Обработка данных


Обработка данных (data processing) является одним из важнейших этапов любого маркетингового исследования, именно от правильной обработки зависят результаты исследования и точность аналитических выводов. Поэтому часто рациональным решением становится аутсорсинг – передача функций математико-статистического анализа сторонним специалистам, имеющим высокую квалификацию в данной области.

Как правило, для точности исследования статистическая погрешность полученных данных не должна составлять более 3-5%, но известны случаи, когда ошибки в процессе обработки данных приводили к критическим последствиям, и погрешность искусственным образом значительно увеличивалась, что, в свою очередь, полностью искажало картину происходящего.

Подобных ошибок можно избежать при помощи квалифицированных специалистов и использования специализированных программных продуктов, в числе которых применяемый нами  пакет статистического программного обеспечения SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). В данном пакете реализованы все необходимые статистические процедуры, в настоящее время SPSS является стандартом для обработки результатов количественных и маркетинговых исследований, социологических, медицинских и психологических количественных данных.

Стандартная процедура обработки данных происходит согласно установленному заранее техническому заданию с дальнейшим предоставлением результатов в виде стандартных таблиц формата SPSS Output, Excel, HTML или же графиков Excel заранее оговоренного образца.

В зависимости от поставленных целей при статистической обработке результатов исследования используются следующие методики:

Распределения и шкалы

  • построение частотных распределений (Frequencies Distribution) ответов по всем позициям опросника для всех респондентов;
  • построение шкал предпочтений методами многомерного шкалирования (Multidimensional Scaling);

Пересечения и разбиения

  • проверка статистической значимости различий групп респондентов (Nonparametric Tests),
  • проверка взаимосвязей между переменными методами корреляционного анализа (Сorrelation Analysis)
  • определение уровня взаимосвязей между переменными методами регрессионного анализа (Regression Analysis) и предсказание значений
  • формирование наиболее значимых разбиений (CrossTabs) по основным позициям опросника, включая:

Образы и особые группы респондентов

  • анализ образов в рыночном пространстве методами факторного и дискриминантного анализа (Factor / Discriminant Analysis);
  • выделение особых групп респондентов методами кластер-анализа (Cluster Analysis).

В рамках аутсорсинга статистической обработки данных мы также проводим следуюшие виды работ по статистическому анализу:

  • Контроль качества данных и их подготовка к процессу обработки
  • Составление синтаксиса (Syntax) и программирование SPSS-скриптов (SAX Basic)
  • Автоматизация ввода анкетных данных