Введение в маркетинговые исследования

повторные звонки в другой час;

модифицированные попытки  контакта (отослать или оставить у 
двери анкету с конвертом).

Проблема отсутствия имеет очень большое влияние  на точности большинства обследований. Небольшие выборки с 4-6 повторными звонками оказываются более эффективными, чем большие врборки без повторных звонков.

Если интервьюер, не застав дома респондента, заменяет его следующим по списку или живущим в соседней квартире, то проблема но разрешается, а усугубляется. Происходит смещение выборки в сторону «присутствующих».

Отказ — систематическая  ошибка, возникающая, когда часть  респондентов отказывается принимать участие в опросе.

Доля отказов зависит  от:

особенностей респондентов и обстоятельств контакта. Респондент 
может быть занят, быть усталым, плохо себя чувствовать. Чаща наи 
менее «отзывчивыми» оказываются женщины; люди с невысоким 
уровнем образования и культуры; низким уровнем дохода;

организаций, проводящих опрос. Если идентификация организации 
может привести к увеличению отказов, то можно либо скрыть эту ин-

формацию, либо обратиться к профессиональной организации, занимающейся сбором данных;

 

темы исследования. Если тема интересна, либо   люди убеждены в ценности исследования, важности своего участия в нем, то они охотнее принимают участие; «     искусства и личности интервьюера;

 

»     метода сбора  информации. Наиболее эффективны личные интервью, наименее - почтовые. Телефонные интервью занимают промежуточное значение; •     гарантии конфиденциальности.

Для уменьшения ошибки отказа используют стратегии увеличения доли первичных ответов (углубленное обучение интервьюеров, улучшение условий проведения интервью) и повторные попытки (если причиной отказа стали временные и изменчивые обстоятельства, то имеет смысл повторить попытку).

Ошибки наблюдения

 

Ошибки наблюдения - это  систематические ошибки, возникающие при обработке данных, либо являющиеся следствием некорректности информации, получаемой от респондентов. Они могут быть еще более неочевидны, чем ошибки ненаблюдения.

 

Ошибка сбора —  респондент согласился участвовать  в исследовании, но вместо полного сотрудничества, он отказывается отвечать на отдельные вопросы и дает неправильные ответы на другие вопросы. Такие ошибки называют ошибками пропуска и ошибками свидетельства. Чтобы их свести к минимуму, необходимо подбирать персонал для полевых работ в соответствии с квалификационными требованиями и тщательно его готовить.

 

Ошибки обработки —  могут появиться при редактировании, кодировании, составлении таблиц и анализе. Они устраняются контролем над процессом обработки данных.

 

9. АНАЛИЗ ДАННЫХ

.

. Анализ собранных  данных состоит из нескольких этапов:

Подготовка данных к  анализу. Она включает проверку и  ре 
дактирование анкет., кодирование.

Базовый анализ или табуляция. Некоторые исследования на 
этих этапах и останавливаются, но во многих случаях анализ продолжает 
ся.

Проверка статистической значимости наблюдаемых разли 
чий между группами и внутри групп.

Применение дисперсионного, корреляционного, факторного и 
других методов анализа.

1 9.1. Подготовка данных  к анализу

Перед тем как передать анкеты для статистического анализа, их необходимо преобразовать в подходящую для анализа форму. Качество статистических результатов напрямую зависит от того, насколько тщательно и аккуратно данные готовились к анализу (рис. 9).

Подготовка данных начинается по мере поступления анкет, в то время  как полевые работы еще продолжаются. Если возникнут проблемы, ход полевых работ можно скорректировать в нужном направлении.

 

Рис. 9. Процесс подготовки данных к анализу

Проверка и редактирование анкет

По мере поступления  анкеты проверяются на полноту заполнения, качество интервью, соответствие определенным квотам.

Если в ходе проверки установлено, что: 1) не заполнены отделI. ные части анкеты; 2) респондент не понял вопросов; 3) ответы не нарьп  руются, например, респондент отметил  одни пятерки в серии семиПялш. ных рейтинговых шкап, даже не обратив внимания, что некоторые пот ции выражали негативное, а некоторые позитивное отношение респондентов; 4) анкеты неполные - отсутствуют страницы; 5) ответы даны респондентом, не входящим в группу, выделенную для участия в исследовании, то такие анкеты не принимаются.

Редактирование - это  обработка анкет, повышающая точ  ность и аккуратность представленной в них информации. Она заключается в просмотре анкет и выявлении нечитабельных, неполных, логически непоследовательных или неоднозначных ответов.

Редактирование может  выполняться в две стадии: полевое  редактирование и централизованное офисное редактирование.

Полевое редактирование1 выполняется руководителем полевых  работ сразу же после заполнения анкеты, пока конкретные контакты еще свежи в памяти проводивших опрос.

Централизованное офисное  редактирование - это более полная и точная проверка и коррекция  собранных ответов. Для этой работы нужен опытный сотрудник, обладающий острым глазом. Чтобы повысить качество проверки, все анкеты предоставляются одному человеку. Если объем велик и работу нужно делить между несколькими людьми, то лучше делить по частям анкеты, а не по респондентам: один редактор редактирует часть «А» всех анкет, а другой - часть «В».

Ответы на неструктурированные  вопросы могут быть неразборчивыми, а чтобы правильно закодировать данные, они должны быть читабельными.

Проводится проверка логической последовательности ответом. Существует ряд явных несоответствий, выявить которые не составляет большого труда. Так, например, респондент относит себя к группе с низким уровнем доходов, а в последующих ответах указывает на то, что делает покупки в дорогих универмагах. Ясно, что один из ответов нспршш лен. Возможно, редактор сумеет определить, какой из двух отпето» прп-вильный, воспользовавшись другой информацией из той же анкеты.

Ответы на неструктурированные  вопросы могут быть неоднозначны, в результате их сложно интерпретировать. Даже в структуриро ванных ответах респондент может отметить больше одного вариант «ч вета на вопрос, по которому необходимо дать однозначный ответ

Что делать с анкетами неудовлетворительного качества? Их обычно отправляют обратно на место  сбора данных для уточнения, либо назначаются пропущенные значения, либо анкеты отбраковываются и не включаются в анализ.

Возврат анкет для  уточнения возможен, если выборки  небольших размеров и можно идентифицировать респондентов, предоставивших ответы низкого качества.

Назначение пропущенных  значений. Если анкету невозможно вернуть для уточнения данных, исследователь может самостоятельно присвоить пропущенные значения. Это возможно в следующих случаях: если количество анкет с неудовлетворительными ответами невелико; доля ответов неудовлетворительного качества в анкете незначительна; переменные по неудовлетворительным ответам не основные.

Некачественные анкеты отбраковываются и не включаются в анализ. Этот способ эффективен в  следующих случаях: доля некачественных анкет меньше 10%; размер выборки велик; если «неудовлетворительные» респонденты явно не отличаются от «удовлетворительных» (например, по демографическим признакам, по характеристикам использования товара); доля неудовлетворительных ответов в одной анкете велика; если пропущены ответы по основным переменным. Но бывают случаи когда «неудовлетворительные» респонденты отличаются от «удовлетворительных». В этих случаях использование данного метода повлечет за собой искажение данных. Если принимается решение отбраковать анкеты, то исследователь должен пояснить на основании чего это делается.

Кодирование

'

Кодирование - это процедура  присвоения цифрового кода каждому возможному варианту ответа по каждому вопросу.

Если анкета включает только структурированные вопросы  или небольшое количество неструктурированных  вопросов, она кодируется заранее во время разработки.

Если же анкета содержит в основном неструктурированные  вопросы, коды присваиваются после того, как заполненные анкеты возвращаются с места сбора данных. Исследователь составляет список наиболее часто повторяющихся вариантов ответов на неструктурированные вопросы, определяет категории, подлежащие кодированию. Категории должны быть взаимоисключающими и взаимоисчерпывающими. Затем для них разрабатываются коды, которые и присваиваются конкретным ответам. Категории считаются взаимоисчерпывающими, если каждый ответ соответствует одному из кодов. Этого можно достичь введением дополнительного кода категории, например, «другое», «ни один из предложенных

• , • г

 

вариантов», но в такие  категории должна войти незначительная часть ответов (не более 10 %).

По наиболее важным вопросам коды категорий должны присваиваться даже в том случае, если нет ни одного ответа респондентов. Иногда важно знать именно то, что никто из отвечающих не дал тот или иной вариант ответа.

Кроме присвоения цифровых кодов вопросам и ответам, при процедуре кодирования необходимо выполнять следующие рекомендации:

• кодировать каждую анкету (респондента);

* для каждого респондента следует включать дополнительные коды:

код проекта, код даты и времени.

Исследователю необходимо подготовить кодировочную книгу -инструкцию по кодированию переменных. Она помогает правильно определять и располагать переменные. Даже если анкета закодирована заранее, следует подготовить формальную кодировочную книгу.

Преобразование данных "• '

Преобразование данных заключается в переносе закодированных данных из анкеты в компьютер. Данные вводятся через клавиатуру или оптическим сканированием. Пример - преобразование штрих-кода при считывании его в  кассах супермаркетов.

При вводе ответов через клавиатуру возможны ошибки, поэтому необходимо проверять введенные массивы данных. Обычно проверяется 20—25 % данных. Второй оператор повторно вводит данные из анкет. Любое расхождение между двумя комплектами преобразованных данных исследуется, чтобы выявить и исправить ошибки ввода данных с клавиатуры. Опытные операторы работают практически без ошибок.

Очищение данных

.   Очищение данных  заключается в проверке состоятельности  собранных данных и работе с пропущенными ответами.

Предварительная проверка состоятельности собранных данных проводится на этапе редактирования, но на этом этапе она точнее и тщательнее, так как проводится с использованием компьютерной техники. Проверка состоятельности данных позволяет выявить:

-данные, выходящие за пределы определенного диапазона;

логически непоследовательные ответы;

экстремальные значения.

Если обнаружены данные с такими ошибками, их нельзя вать в  анализе, тогда по возможности, их исправляют.

Работа с пропущенными ответами связана с рядом проблем, особенно, если доля таких ответом превышает 10 %. Существует несколько методов работы с пропущенными ответами.

Замена пропущенного значения нейтральным (средним).  Среднее 
значение остается неизменным, а другие статистические показатели 
искажаются незначительно.

Замена пропущенного значения условным (вменение значений). Ис 
пользуется, если по структуре ответов на другие вопросы можно оп 
ределить или вычислить ответы на пропущенные. Очень трудоемок: и 
нередко серьезно искажает данные.

Исключение объекта  целиком. Анкеты с пропущенными ответами 
исключаются из анализа. Исключение большого количества данных 
нежелательно, т.к. респонденты с пропущенными значениями систе 
матически отличаются от респондентов, ответивших на все вопросы, 
поэтому исключение может значительно исказить ответы.

Попарное исключение переменных. Анкеты с пропущенными значе 
ниями не отбраковываются автоматически. В вычислениях учитыва 
ются анкеты, по которым есть полные ответы; в резз'льтате разные 
вычисления в ходе анализа основываются на разных размерах выбо 
рок. Такая процедура обычно применяется в следующих случаях: ес 
ли размеры выборки велики, если количество пропущенных ответов 
незначительно, если переменные не сильно взаимосвязаны.

Статистическая корректировка  данных

Статистическая корректировка  данных включает взвешивание, преобразование переменной и преобразование шкалы. Все эти корректировки необязательны, но их применение может значительно повысить качество анализа.

Взвешивание. Каждому  респонденту присваивается весовой  коэффициент, отражающий степень его значимости по сравнению с другими. Значение 1 применяется для обозначения респондента с отсутствием весового коэффициента. Цель взвешивания - увеличить или уменьшить в выборке количество наблюдений с определенными характеристиками: