Курсовая работа: Выбор методов обработки маркетинговой информации

1.2 Методы обработки маркетинговой информации

После того как маркетолог собрал информацию, наступает этап оценки и анализа данных. Прежде чем задействовать сложные методы наподобие факторного анализа, используют описательные статистики, чтобы получить общее представление об исследуемых переменных.

Описательные статистики -

Для этого оценивают

1)показатели центра распределения

■ средняя (mean)

■ мода (mode) - значение переменной, которая чаще всего встречается в ряду распределения.

■ медиана (median) - значение переменной, которая приходится на середину частот, слева и справа от нее лежит 50% всех значений.

■ сумма (sum)

2)показатели вариации, которые служат для оценки разброса случайной величины вокруг центра распределения.

■ дисперсия (variance)= σ²

■ стандартное отклонение

■ размах –

R=x_max - x_min

■ максимум и минимум

■ межквартильный размах

Q=

■ стандартная ошибка средней (S.E. mean) - выборочная средняя, являясь случайной величиной, колеблется вокруг истинного значения средней (если выборка репрезентативна), со стандартным отклонением, равным .

В интервал, равный удвоенной ошибке попадает с вероятностью 67% истинное значение средней совокупности.

3) показатели формы распределения

•ассиметрия (kurtosis):

A=

мера отклонения формы распределения.

от симметричного нормального распределения. В случае наличия ассиметрии распределение скошено влево или вправо. Коэффициент равен 0 , если распределение является симметричным.

•эксцесс (skewness): указывает, является ли распределение пологим или крутым. Коэффициент равен 0 , если распределение является нормальным.

Е=

4). Другие характеристики

•Квартиль (quartile) уровня q- такое значение x_q случайной величины, при которой функция ее распределения принимает значение, равное q, т.е.

P(X < x_q ) = q