Jump to content

Введите пароль или зарегистрируйтесь

Авторизация
Ваш логин:У меня нет логина!Ваш пароль:Я забыл пароль!

Статистическая погрешность результатов. Культура представления данных в маркетинге

Проблема качества маркетинговых исследований стоит перед разработчиками рекламных стратегий достаточно остро и, как правило, сводится к соответствию получаемых в результате данных реальному положению дел. Однако мало кто задумывается над тем, что те цифры, на основе которых будут приниматься судьбоносные для рекламной кампании решения, не являются величинами абсолютными, и чтобы действительно ориентироваться в ситуации, опираясь на исследования, необходимо учитывать погрешность измерений. Предлагаемая автором методика позволяет подойти к статистике со всей серьезностью и научиться за цифрами видеть то, что недоступно невооруженному взгляду неспециалиста.

Маркетинг для России - сравнительно новая прикладная наука. Здесь, в основном, работают представители «смежных» профессий - социологи, психологи, экономисты и т.д.

Смешение профессиональных культур тормозит развитие собственной культуры проведения маркетинговых исследований (в дальнейшем - МИ) и представления их результатов, на основании которых заказчик исследований должен принимать решения и вести свой бизнес.

Рассмотрим частный вопрос о статистической погрешности количественных МИ и о том, как в связи с наличием данной погрешности целесообразно представлять результаты.

Проводя количественные (или статистические) измерения различных параметров рынка, исследователь получает конкретные результаты, выраженные в цифрах, - проценты, рейтинги и т.д. Данные цифры, оформленные в виде системы таблиц, графиков и т.п., сопровожденные выводами и рекомендациями, представляются заказчику.

Здесь есть одна проблема, скорее всего не известная заказчику, но о которой исследователь должен знать.

Все представленные в отчете цифры - есть только оценка измеряемого параметра, сделанная исследователем на основании проведенных статистических измерений. Оценка в принципе не точна, хотя бы потому, что имеет т.н. «статистическую погрешность» (в принципе данные могут иметь иные виды погрешности, например, связанные с ошибками исследователя при проектировании и организации самого процесса исследования, неправильной постановки задачи и т.д. Мы их здесь не рассматриваем).

Иными словами, предоставленные цифры имеют свои %.

Естественно, чем больше величины выборки статистических измерений, тем меньше статистическая погрешность.

Исследователь является профессионалом, поэтому, скорее всего, знает о величине статистической погрешности в представленных заказчику данных. Исследователь в отчете указывает, как правило, величину статистической погрешности.

Но заказчик может и не знать, что означает указанная исследователем в отчете статистическая погрешность, а главное, что с этой погрешностью делать, как ее учитывать при проектировании своей дальнейшей деятельности.

Полностью статью читайте в журнале "Лаборатория рекламы, маркетинга и PR"

Андрей Селин

Читайте также

Крапленые карты

Культура потребления. Черты российского потребителя 1

Какую рекламу нужно делать для молодежи? Исследование воздействия рекламы на ценностные ориентиры молодежи 6

Маска, я тебя знаю! Социально-демографические характеристики абонентов сотовой связи

Продвижение моторных масел на российском рынке 1

Еще статьи по теме ...

Рассылка



Проверочный код
_SECURITY_CODE 

настройка / отписаться ]