-таки, хотя реакция на все три типа
лиц, произносящих обращение, была положительной, все же реакция на об­
ращение от имени кинозвезды была наиболее высокой.

• Данные в нижней части таблицы представляют наибольший интерес — это
среднее переменной AdReact на каждый рекламный ролик. Так, 2,15 в верх­
нем левом углу означает, что среднее реакции на рекламный ролик под назва­
нием "Страх" с участием кинозвезды составляет 2,15. Подобным образом,
3,33 в нижнем правом углу— это среднее реакции на рекламный ролик
"Будущее" с участием обычного человека. Рассматривая реакцию подростков
на каждого участника ролика, от имени которого произносится обращение,
обратите внимание на интересную тенденцию. Например, самый высокий
балл получила кинозвезда, участвующая в ролике под названием "Будущее";
самый низкий — обычный человек в ролике "Будущее".

Далее рассмотрим таблицу дисперсионного анализа, созданную программой SPSS. Таблица поелставлена в таком (Ьоомате.

Analysis of Variance AdReact BY Appeal Spokes Source of Variation	Гип обр< Гип лиц; Sum of	ащения а, которо(Squares	= обр DF	ащается Mean Square	F	Sig of F
Main Effects		,598		17,149	469,527	0,000
Appeal		,713		5,857	160,346	0, 000
Spokes	9,			4,669	127,825	0,000
2-Way Interactions	0,			0,204	5,583	0, 000
Appeal Spokes	0,			0,204	5,583	0,000

832 ПРИЛОЖЕНИЕА

Explained 69,414 8 8,677 237,555 0,000 Residual 5,150 202 0,037 Total 74,564 210 0,500 210 were processed. 0 cases (0,00%) were missing.

Данные в столбце уровня значимости говорят о том, что влияние оооих главных факторов значимо на уровне менее 0,001. В терминах реакции на объявление (т.е. на основе показателя AdReact) мы можем сделать выводы:

• тип обращения значимо влияет на формирование реакции на рекламный ро­
лик. Изучив значения среднего, видим, что наиболее положительной была ре­
акция на обращение под названием "Будущее";

• тип лица, от имени которого произносится обращение, оказывает значимое
влияние на формирование реакции на рекламный ролик. Изучая значения
среднего, видим, что наиболее положительной была реакция на обращение,
произносимое кинозвездой.

Однако из таблицы дисперсионного анализа мы можем также сделать вывод о статистически значимом взаимодействии между типом обращения и типом лица, произносящего обращение. Комбинированное действие этих двух факторов на фор­мирование положительного отношения к объявлению не сводится к сумме влияний каждого их этих факторов в отдельности. Изучив значения среднего реакции на каж­дый из роликов, мы узнаем, что реакция зрителей была наиболее положительной на обращение "Будущее", произносимое кинозвездой.

Определив, как изменяется показатель реакции на объявление в зависимости от обращения и лица, его произносящего, переходим к рассмотрению значений сред­него и таблиц дисперсионного анализа, созданных для оставшихся двух переменных (MesReact и Intent). Таблица дисперсионного анализа MesReact (реакции на сооб­щение) выглядит таким образом.

Analysis of Variance MesReact BY Appeal Тип	обращения
Spokes Тип	лица, которое	обращается
Source of Variation Sum	of Squares	DF	Mean Square	F Sig of F
Main Effects	28,054		7,013	4,438 0,002
Appeal	13,414		6,707	4,244 0,016
Spokes	1,747		0,874	0,553 0,577
2-Way Interactions	3,164		0,791	0,501 0,735
Appeal Spokes	3,164		0,791	0,501 0,735
Explained	31,218		3,902	2,469 0,016
Residual	222,809		1,580
Total	254,027		1,705

Изучая данные этой таблицы, видим, что значительным влиянием на эту пере­менную обладает только один фактор — обращение. Ни лицо, участвующие в роли­ке, ни сочетание факторов обращения и лица, его произносящего, не обладают зна­чимостью. Изучив значения среднего (не приводятся), видим, что зрители наиболее положительно восприняли рекламное обращение "Будущее".

Ниже приведена таблица дисперсионного анализа последней переменной Intent.

Руководство по компьютеризованному анализу данных 833

Analysis of Variance
Intent
BY Appeal	Тип обращения
Spokes	Тип лица, которое обращается
Source of Variation	Sum of Squares	DF	Mean Square	F	Sig of F
Main Effects	104,272		26,068	4,217	0,003
Appeal	68,980		34,490	5,580	0,005
Spokes	38,511		19,255	3,115	0,047
2-Way Interactions	26,212		6,553	1,060	0,379
Appeal Spokes	26,212		6,553	1,060	0,379
Explained	130,484		16,311	2,639	0,010
Residual	871,589		6,181
Total	1002,073		6,725

Изучая данные, представленные в этой таблице, видим, что оба фактора (и обра­щение, и лицо, от имени которого оно звучит) обладают значительным влиянием на формирование у подростков намерения не бросать школу. Изучив значения сред­него (не приводятся), мы видим, что наиболее сильное желание продолжить занятия вызвали у подростков рекламный ролик под названием "Будущее" независимо от лица, его произносившего, и обращение от имени кинозвезды независимо от типа обращения. Между обращением и лицом, произносящим обращение, нет взаимо­действия в их влиянии на переменную "желание остаться в школе".

Сформулируйте выводы

На основе проведенного исследования можно отобрать наиболее сильный рек­ламный ролик, ориентируясь на следующие ключевые показатели.

• Тип обращения и тип лица, от имени которого оно произносится, внушают
симпатию к ролику как по отдельности, так и в сочетании. Подросткам боль­
ше всего понравился рекламный ролик под названием "Будущее", произно­
симый от имени кинозвезды.

• Реакция на сообщение зависела только от типа рекламного обращения. Наи­
более положительную реакцию вызвал ролик под названием "Будущее". Тип
лица, от имени которого произносилось обращение, не оказал влияния на
формирование реакции.

• На намерение продолжить занятия в школе повлияли тип обращения и тип
лица, от имени которого обращение звучит, по отдельности. Наиболее силь­
ное желание остаться в школе выразили подростки, которым был показан ро­
лик с обращением под названием "Будущее" (независимо от лица, произно­
сящего обращение), и подростки, которые видели видеоролик с участием ки­
нозвезды (независимо от типа обращения).

Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что наибольшим по­тенциалом обладает рекламный ролик "Будущее", произносимый от имени обыч­ного человека.

834 ПРИЛОЖЕНИЕА

Шаг 6: дополнительный анализ

Итак, мы провели анализ с целью получить ответы на ключевые вопросы исследова­ния и определили на основе трех показателей — AdReact (реакция на объявление), Mes-React (реакция на сообщение) и Intent (намерение остаться в школе), — какое именно сочетание рекламного обращения и лица, от имени которого оно произносится, обладает потенциалом наибольшего положительного влияния на целевую аудиторию. На основе полученных данных делаем вывод о том, что наибольшим потенциалом обладает обра­щение под названием "Будущее", произносимое от имени обычного человека.

Хотя мы можем завершить анализ на данном этапе, все же всегда следует пытать­ся провести дополнительное изучение данных, чтобы как можно больше узнать о причинах полученных результатов. Для этого исследователь может провести сле­дующие типы анализа:

• оценка по t-критерию реакции на рекламный ролик, реакции на сообщение и
формирования намерения остаться в школе с целью изучения различий в ре­
акции на рекламные ролики лиц мужского и женского пола;

• оценка по t-критерию вопросов 4—11 с целью сравнения ответов подростков,
принявших решение остаться в школе, и подростков, принявших противопо­
ложное решение, с целью выделить аспекты, по которым реакция на видеоро­
лики отличалась между двумя данными группами респондентов;

• оценка по t-критерию реакции на объявление, реакции на сообщение и фор­
мирования намерения остаться в школе с целью изучения различий (если та­
ковые имеются) в реакции на видеоролики подростков, продемонстрировав­
ших более и менее сильное желание остаться в школе;

• оценка по критерию хи-квадрат намерения остаться в школе перед просмот­
ром видеороликов по группам, которым были показаны разные обращения, с
целью убедиться, что перед просмотром рекламных роликов во всех группах
намерение продолжить обучение или бросить школу было одинаковым;

• оценка по критерию хи-квадрат намерения остаться в школе перед просмот­
ром видеороликов по группам, которым были показаны ролики с разными
действующими лицами, от имени которых звучит обращение, с целью убе­
диться, что перед просмотром рекламных роликов во всех группах намерение
остаться или бросить школу было одинаковым.

Заключение_____________________________________

Использование компьютера значительно сокращает сроки проведения анализа данных. Используя компьютер, однако, следует помнить, что в результате можно очень легко получить огромное количество совершенно ненужных и даже неверных данных. Дабы избежать ошибок в ходе автоматизированного анализа данных, набе­ритесь терпения, вводите данные без ошибок, проверяйте правильность ввода, раз­работайте план анализа. Только в этом случае процесс анализа данных пройдет глад­ко, вы сможете получить значимую информацию на основе данных и, в конце кон­цов, принять наиболее обоснованное решение о рекламе.

ПРИЛОЖЕНИЕ

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ

Таблица Б1. Таблица случайных чисел

ПО

836 ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Таблица Б2. Площадь под кривой нормального распределения

Значение г

0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0,10 0,11 0,12 0,13 0,14 0,15 0,16 0,17 0,18 0,19 0,20 0,21 0,22 0,23 0,24 0,25 0,26 0,27 0,28 0,29 0,30 0,31

Если Z имеет положительное значение, площади слева от +z составляет

Если Z имеет отрицательное значение, площади справа от -z составляет

0,5000 0,5040 0,5080 0,5120 0,5160 0,5199 0,5239 0,5279 0,5319 0,5359 0,5398 0,5438 0,5478 0,5517 0,5557 0,5596 0,5636 0,5675 0,5714 0,5753 0,5793 0,5832 0,5871 0,5910 0,5948 0,5987 0,6026 0,6064 0,6103 0,6141 0,6179 0,6217

то процент...

площади справа от +г составляет

то процент...

площади слева от -z составляет

0,5000 0,4960 0,4920 0,4880 0,4840 0,4801 0,4761 0,4721 0,4681 0,4641 0,4602 0,4602 0,4522 0,4483 0,4443 0,4403 0,4364 0,4325 0,4286 0,4247 0,4207 0,1768 0,4129 0,4090 0,4052 0,4013 0,3974 0,3936 0,3897 0,3859 0,3821 0,3873

Дата добавления: 2015-07-16