Регрессионный анализ - раздел Маркетинг, СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Одно Из Главных Назначений -Построение Модели, Позвол...
Одно из главных назначений -построение модели, позволяющей прогнозировать значения зависимой переменной.
Рассмотрим наиболее простую из них -• линейную модель, описываемую уравнением
Y=a+b1*x1+b2*x2+…+bk*xk+e
где Y - зависимая переменная;
x1,x2,…xk - независимые переменные;
b1,b2,…bk-угловые коэффициенты;
k - количество независимых переменных;
а - свободный член уравнения (значение, которое принимает зависимая переменная при равенстве нулю всех независимых переменных);
е - ошибка прогноза.
Обучающая выборка- исходные данные для регрессионного анализа (значения независимых переменных и соответствующие им значения зависимой переменной для каждого наблюдения).
Следует различать теоретические и наблюдаемые значения зависимой переменной: - наблюдаемые значения обучающей выборки используются для построения модели, т.е. для подбора коэффициентов b1,b2,…bkи а.
(коэффициенты подбираются так, чтобы модель как можно лучше описывала закономерность, скрытую в обучающей выборке - чтобы теоретические значения зависимой переменной как можно меньше отличались от наблюдаемых).
Обычно уравнение записывают без указания ошибки е, ее наличие подразумевается. Однако величина ошибки является важной характеристикой построенной модели.
Качество регрессионной модели можно оценить:
- по множественному коэффициенту детерминации(показывает долю дисперсии зависимой переменной, объясняемой моделью);
- уровню значимости модели(позволяет судить о том, является ли эта доля статистически достоверной).
Статистические пакеты рассчитывают уровень значимости каждой независимой переменной (если уровень значимости меньше критических значений, то вклад данной переменной можно считать статистически значимым).
В регрессионном анализе, по возможности, необходимо использовать независимые переменные, которые слабо связаны между собой.
Однако если независимые переменные сильно коррелируют между собой, то регрессионный анализ не может отделить вклад одной переменной от вклада другой. Тогда в результате анализа вклады всех переменных оказываются незначимыми несмотря на высокую статистическую значимость всей модели в целом.
О наличии сильной корреляции между независимыми переменными может свидетельствовать, например, большая разница между их парными и частными корреляциями с зависимой переменной.
Гилберт А Черчилль Маркетинговые исследования СПб Издательство Питер с ил... Малхотра Нэреш К Маркетинговые исследования Практическое руководство Пер... Голубков Е П Маркетинговые исследования теория методология и практика М Финпресс с ил...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Регрессионный анализ
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Измерительные шкалы
Респондент переносит свои оценки на шкалу, которую разрабатывает исследователь.
Различают 4 типа шкал,с помощью которых могут проводиться измерения:
- шкала наиме
Переменные
Большинство статистических методов предполагает разделение переменных на зависимые и независимые.
В качестве независимых переменных,как правило, рассматриваются показатели
МЕТОДЫ АНАЛИЗА
Большинство статистических методов предполагают в результате расчет уровня значимости. Общепринято считать закономерность статистически достоверной в случаях, когда эмпирический уро
Одномерное табулирование
Табулирование -подсчет количества событий, попадающих в различные категории (определяются распределение переменной в форме таблицы и гистограммы; рассчитываются описательные
Меры центральной тенденции
1. Среднее значениеявляется наиболее адекватной мерой центральной тенденции в случаях когда показатель измерен в интервальной или относительной шкале (все значения показател
Меры изменчивости
1.Размах - разность между крайними значениями показателя
2.Стандартное отклонение и Дисперсия. Это меры того, наскол
Практика
1. Обработка выборок малого размера (для возможности обобщать результаты на генеральную совокупность выборки должны быть большими - как правило, объемом не менее 500).
ФОРМИРОВАНИЕ ИСХОДНОЙ БАЗЫ ДАННЫХ В SPSS
Во вкладке «Переменные» представлена таблица с данными, описывающими свойства переменных. Каждая строка отображает переменную, каждый столбец – её с
АНАЛИЗ таблицы сопряженности
1) Основные закономерности, содержащиеся в данных, видны уже после просмотра процентных долей, рассчитанных для различных категорий:
- таблица сопряженности;
- гистограмма.
МНОГОМЕРНОЕ ТАБУЛИРОВАНИЕ
1) Позволяет более точно определить форму и характер связи между исследуемыми переменными - предполагает введение в анализ одновременно более двух переменных.
Например:
ВЕСОВАЯ ПЕРЕМЕННАЯ
(в перекрестном табулировании)
1) Удобнее с точки зрения упрощения ввода данных.
2) Форма представления исходных данных должна содержать данные о частотах вст
Практика
1. Построение таблиц сопряженности(для двух переменных):
«Анализ/НагляднаяСтатистика/Перекрестные табличные данные»
- Стр
Корреляционный и регрессионный анализ
Для принятия обоснованного управленческого решения, часто важны не столько данные об одной маркетинговой переменной, сколько информация о ее взаимосвязи с другими переменными.
К
Парная корреляционная связь
Парная корреляция:при определении связи между двумя переменными не контролируются их связи с другими переменными, включенными в анализ.
Диаграмма рассеив
Частная корреляционная связь
Частная корреляция:позволяет получить информацию о связи двух переменных с учетом влияния других переменных.
Частные коэффициенты корреляции:
Проверка гипотез
Гипотеза- ни чем не доказанное предположение.
Пользуясь статистическими приемами, будем устанавливать -Существует ли эмпирическое доказательство, подтвержда
ПРОВЕРКА СОГЛАСИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
(критерий Хи-квадрат)
Ситуация в М.И.: нужно определить - соответствует ли определенный образец поведения, о котором свидетельствуют данные, тому
СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ ОДНОЙ ВЫБОРКИ
(параметрический одновыборочный 1-критерий Стьюдента)
Ситуация в М.И.: часто возникает необходимость делать предположения о среднем значении генер
РАЗЛИЧИЕ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ ДВУХ ВЫБОРОК
Задачи М.И.(оценка статистической значимости различий средних значений двух случайных величин):
предпочтение упаковки продукта(пиво - стекло; жест
СРАВНЕНИЕ ДОЛЕЙ
(для одной генеральной совокупности)
Задача М.И. - исследование различий между двумя долевыми выборками из одной ге
ВЫБОРКАМИ
Независимые выборки:образуются в результате принадлежности наблюдений к разным категориям (разделение респондентов на группы по полу, по профессии и т.д.).
Группы
ВЫБОРКАМИ
Связанные выборки (зависимые, парные) - каждое наблюдение одной выборки неразрывно связано (находится в паре) с одним из наблюдений другой выборки.
Факторный анализ как метод редукции данных
Пример 1:
Предположим, вы хотите измерить удовлетворенность людей жизнью, для чего составляете вопросник с различными пунктами:
удовлетворены ли люди своим
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
Основная цель:Термин кластерный анализ (впервые ввел Tryon,1939) в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации респо
C A S E 0 5 10 15 20 25
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
3 òûòòòòòòòòòø
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ
Основная цель- используется для принятия решения о том, какие переменные различают (дискриминируют) две или более возникающие совокупности (группы).
Пр
Вычислительный подход
Дисперсионный анализ.
1) Задача о функции дискриминации может быть перефразирована как задача одновходового дисперсионного анализа (АNOVА): являют
Построение модели
Наиболее общее применение дискриминантного анализа включение в исследование многих переменных с целью определения тех из них, которые наилучшим образом разделяют совокуп
КАНОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Во многих модулях SPSS можно вычислить матрицы парных коэффициентов корреляции для выражения зависимости между несколькими переменными.
Модуль
МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ
Общая цель: - выявление скрытых, не доступных непосредственному наблюдению переменных, по которым различаются объекты.
Многомерное шкалирование
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов