Підготовка даних до аналізу

Практичне заняття 11

Дисципліна «Ринкові дослідження»

Тема: Підготовка даних до аналізу

Контрольні запитання 

1. Опишіть процес підготовки даних для аналізу.

2. Як здійснюється попередня перевірка анкет, що надійшли з місця збирання даних?

3. У чому полягає процедура редагування анкет?

4. Опишіть методи роботи з відповідями незадовільної якості, що були виявлені в процесі редагування.

5. У чому різниця між попереднім і наступним кодуванням?

6. Опишіть основні рекомендації відносно кодування неструктурованих запитань.

7. У чому полягає процедура перетворення даних?

8. Які перевірки змістовності даних здійснюються в процесі очищення даних?

9. У чому полягає робота з пропущеними даними?

10. Назвіть методи статистичного корегування даних.

Статичне корегування даних - необов’язкова процедура, однак її застосування може значно підвищити якість аналізу даних. Методи статистичного коригування даних включають: зважування, перевизначення змінної, перетворення шкали і нормалізація (нормування).

11. Опишіть процес зважування даних. З яких причин застосовується цей метод?

Зважування - метод статистичного корегування даних, при якому кожному спостереженню або респонденту в базі даних присвоюється ваговий коефіцієнт, 338 що відображує ступінь його значимості порівняно з іншими спостереженнями або респондентами. Мета зважування - досягти максимально точного відображення вибірковими даними даних генеральної сукупності. Наприклад, тим, хто рідко робить покупки у супермаркеті присвоюється ваговий коефіцієнт 1,0, хто робить це часто – коефіцієнт 2,0, а постійним покупцям – коефіцієнт 3,0. Таким чином, інформація, що надана постійними покупцями, втричі «вагоміша», ніж інформація покупців, які рідко роблять покупки.

12. Що представляють собою індикаторні змінні? Для чого створюються змінні даного типу?

До найважливіших процедур визначення даних належить також використання фіктивних даних.  Індикаторні змінні (фіктивні, двійкові, дихотомічні, інструментальні або якісні) – змінні, що приймають лише значення “0” або “1”. Наприклад, стать: чоловіки – 0, жінки - 1 (або навпаки); проживання в приватному секторі – 0, всі інші – 1. Зазвичай ці змінні використовуються для кодування якісних ознак або характеристик, таких як національність, стать, наявність чи відсутність певного досвіду або навички.

13. Поясніть причини застосування методу перетворення шкали.

Перетворення шкали вимірювання - маніпулювання значеннями шкали для того, щоб мати можливість порівняти їх з іншими шкалами або яким-небудь іншим чином перетворити дані і зробити їх найбільш придатними для аналізу. Наприклад, спочатку для вимірювання частоти покупок в супермаркеті за місяць була застосована абсолютна шкала з діапазоном від 0 до 30, тобто від “ніколи” до “щодня”. Змінна “частота покупок” може бути перевизначена в іншій категорійній шкалі: “ніколи”, “інколи”, “часто”, “постійний покупець”

14. Яка процедура перетворення шкали застосовується найчастіше? Коротко опишіть її.

Нормалізація, нормування – корегування даних для приведення їх до однієї і тієї ж шкали шляхом віднімання середнього значення і діленням отриманої різниці на стандартне відхилення.

15. Які фактори впливають на вибір тієї чи іншої стратегії аналізу даних?

Вибір стратегії аналізу даних заснований на методах попередніх етапів процесу маркетингових досліджень, відомих характеристиках інформації, властивостях конкретних статистичних методів, а також на досвіді і поглядах дослідника.