Таким образом ассоциативная методика опроса позволяет респондентам раскрыть свои внутренние чувства относительно интересующей исследователя темы. Ответы анализируются на основании подсчетов числа повторов слов-ассоциаций; секунд, потерянных перед тем как ответить; респондентов, которые вообще не смогли подобрать ассоциации к словам в пределах отведенного периода времени. Людей, которые вообще не смогли ответить, оценивают, как слишком эмоциональных респондентов, чьи эмоции мешают им при ответе на вопросы. Часто ассоциации разделяют на благоприятные, неблагоприятные или нейтральные. Дальше показано, как на примере подробных ответов можно установить скрытые чувства и отношение человека относительно исследуемого вопроса.

Существует несколько вариантов проведения стандартного метода словесных ассоциаций, а именно респондентов могут попросить назвать не одно, а первые два, три или четыре слова, которые приходят на ум. Этот метод также находит применение в контрольных тестах в отличие от метода свободной ассоциации. В контрольных тестах респондентов могут спросить: "Какие магазины одежды приходят вам на ум в первую очередь, когда речь идет о наилучшем соотношении цена-качество?" Более подробную информацию можно получить, применив завершающие методы, которые являются естественным продолжением методов ассоциации.

Методы завершения ситуации.

В методах завершения ситуации (completion tecniques) респондента просят придумать завершение придуманной ситуации. Обычно в маркетинговых исследованиях применяют методы, где от респондента требуется закончить предложения или придумать окончание какой-либо истории.

Завершение предложения. Метод завершения предложения (sentence completion) чем-то напоминает словесную ассоциацию. Вниманию респондентов предлагают незаконченные предложения и просят придумать концовку, используя те слова и фразы, которые первыми приходят в голову.

Когда есть целые предложения - респондентам легче ориентироваться. Метод завершения предложений в отличие от словесной ассоциации позволяет получить больше информации об эмоциях респондентов. Однако он не маскирует намерения исследователя также хорошо, как метод словесных ассоциаций, и поэтому многие из респондентов могут догадаться о целях исследования. Окончание абзаца - один из видов метода завершения предложения, когда респондент придумывает окончание абзаца, который начинается с интересующей исследователя фразы. Расширенная версия методов "завершение предложения" и "окончание абзаца" - это метод "завершения истории".

Завершение истории. В случае с методом завершения истории (story completion) респондентам предлагают отрывок истории, который нацеливает внимание человека на определенную тему, но не намекает на окончание.

Придуманное респондентом окончание истории покажет его отношение к потраченному в магазине времени и то, насколько он эмоционален при посещении магазина.

Методы конструкции.

Методы конструкции - проекционные методы, при которых респондента просят дать ответ в виде истории, диалога или описания ситуации.

Методы конструкции разделяются на:

метод псевдоактуальных вопросов;

метод стереотипов;

метод Bubbles;

метод "коллаж";

метод модификации ТАТ.

Метод псевдоактуальных вопросов. В ходе данного метода респондентам задают внешне нейтральные вопросы о поступках и ситуациях, связанные с жизнью или с жизнью других людей. Респондентов просят объяснить причины высказывания подобной точки зрения.

Метод стереотипов. Позволяет исследователю понять типичные характеристики потребителя. Для этого респондентам дают на выбор от 2 до 5 описаний стереотипных семей, и предполагается предположить, какими товарами, услугами и каких марок они пользуются.

Метод Bubbles. Применяется для исследования имиджа товаров или марки, чтобы понять, как оценивается имидж товаров и как он воспринимается на фоне ближайших конкурентов. Дополнительно от респондентов требуется пояснение высказывания, дополнительный анализ графического материала.

Экспрессивные методы.

Экспрессивные методы - это проекционные методы, при которых респондент в устной или визуальной форме предлагает на рассмотрение определенную ситуацию. Респонденту необходимо определить, что чувствуют люди в данной ситуации.

Экспрессивные методы включают в себя:

1) метод ролевых игр:

методика "ключ";

методика "минидебаты";

методика создания "семейств";

методика "разработка кампаний";

методика фантазий.

2) метод психорисунка.

Метод ролевых игр: респондента просят побыть в роли другого человека и представить, как тот будет вести себя в той или иной ситуации.

Метод психорисунка: респонденту предлагают выразить свои ощущения конкретного товара, марки в виде рисунка. Под рисунком необходимо написать 3 слова, характеризующие изображаемое впечатление. После этого респонденты комментируют свои рисунки, поясняя, что они пытались изобразить.

Проекционные методы помогают исследовать ценности, побуждения и внутренние убеждения индивидуумов; могут использоваться на различных стадиях фокус-групп и глубинных интервью; они развлекательны; помогают выдвижению гипотез о поведении потребителей, а также не требуют литературных, академических и прочих навыков респондентов.

В то же время данные, полученные в ходе проведения такого исследования, сложно интерпретировать, этот метод является довольно дорогим, невозможно экстраполировать полученные результаты на генеральную совокупность, т.к. выявляются индивидуальные особенности конкретной личности.

В ходе проведения всего маркетингового исследования нами был использован один из проекционных методов, а именно один из методов конструкции "метод коллаж".

Проведение данного метода осуществлялось на одной из стадий фокус-группы, следовательно, в нем также принимало участие 10 человек: девушки и парни в возрасте от 18 до 22 лет.

Этапы проведения:

1. Определение цели использования проекционных методов в рамках маркетингового исследования.

Цели данного исследования заключались в ответах на следующие вопросы:

что влияет на решение респондентов о выборе того или иного магазина?

какой имидж марки Befree сложился в глазах потребителей?

2. Выбор вида проекционных методов и соответствующих методик их реализации.

Как было сказано выше, нами был выбран такой вид проекционного исследования, как "метод конструкции", а именно такая методика его реализации, как "метод коллаж".

Данный метод помогает исследователю выяснить особенности восприятия потребителями исследуемой марки, продукта или компании, а также может быть полезным при подборе визуальных символов при создании рекламы.

3. Разработка плана и использование проекционных методов.

Для осуществления данного метода нами были подготовлены 10 иллюстрированных модных журналов (Elle, Cosmopolitan, Glamour, Men's Health, GQи др.), а также папки с рисунками.

Респонденты должны были выбрать те рисунки, которые соответствуют представлениям об исследуемой торговой марке. Затем участники группы воплотили свое видение торговой марки в коллаж с помощью ножниц и клея, размещая иллюстрации определенным образом на листе бумаги формата А1. Участникам также разрешалось добавлять в коллаж собственные слова и рисунки, использоваться заголовки из журналов и газет. По завершении работы группа представила своё произведение и прокомментировала его.

4. Интерпретация данных, полученных с помощью проекционных методик.

В ходе интерпретации данных, отображенных в получившемся коллаже участников и их комментариях, были получены следующие результаты:

респонденты ассоциируют торговую марку Befree с голубым, светло-зеленым, бирюзовым, белым; это цвета фирменного стиля магазина, у покупателей отложился образ в голове. Можно использовать и дальше эти цвета в рекламе.

респонденты ассоциирует торговую марку со словами "легкость", "непринужденность", "стиль", "доступность"; такие характеристики можно использовать при позиционировании бренда в качестве конкурентных преимуществ;

в то же время, одежда бренда не ассоциируется у респондентов с долговечностью, они описывают ее как "вещь на сезон"; в данном случае бренду необходимо поработать с качеством своей продукции.

В целом можно отметить, что коллаж участников получился в преимущественно светлые цвета. Одним недостатком явился такой момент, что парни в коллаж добавляли и летние фотографии в плавках и плавательных шортах, а в ассортименте такой вид продукции не представлен.

То есть они ассоциировали Befree с летом и пляжным сезоном, а магазин не смог бы удовлетворить их спрос. Поэтому как рекомендацию мы предлагаем увеличить ассортимент и добавить плавки и плавательные шорты.

2. Описательные маркетинговые исследования

2.1 Опрос

Опрос - это один из методов маркетингового исследования, который рассматривается как получение "внешней вторичной" маркетинговой информации (по общей классификации маркетинговой информации) с привлечением экспертов. Как и всякая маркетинговая информация, отнесенная к "внешней вторичной", информация, получаемая по результатам экспертного опроса, - информация с очень большой себестоимостью. Следовательно, принятие решения о проведении потребительской экспертизы (опросе) должно приниматься в тех случаях, когда получение информации из других источников (более дешевых по себестоимости) затруднено.

Сущность любого опроса состоит в получении ответа на интересующий интервьюера вопрос от заданной группы лиц ("общественное мнение" или "мнение активной группы лиц") или отдельных лиц в рамках репрезентативных сегментов рынка ("мнение частного лица" или "представителя").

Существует пять традиционных форм проведения опроса, выбор одной из которых, при проведение конкретной экспертизы, определяется в первую очередь возможным местом и обстоятельствами ее проведения, а во вторую очередь - поставленными перед опросом целями. Среди традиционных форм опроса выделяют:

· "письменный";

· "устный";

· "групповая беседа";

· "полевой эксперимент";

· "опрос техническими средствами".

"Письменный" опрос

Механизм реализации: интервьюер передает список вопросов на бумажном носителе (на сегодняшний день применяются и электронные носители, например письмо в режиме электронной почты) респонденту, который, заполнив ответы на вопросы в опросом листе, возвращает его интервьюеру на основе предоставляемого последним стимула. Носителем в письменном вопросе чаще всего является "опросный лист" - представленные на бумажном носителе вопросы с предусмотренными для респондента "окнами" для внесения ответов.

Сфера применения:

· для работы с удаленными респондентами (например, если респондент находится в другом городе);

· для задания сложных вопросов, требующих рациональных, логически выверенных ответов респондента (например, в опросном листе может быть представлена многокритериальная система выбора);

· для опроса большого количества респондентов в ограниченном промежутке времени (например, опрос большого количества студентов в рамках одного занятия).

Достоинства:

· относительно небольшая себестоимость в расчете на одного респондента;

· возможность задания сложных вопросов, включающих в себя требование проведения расчетов респондентом для ответа на вопрос;

· при анонимных формах опроса более высокая вероятность получения ответа на неэтичные и малоэтичные вопросы;

· относительно высокая по отношению к интервьюеру скорость проведения опроса.

Недостатки:

· невозможно зафиксировать эмоциональные реакции респондента на вопрос;

· сниженная достоверность и высокий процент "бракуемых" опросных листов;

· невозможность прокомментировать и разъяснить сущность вопроса при непонимании его респондентом.

"Устный" опрос

Механизм реализации: интервьюер устно задает вопрос по представленному "каркасу опроса" в личной беседе с интервьюером или с использованием дистанционных средств связи (телефон или аудио конференция) и, ожидая от респондента ответа, фиксирует эмоциональную реакцию на вопрос (если это необходимо в конкретном вопросе). При необходимости интервьюер комментирует вопрос, разъясняет его сущность респонденту. По окончании беседы интервьюер фиксирует ответы респондента на бумажном или электронном (предпочтительнее) носителе. В качестве стимула чаще используются "эмоциональные стимулы", как реакция на просьбу "ответить на несколько вопросов, задаваемых нашей фирмой". Используют и эмоциональные стимулы, построенные на противоположности пола интервьюера и респондента.

Сфера применения:

· при задании неоднозначно воспринимаемых вопросов, которые требуют дополнительного разъяснения или комментария (например, для задания вопросов типа "какие вы испытываете ощущения в случае:", вероятно, что потребуется комментарий к слову "ощущение");

· в случае, когда необходимо зафиксировать эмоциональную реакцию на вопрос (например, вопрос "какие эмоции вы испытываете, когда слышите название нашей фирмы "Альфа", ассоциируется ли название с профилем деятельности нашей фирмы");

· в случае формирования сложных разветвленных схем проведения опроса (например, если респондент ответил на вопрос "А" вариантом "1", то задаем вопрос "Б", если ответил вариантом "2", то задаем вопрос "В").

Достоинства:

· единственная форма опроса, позволяющая фиксировать эмоциональные реакции на вопрос;

· невысокий уровень материального стимулирования респондента, чаще используется эмоциональное стимулирование;

· единственная форма опроса, позволяющая формировать разветвленные схемы проведения опроса;

· возможность комментировать и разъяснять сущность вопроса в интерактивном режиме, что снижает количество отбракованных "опросных листов".

Недостатки:

· относительно высокая себестоимость проведения вопроса;

· относительно невысокая скорость проведения опроса;

· такая форма проведения опроса требует достаточно подготовленного персонала для его реализации;

· сложность фиксации и накопления результатов опроса;

· невозможно задание неэтичных и малоэтичных вопросов.

"Групповая беседа"

Механизм реализации основан на получении реакции группы лиц на заданный вопрос, то есть в данной форме опроса первостепенное значение имеет именно принцип формирования и сущности "общественного мнения" ("общественное мнение", как то, с чем не согласны все как отдельные лица, но то, чему все следуют в своем поведении как коллектив или социальная общность). Очевидно, что принципы совершения покупки или формирования своего мнения в отношении объекта или субъекта отдельными лицами и группами лиц различны. Соответственно, в тех случаях, когда спрос на услугу зависит от "общественного мнения", а не от предпочтения отдельных лиц (например, услуги ночных клубов, казино и т.п.), необходимо провести опрос с целью установления мнения группы лиц, которое в дальнейшем будем называть "общественное мнение". Опрос, в процессе которого удается установить "общественное мнение", называется "групповой беседой". Групповая беседа подразумевает контакт между множеством опрашиваемых лиц (численность группы зависит от типа решаемой задачи (5-12 человек) и ведущим. Ведущий - специально подготовленный специалист по опросу с навыками психологических знаний и специального тренинга. В процессе проведения беседы ведущий просит группу определить общее мнение группы по задаваемому им вопросу, которое фиксируется им по результатам беседы. Очевидно, что группа лиц формируется из числа изучаемого сегмента рынка, в которую не включают неформальных лидеров.

Сфера применения: определение реакции группы лиц ("общественное мнение") на объект или субъект (например, групповая оценка потенциального ведущего телепередачи или выяснение состава покупок группой лиц в ресторане).

Достоинства: единственный способ определить "общественное мнение", поскольку суммированное мнение отдельных лиц показывает только усредненную реакцию отдельного лица в сегменте, а мнение группы указывает именно на "общественное мнение".

Недостатки: достаточно дорогой способ проведения опроса, большей частью за счет высокой стоимости оплаты работы "ведущего" и за счет необходимости проведения предварительной работы по отбору лиц исследуемого сегмента.

Опрос техническими средствами

Механизм реализации: в реальном эксперименте или наблюдении фиксируются физиологические, эмоциональные, поведенческие действия человека или группы людей с помощью аудио и видеозаписывающей аппаратуры в режиме "скрытой камеры". Записанный аудио или видео декодируется и анализируется, осуществляется поиск проблем на основе полученных материалов.

Сфера применения: при неопределенности проблемы, отсутствии рабочих гипотез проблемы (например, снижение количества покупок услуги в офисе при неизменном количестве посетителей (видеосъемка) или снижение количество лиц, переходящих от диспетчера фирмы в отдел сбыта (аудиозапись входящих на диспетчерских пульт телефонных звонков).

Достоинства:

· способ получить "чистую" и "полную" информацию о реальных событиях, отраженную в реальных событиях;

· низкая стоимость проведения опроса.

Недостатки: сложность обработки материалов опроса.

2.1.1 Метод формирования и расчета объема выборки

Задание: рассчитать размер выборки с учетом генеральной совокупности и веса респондентов в генеральной совокупности.

Решение:

Целевая аудитория - девушки/женщины от 15 до 35 лет со среднестатистическим доходом (от 700 BYN).

Проживающие в г. Минск - 1 814 300 чел., в т. ч. женского пола - 53,5%, что составляет 970 650 чел., в т. ч. в возрасте от 15 до 35 лет - 23,85%, что составляет 231 505 чел.

N = 1 814 300 чел. - генеральная совокупность.

w=

- доля девушек/женщин от 15 до 35 лет со средним доходом (от 700 BYN) в генеральной совокупности.

?_w=0.06 - ошибка выборки.

t=1.96

Рассчитаем объем выборки по следующей формуле:

n=

Ответ: 119 чел.

2.1.2 Разработка анкеты и ее тестирование

Для проведения опроса нами была разработана анкета, представленная в приложении А. Изначально данная анкета содержала несколько иные вопросы, но, в ходе ее тестирования, были выявлены некоторые недостатки, которые позже были нами устранены. В тестировании анкеты участвовали 10 человек, которые помогли нам исправить допущенные ошибки при формулировании нескольких вопросов.

2.2 Наблюдение

Наблюдение в маркетинговых исследованиях представляет собой метод сбора первичной маркетинговой информации об изучаемом объекте путем наблюдения за выбранными группами людей, действиями и ситуациями. Наблюдение в маркетинговом исследовании может быть направлено на достижение различных целей. Оно может быть использовано как источник информации для построения гипотез, служить для проверки данных, полученных другими методами, c его помощью можно получить дополнительные сведения об изучаемом объекте.

Разнообразие способов проведения наблюдений определяется четырьмя подходами к их осуществлению: прямое или непрямое наблюдение, открытое или скрытое, структурированное или неструктурированное, осуществляемое с помощью человека или механических средств.

Прямое наблюдение предполагает непосредственное наблюдение за поведением, скажем, покупателей в магазине (например, в какой последовательности они изучают товары, выставленные на прилавке). При применении непрямого наблюдения изучаются результаты определенного поведения, а не само поведение. Здесь часто используются архивные данные - например, данные о динамике запасов определенных товаров по годам могут быть полезными при изучении сдвигов в рыночной ситуации. Кроме того, могут изучаться физические доказательства некоторых событий.

Открытое наблюдение предполагает, что люди знают о том, что за ними наблюдают, например, при проведении специальных экспериментов. Однако присутствие наблюдателей влияет на поведение наблюдаемых, поэтому надо стремиться свести его к минимуму.

Этим требованиям удовлетворяет скрытое наблюдение, когда обследуемый не предполагает, что за ним наблюдают. Например, в магазинах могут скрыто наблюдать за тем, насколько продавец вежлив с покупателями и помогает им совершить покупку.

При проведении структурированного наблюдения наблюдатель заранее определяет, что он будет наблюдать и регистрировать, а все другие виды поведения игнорируются. Часто используется стандартный лист наблюдений, сокращающий до минимума затраты времени наблюдателя.

Когда осуществляется неструктурированное наблюдение, наблюдатель фиксирует в изучаемом эпизоде все виды поведения. Такой тип поведения часто используется при проведении разведочных исследований. Например, компания, выпускающая строительный инструмент, может послать своих сотрудников для изучения направлений и частоты применения данного инструмента при строительстве домов. Результаты наблюдений используются при совершенствовании данного инструмента.

Недостатки метода наблюдений присущи всем качественным исследованиям. При прямом наблюдении обычно изучается поведение в определенных условиях малой группы людей, следовательно, возникает вопрос о репрезентативности. При этом имеет место субъективное их истолкование полученных данных. Человеческое восприятие ограниченно, поэтому исследователь может пропустить, не заметить какие-то важные проявления изучаемой ситуации. Кроме того, надо иметь в виду, что присутствие наблюдателя может оказывать влияние на наблюдаемую ситуацию.

По характеру окружающей обстановки наблюдение может быть полевым, что означает, что оно проводится в естественной обстановке (в магазине, у витрины магазина), или лабораторным, т.е. проводящимся в искусственно созданной ситуации.

Проведение наблюдения начинается с определения цели, постановки задач, установления объекта и предмета наблюдения. В зависимости от целей исследования в качестве предмета наблюдения обычно выбирается какая-то одна или ограниченное число сторон деятельности объекта - например, изучается маршрут движения покупателя в торговом зале магазина.

Далее обеспечивается доступ к среде, получение соответствующих разрешений, осуществляются выбор способа наблюдения и разработка его процедуры на основе предварительно собранных материалов.

Для лучшего понимания работы магазина Befree, а также для изучения поведения потребителей при покупке, интерьера магазина нами было принято решение о проведении наблюдения в магазине Befree в торгово-развлекательном центре Galileo. Было проведено единовременное скрытое личное наблюдение, в ходе которого была выяснена вся необходимая для нас информация.

Сразу очевидным стало то, что обстановка и атмосфера в магазине является благоприятной для совершения покупок. Правильно настроенный свет в магазине грамотно подчеркивает цвета представленной одежды и аксессуаров. Негромко играет молодежная музыка, которая, возможно, может смутить взрослых людей. Но так как целевой аудиторией Befree являются как раз молодые люди от 15 до 35 лет, такая музыка будет скорее благоприятно влиять на их решение о покупке.

При входе в магазин консультанты с нами не поздоровались. Помещение является очень маленьким, особенно в сравнении с соседними магазинами, такими как LC Waikiki и Defacto. Вешалки с одеждой расположены очень плотно друг к другу, что часто даже затрудняет движение покупателей. Если один человек, заинтересовавшийся какой-либо вещью, остановился, чтобы ближе осмотреть ее, то другие покупатели проходят рядом с ним уже с трудом из-за нехватки места.

Ассортимент представлен узко. Несколько платьев, пальто по сезону, свитера и брюки, а также небольшое количество аксессуаров - весь товарный ряд, представленный в Befree. Качество одежды также оставляет желать лучшего. Много синтетических вещей можно увидеть в магазине, по швам иногда торчат нитки, неаккуратно обработанные края. Вся одежда и аксессуары ориентированы на молодежь, больших размеров нет.

Цены в магазине средние, но, на наш взгляд, не соответствуют качеству одежды. Юбки - 40-60р., блузки 50-70р., брюки 50-75р. в среднем.

Примерочных в магазине Befree всего три. Но во время нашего визита в магазин очереди на примерку одежды не было и можно было свободно выбирать понравившуюся одежду. Сами примерочные достаточно удобные, чистые, ярко освещенные, с большим зеркалом и крючками для одежды. Но не хватает, например, стула, чтобы поставить сумку на время переодевания. В торговом зале есть только одно небольшое зеркало, что является не очень удобным для примерки верхней одежды.

Консультанты были не очень доброжелательны. На просьбу узнать, если платье размером меньше, продавец ответил: "Смотрите, есть только то, что вывешено в торговом зале".

За время нашего пребывания в магазине (около 40 минут) люди лишь проходили по торговому залу, осматривали вещи и выходили без покупок. Ни один человек не захотел примерить одежду.

Таким образом, магазин Befree вызывает смешанные чувства. С одной стороны, приятный интерьер, свет и музыка создают положительное впечатление. Но узкий ассортимент, невысокое качество вещей, а также невежливость персонала не вызывают желания совершить покупку в магазине Befree.

3. Анализ данных

3.1 Частотный анализ

Нами были сформулированы следующие гипотезы:

H₀: Мужчины редко покупают одежду в магазине “Befree”.

H₁: Мужчины часто покупают одежду в магазине “Befree”.

Для подтверждения или опровержения данной гипотезы на начальном этапе необходимо провести частотный анализ следующих вопросов.

Вопрос 5. Приобретали ли Вы что-либо за последний год в магазине “Befree”?

Всего было опрошено 119 респондентов. Мода = 2, значит, что большинство респондентов не приобретали что-либо за последний год в магазине “Befree”. Стандартное отклонение = 0,480, а дисперсия равна 0,230. Данные значения не слишком высокие, что говорит о том, что значения данных сгруппированы вокруг среднего значения. Асимметрия <0 и = - 0,623. Это значит, что ответы больше распределяются в левую сторону от своего среднего значения. Эксцесс = - 1,639, т.е. отрицателен. Это значит, что график более пологий, чем при нормальном распределении.

Вопрос 5. Приобретали ли Вы что-либо за последний год в магазине “Befree”?

Первый столбец данной таблицы содержит метки "да", "нет" и "всего". Во втором столбце приведена частота каждого из вариантов ответов на вопрос. Так, 42 респондента приобретали одежду за последний год в магазине “Befree”, а 77 - нет. В третьем столбце показана процентная частота каждого ответа, т.е. отношение каждого из вариантов ответа к общему количеству опрашиваемых. Так, 35,3 % респондентов приобретали что-либо за последний год в магазине “Befree”, а 64,7% - нет.

Статистики

Вопрос 11. Укажите, пожалуйста, Ваш пол.

Всего было опрошено 119 респондентов. Мода = 2, значит, что большинство респондентов - лица женского пола. Стандартное отклонение = 0,426, а дисперсия =0,181. Данные значения не слишком высокие, что говорит о том, что значения данных сгруппированы вокруг среднего значения. Асимметрия <0 и = - 1,264. Это значит, что ответы больше распределяются в левую сторону от своего среднего значения. Эксцесс = - 0,409, то есть отрицателен. Это значит, что график более пологий, чем при нормальном распределении.

Вопрос 11. Укажите, пожалуйста, Ваш пол.

Первый столбец данной таблицы содержит метки с указанием пола респондента. Во втором столбце приведена частота каждого из вариантов ответа на вопрос. В третьем столбце показана процентная частота каждого ответа, т.е. отношение каждого из вариантов ответа к общему количеству опрошенных.

Для подтверждения или опровержения гипотезы необходимо построить таблицу сопряженности двух данных вопросов.

Таблица сопряженности 1. Приобретали ли Вы что-либо за последний год в магазине “Befree”? *Пол

Из этой таблицы следует, что 7 мужчин приобретали что-либо за последний год в магазине “Befree”, 21 - не приобретали.35 женщин приобретали что-либо за последний год в магазине “Befree”, 56 - не приобретали. Всего 42 человека приобретали что-либо за последний год в магазине “Befree”, 77 - не приобретали.

Значение хи-квадрат

Статистический критерий хи-квадрат, который используется для проверки статистической значимости наблюдаемых связей в таблицах сопряженности признаков, позволяет определить наличие или отсутствие значимой связи между 2 переменными.

Табличное критическое значение хи-квадрат = 3,84. Расчетное значение меньше критического, значит, нулевая гипотеза применяется.

Коэффициент Фишера используется для измерения тесноты связи при анализе таблиц сопряженности. В данном случае коэффициент Фишера =0,119, что говорит о слабой связи между переменными.

Направленные меры

Симметричный коэффициент “лямбда" - мера выраженного в процентах общего улучшения прогнозирования, когда прогноз сделан в обоих направлениях. Данный коэффициент = 0,014, что говорит о том, что прогноз не надежен.

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что принимается H0: Мужчины редко покупают одежду в “Befree”.

H0: Парни меньше любят шоппинг, чем девушки.

H1: Парни больше любят шоппинг, чем девушки.

Для подтверждения или опровержения данной гипотезы на первом этапе необходимо провести частотный анализ следующих вопросов.

Статистики

Вопрос 1. Любите ли Вы шоппинг?

Всего было опрошено 119 респондентов. Мода = 1, большинство респондентов любят шоппинг. Стандартное отклонение = 0,607, а дисперсия =0,369. Данные значения не слишком высокие что говорит о том, что значения данных сгруппированы вокруг среднего значения. Асимметрия >0 и = 1,804. Это значит, что ответы больше распределяются в правую сторону от своего среднего значения. Эксцесс = 2,067, т.е. положительный. Это значит, что график более крутой, чем при нормальном распределении.

Вопрос 1. Любите ли Вы шоппинг?

Первый столбец данной таблицы содержит метки с указанием ответа на вопрос: "да", "нет", "затрудняюсь ответить" и всего. Во втором столбце приведена частота каждого из вариантов ответа на вопрос. В третьем столбце показана процентная частота каждого ответа, т.е. отношение каждого из вариантов ответа к общему количеству опрошенных. В данном случае 91 человек любит шоппинг, 19 не любит, 9 - затруднились с ответом.



Всего было опрошено 119 респондентов. Мода = 2, значит, что большинство респондентов - лица женского пола. Стандартное отклонение = 0,426, а дисперсия =0,181. Данные значения не слишком высокие, что говорит о том, что значения данных сгруппированы вокруг среднего значения. Асимметрия <0 и = - 1,264. Это значит, что ответы больше распределяются в левую сторону от своего среднего значения. Эксцесс = - 0,409, то есть отрицателен. Это значит, что график более пологий, чем при нормальном распределении.

Вопрос 11. Укажите, пожалуйста, Ваш пол.

Первый столбец данной таблицы содержит метки с указанием пола респондента. Во втором столбце приведена частота каждого из вариантов ответа на вопрос. В третьем столбце показана процентная частота каждого ответа, т.е. отношение каждого из вариантов ответа к общему количеству опрошенных. В данном случае 91 человек - женщины, 28 - мужчины, соответственно, 76,5 % и 23,5%.

Для подтверждения или опровержения гипотезы необходимо построить таблицу сопряженности двух данных вопросов.

Таблица сопряженности 2. Любите ли Вы шоппинг? *Пол

Всего было опрошено 119 респондентов, из них 91 респондент любит шоппинг, 19 - нет, 9 - затруднились ответить. Были опрошены 91 респондент женского пола и 28 - мужского. Из 91 девушки 74 любят шоппинг, 11 - нет, 6 - затруднились ответить. Из 28 парней 17 любят шоппинг, 8 - нет, 3 - затруднились ответить.

Критерий хи-квадрат

Табличное критическое значение Хи-квадрат = 5.99. Расчетное значение меньше критического, значит, нулевая гипотеза принимается.

Коэффициент Фишера используется для измерения тесноты связи при анализе таблицы сопряженности. В данном случае коэффициент Фишера = 0,211, что говорит о низкой связи между переменными.

Коэффициент сопряженности - мера связи между переменными строк и столбцов. В данном случае коэффициент сопряженности = 0, 207, т.е. связь между переменными не тесная.

Направленные меры

Симметричный коэффициент “лямбда" - мера выраженного в процентах общего улучшения прогнозирования, когда прогноз сделан в обоих направлениях. Данный коэффициент = 0, что говорит о ненадежности прогноза.

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что принимается гипотеза H0: Парни любят шоппинг меньше, чем девушки.

H0: Уровень дохода не влияет на частоту покупок одежды.

H1: Уровень дохода влияет на частоту покупок одежды.

Вопрос 2. Как часто Вы покупаете одежду?

Статистики

Всего было опрошено 119 респондентов. Мода = 3, большинство респондентов покупают одежду несколько раз в год. Стандартное отклонение = 0,607, а дисперсия =0,369. Данные значения не слишком высокие что говорит о том, что значения данных сгруппированы вокруг среднего значения. Асимметрия >0 и = 1,804. Это значит, что ответы больше распределяются в правую сторону от своего среднего значения. Эксцесс = 2,067, т.е. положительный. Это значит, что график более крутой, чем при нормальном распределении.

Вопрос 2. Как часто Вы покупаете одежду?

Первый столбец данной таблицы содержит метки с указанием ответа на вопрос: "несколько раз в месяц", "несколько раз в год", "реже чем раз в год" и всего (ответ - "несколько раз в неделю" не выбрал ни один респондент). Во втором столбце приведена частота каждого из вариантов ответа на вопрос. В третьем столбце показана процентная частота каждого ответа, т.е. отношение каждого из вариантов ответа к общему количеству опрошенных. В данном случае 41 человек покупает одежду несколько раз в месяц, 72 - несколько раз в год, 6 - реже, чем раз в год.

Вопрос 10. Укажите, пожалуйста, Ваш уровень дохода в месяц.

Статистики

Всего было опрошено 119 респондентов. Мода = 1, уровень дохода большинство респондентов находится в пределе от 0 до 200 BYN. Стандартное отклонение = 1,273, а дисперсия = 1,620. Данные значения достаточно высокие, что говорит о том, что значения данных не сгруппированы вокруг среднего значения. Асимметрия >0 и = 0,892. Это значит, что ответы больше распределяются в правую сторону от своего среднего значения. Эксцесс = - 0,180, т.е. отрицательный. Это значит, что график более пологий, чем при нормальном распределении.

Вопрос 10. Укажите, пожалуйста, Ваш уровень дохода в месяц.

Первый столбец данной таблицы содержит метки с указанием ответа на вопрос: "0-200 б. р.", "201-400 б. р.", "401-600 б. р.", "601-800 б. р.", "более 800 б. р." и всего. Во втором столбце приведена частота каждого из вариантов ответа на вопрос. В третьем столбце показана процентная частота каждого ответа, т.е. отношение каждого из вариантов ответа к общему количеству опрошенных. Всего было опрошено 119 респондентов. В том числе ежемесячный доход 46 респондентов - 0-200 б. р., 32 респондентов - 201-400 б. р., 23 респондентов - 401-600 б. р., 7 респондентов - 601-800 б. р., 11 респондентов - более 800 б. р.

Для подтверждения или опровержения гипотезы необходимо построить таблицу сопряженности двух данных вопросов.

Таблица сопряженности 3. Как часто Вы покупаете одежду? * Укажите, пожалуйста, Ваш уровень дохода в месяц.

Всего было опрошено 119 человек. Рассмотрим 5 блоков.

1. Всего 46 опрошенных респондентов с уровнем дохода 0 - 200 б. р. Из них 13 покупают одежду несколько раз в месяц, 31 - несколько раз в год, 2 - реже, чем раз в год.

2. Всего 32 опрошенных респондентов с уровнем дохода 201 - 400 б. р. Из них 10 покупают одежду несколько раз в месяц, 21 - несколько раз в год, 1 - реже, чем раз в год.

3. Всего 23 опрошенных респондентов с уровнем дохода 401 - 600 б. р. Из них 12 покупают одежду несколько раз в месяц, 10 - несколько раз в год, 1 - реже, чем раз в год.

4. Всего 7 опрошенных респондентов с уровнем дохода 601-800 б. р. Из них 4 покупают одежду несколько раз в месяц, 3 - несколько раз в год.

5. Всего 11 опрошенных респондентов с уровнем дохода более 800 б. р. Из них 2 покупают одежду несколько раз в месяц, 7 - несколько раз в год, 2 - реже, чем раз в год.

Критерий хи-квадрат

Табличное критическое значение Хи-квадрат = 15,507. Расчетное значение меньше критического, значит, нулевая гипотеза принимается.

Коэффициент Фишера используется для измерения тесноты связи при анализе таблицы сопряженности. В данном случае коэффициент Фишера = 0,304, что говорит о низкой связи между переменными.

Симметричный коэффициент “лямбда" - мера выраженного в процентах общего улучшения прогнозирования, когда прогноз сделан в обоих направлениях. Данный коэффициент = 0,025, что говорит о ненадежности прогноза.

Исходя из полученных данных, можно сделать вывод, что принимается гипотеза H0: Уровень дохода не влияет на частоту покупок одежды.

3.2 Корреляционный анализ

Для того чтобы определить зависимость между доходом людей и ключевыми факторами выбора одежды, проведем корреляционный анализ.

Корреляционный анализ - статистический метод, позволяющий измерить силу связи между двумя или более переменными и рассматривающий совместное изменение двух оцениваемых переменных.

Гипотеза: Цена приобретаемой одежды, с точки зрения респондента, зависит от уровня дохода: чем выше уровень дохода, тем выше цена приобретаемой респондентом одежды.

Рассматриваемые переменные являются порядковыми. Поэтому для определения силы связи между наиболее приемлемой ценой и уровнем дохода будем использовать коэффициент корреляции Спирмена.

Между переменными “Ваш уровень дохода в месяц" и “Важность цены для покупателя” наблюдается обратная зависимость. Значение коэффициента корреляции Спирмена при вероятности ошибки в 1% составило - 0,224 - отрицательная корреляция.

Таким образом, гипотеза опровергается: значительной связи между переменными “Ваш уровень дохода в месяц" и “Важность цены для покупателя” нет.

Гипотеза: Для потребителя с более высоким уровнем дохода важен более высокий уровень обслуживания.

Между переменными “Ваш уровень дохода в месяц" и “Важность цены для покупателя” наблюдается обратная зависимость. Значение коэффициента корреляции Спирмена при вероятности ошибки в 1% составило - 0,029 - отрицательная корреляция.

Таким образом, гипотеза опровергается: значительной связи между переменными “Ваш уровень дохода в месяц" и “Важность обслуживания для покупателя” нет.

Гипотеза: Ассортимент приобретаемой респондентом одежды зависит от уровня дохода: чем выше уровень дохода, тем разнообразнее ассортимент приобретаемой одежды для респондента.

Между переменными “Ваш уровень дохода в месяц" и “Важность ассортимента для покупателя” наблюдается обратная зависимость. Значение коэффициента корреляции Спирмена при вероятности ошибки в 1% составило - 0,066 - отрицательная корреляция.

Таким образом, гипотеза опровергается: значительной связи между переменными “Ваш уровень дохода в месяц" и “Важность ассортимента для покупателя” нет.

3.3 Регрессионный анализ

Регрессионный анализ - статистический метод установления формы и изучения связей между двумя переменными, между метрической зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

Регрессионный анализ используется, если необходимо:

· Уточнить, действительно ли переменные связаны:

· Определить форму связи;

· Предсказать значение зависимой переменной;

· Определить тесноту связи.

Парная регрессия - метод установления математической зависимости между метрической зависимой переменной и одной независимой переменной.

Н₀: Чем ниже возраст, тем чаще потребители покупают одежду.

Н₁: Чем ниже возраст, тем реже потребители покупают одежду.

1. Построение поля корреляции.

2. Построение модели парной регрессии

Y=2,577 + 0,076*x

3. Вычисление параметров

Параметр в₀ = 2,577 - это точка пересечения прямой регрессии с осью Y. Параметр в₁ = 0,076 - тангенс угла наклона прямой регрессии. Данный параметр показывает среднюю величину изменения зависимой переменной Y при изменении независимой переменной X на 1 единицу. Параметр в₁ показывает, что между вопросами о возрасте и частоте покупок одежды существует прямая зависимость. Данная зависимость означает, что с увеличением возраста частота приобретения одежды снижается.

4. Вычисление нормированного коэффициента регрессии

Нормированный коэффициент регрессии (в-коэффициент) показывает изменение Y в зависимости от изменения Х при условии, что все коэффициенты нормированы. В данном случае в-коэффициент = 0,084, что говорит о прямой связи между переменными.

5. Проверка значимости

Статистическая значимость линейной связи между Y и X можно проверить, исследовав гипотезы: так как в1 = 0,076, то мы имеем слабую линейную связь между переменными X и Y.

6. Определение тесноты и значимости связи

Коэффициент детерминации R² указывает на долю полной вариации Y, которая обусловлена вариацией X. В данном случае R² = 0,007, что говорит об очень малой связи между переменными.

F-статистика = 0,828, F-критическое для степеней свободы 1 и 117 = 3,92, т.к.0,828<3,92, то принимается H₀.

7. Проверка точности предсказаний

Чтобы оценить точность значений Y, необходимо вычислить стандартную ошибку оценки уравнения SEE, которая представляет собой стандартное отклонение фактического значения Y от теоретических значений. В данном случае SEE = 0,558.

Таким образом, на основе данного анализа, принимается H₀: чем ниже возраст, тем чаще потребители покупают одежду.

Множественная регрессия - статистический метод, с помощью которого можно вывести математическую зависимость между 2 или более независимыми и зависимыми переменными.

Н₀: Частота покупок одежды не зависит от таких факторов, как известность бренда, цена, качество и ассортимент.

Н₁: Частота покупок одежды зависит от таких факторов, как известность бренда, цена, качество и ассортимент.

1. Построение модели множественной регрессии

Y = 2.536 - 0.029 * x₁ + 0.055 *x₂ + 0.041*x₃ - 0.034 *x₄

2. Вычисление параметров

Параметр в₁ означает обратную зависимость между независимой переменной “известность бренда” и зависимой “частота покупок одежды”, т.е. при увеличении независимой переменной на единицу, частота покупок сократится на 0,029.

Параметр в₂ означает, что при улучшении критерия “цена" на единицу, частота покупок одежды увеличится на 0,055.

Параметр в₃ означает, что при улучшении критерия “качество" на единицу, частота покупок одежды увеличится на 0,041.

Параметр в₄ означает обратную зависимость между независимой переменной “ассортимент” и зависимой “частота покупок одежды”, т.е. при увеличении независимой переменной на единицу, частота покупок сократится на 0,034.

3. Вычисление нормированного коэффициента регрессии

Нормированный коэффициент регрессии (в-коэффициент) показывает изменение Y в зависимости от изменения Х при условии, что все данные нормированы. В данном случае в-коэффициент для таких независимых переменных, как цена и качество положительны, что говорит о прямой связи между переменными. А в-коэффициент для переменных известность бренда и ассортимент является отрицательным, что говорит об обратной связи между переменными.

4. Определение тесноты и значимости связи

Коэффициент детерминации R² указывает на долю полной вариации Y, которая обусловлена вариацией X. В данном случае R² = 0,011, что говорит об очень слабой связи между переменными.

F-статистика = 1.333, F-критическое для степеней свободы 4 и 117 = 2.44, т.к.1.333<2.44, то принимается H₀: частота покупок одежды не зависит от таких факторов, как известность бренда, цена, качество и ассортимент.

5. Проверка точности предсказаний

Чтобы оценить точность значений Y, необходимо вычислить стандартную ошибку оценки уравнения SEE, которая представляет собой стандартное отклонение фактического значения Y от теоретических значений. В данном случае SEE = 0,555.

Таким образом, на основе данного анализа, принимается H₀: частота покупок одежды не зависит от таких факторов, как известность бренда, цена, качество и ассортимент.

3.4 Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ - статистический метод изучения различий между выборочными средними для 2 или более совокупностей.

Однофакторный дисперсионный анализ.

1) Определение зависимой и независимой переменной.

Для проведения данного анализа была выбрана зависимость между такими факторами, как частота покупок одежды и возраст респондента.

H₀: Возраст не влияет на частоту покупки одежды.

H₁: Возраст влияет на частоту покупки одежды.

2) Разложение полной дисперсии.

Однофакторный дисперсионный анализ

3) Изменение эффектов.