Реферат: Корреляционно-регрессионный анализ в системе маркетинговых исследований

1. Общие положения

2. Корреляция (понятия, методика, экономический смысл)

3. Регрессия (понятия, методика, экономический смысл)


Корреляция и регрессия – это методы входящие в группу экономико-математических методов, используемых при проведении маркетинговых исследований. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, описывающих маркетинговую деятельность.

Но действие корреляции и регрессии затруднено в связи с:

- сложностью объекта изучения, нелинейностью маркетинговых процессов, временными лагами;

- сложностью измерения маркетинговых переменных. Трудно измерить реакцию потребителей на определенные стимулы, например рекламу;

- неустойчивостью маркетинговых взаимосвязей, обусловленной изменениями вкусов, привычек, оценок и др.

В условиях глубоких и быстрых изменений внешней среды математическая модель не в состоянии предсказать влияние изменения, которое изначально не было в ней учтено. Математическая модель не способна к импровизации и не может приспособиться к изменениям внешней среды.

Расчет корреляций и расчет регрессий - это два последовательных этапа одного и того же анализа данных, который в маркетинге принято называть корреляционно-регрессионным анализом. Они выполняются в аналитическом режиме, который предназначен, в первую очередь, для обеспечения последовательного режима правильной постановкой задачи и наиболее подходящей выборкой из имеющихся данных. Исследователь, применяющий корреляционно-регрессионный анализ, отбирает наиболее адекватные и представительные территории, периоды времени, объекты исследования, виды факторов и т.д. Аналитический режим имеет заданный "вход" - исходную постановку задачи и выборку из данных - и "выход" - фильтрованную постановку задачи и выборку. В остальном он не ограничивает методику анализа.


1.Корреляция используется для качественного анализа: отбора (скрининга) взаимосвязанных факторов, и выделения той части выборки, на которой теснота связи максимальна. Затем для отобранных факторов и подвыборки проводится количественный анализ: строятся регрессионные функции взаимосвязи. Они могут использоваться в информационном конвейере.Информационный конвейер - образует последовательность программных блоков: качество - аналог - количество - риск - цена - спрос. Каждый блок рассчитывает соответствующую группу характеристик на основе информации, получаемой с предыдущего этапа расчета или из баз данных. Результат передается следующему блоку, или же тот подключается напрямую к базе данных.

Область применимости полученных регрессионных функций устанавливается с помощью кластерного анализа или с применением генетических алгоритмов определения области экстраполяции.

Кластерный анализ - разбиение выборки на группы (кластеры). Кластеры должны быть компактными, иначе говоря, расстояние между разными кластерами должно быть больше, чем среднее расстояние между точками внутри одного и того же кластера.

Генетические алгоритмы осуществляют поиск оптимума сразу несколькими вариантами комбинаций параметров. Процесс поиска включает три основных этапа, повторяемых в цикле:

-эволюция - сдвиг варианта в направлении ожидаемого оптимума с использованием, вообще говоря, как производных критерия по параметрам, так и стохастических "скачков";

-отсеивание "неудачливых" вариантов;

-скрещивание "удачливых" вариантов: порождение вариантов - "потомков", сочетающих удачные значения параметров "родителей".

Название "генетические алгоритмы" связано с тем, что они воспроизводят современные представления о естественном отборе: скрещивание генотипов - определение удачности порожденных фенотипов - отсев неудачников из набора партнеров для следующего скрещивания.

В качестве коррелируемых факторов выбираются данные в координатных интервалах одного или двух блоков. Для каждой пары факторов рассчитывается обычный коэффициент корреляции. При этом суммирование производится по переменным развертки. Переменная развертки - переменная, играющая роль оси, вдоль которой развертываются данные, например, абсцисса на графике. Одновременно играет роль генератора статистики: в ней производится суммирование данных при вычислении статистических показателей: коэффициента корреляции, коэффициентов регрессии и др. Обычно это пространство и/или время. Таким образом, корреляция отражает пространственно-временную синхронность между, скажем, повышением конкурентоспособности и качества продукции и повышением спроса на него.

Если маркетолога интересует связь между двумя метрическими переменными, то используется парная корреляция. Данная корреляция характеризуется коэффициентом корреляции Пирсона. Частный коэффициент корреляции – мера зависимости между двумя переменными после корректировки эффектов переменных. Коэффициент корреляции изменяется от -1 до +1. Абсолютная величина коэффициента характеризует тесноту связи, а знак указывает на ее направление.

Парная корреляция отвечает на такие вопросы, как, например:

- Насколько сильно связан спрос с расходами на рекламу?

- Связано ли восприятие качества товаров потребителями с их восприятием цены?

Частная же корреляция – на:

- Если брать зависимость спроса от затрат на рекламу, то существует ли влияние ценового фактора.

- А при изучении влияния качества и цены, существует ли эффект торговой марки.

Частная корреляция может быть полезна для выявления ложных связей.

Ни с одним из этих видов корреляции не возникает проблем, если данные измерены с помощью интервальной или относительной шкал. Но есть и неметрические переменные, которые нельзя измерить с помощью интервальной или относительной шкалы и они не подчиняются закону нормального распределения. В этих случаях используются коэффициенты Спирмена и ранговая корреляция Кендала, а сама корреляция называется неметрической. Различие этих коэффициентов в том, что коэффициент ранговой корреляции Кендала используется, когда большая часть наблюдений попадает в относительно немногочисленные категории, а коэффициент ранговой корреляции Спирмена наоборот, – когда существует множество категорий.

Пример использования корреляционного анализа на практике :

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--

К-во Просмотров: 133
Бесплатно скачать Реферат: Корреляционно-регрессионный анализ в системе маркетинговых исследований