Реферат: Корреляционно-регрессионный анализ в системе маркетинговых исследований

2. Регрессионный анализ – это метод установления формы и изучения связей между метрической зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

Регрессионный анализ используют в тех случаях, когда:

- необходимо установить, реально ли есть взаимосвязь между переменными;

- необходимо установит тесноту связи зависимых и независимых переменных;

- нужно определить форму связи;

- нужно предсказать значение зависимой переменной;

- необходимо осуществлять контроль над независимыми переменными при определении вкладов конкретной переменной.

Для проведения регрессионного анализа необходимо следующее:

-Выбор одного блока, из которого берется координатный интервал, чьи данные дают зависимую переменную регрессии.

-Выбор одного или нескольких блоков, из которых аналогично берутся факторы в качестве независимых переменных регрессии. При этом необходимо, чтобы блок, дающий зависимую переменную, и все блоки, дающие независимые переменные, имели какие-либо общие координаты (обычно пространство и время), которые служат переменными развертки и дают точки, по которым проводится регрессионная кривая или поверхность.

-Выбор типа и "степени" функций от независимых переменных, которые включаются в регрессию.

-Задание координатных интервалов переменных сравнения, внутри которых регрессионная функция не должна значимо изменяться.

-Определяется точность предсказания. Для этого находится стандартная ошибка оценки регрессии.

Регрессия проводится последовательно с увеличением числа независимых переменных и степени регрессионной функции. При этом общесистемным оптимизатором находится минимум среднеквадратичного отклонения точек данных от регрессионной кривой.

Для регрессионной кривой вычисляются характеристики неопределенности - показатели тесноты регрессии: кривые доверительного интервала и коэффициент детерминации. Последний может вычисляться сразу для всех комбинаций "зависимая переменная - независимая переменная".

Как и корреляция, регрессия рассчитывается для фиксированных координатных интервалов каждой переменной сравнения. Проверяется устойчивость регрессии к смене координатного интервала на том же уровне иерархии.

Так же как и корреляционный анализ, регрессионный имеет свои особенности и направленности.

Для установления математической зависимости между двумя метрическими переменными – зависимой и независимой используется парная регрессия. Множественная регрессия используется для определения математической зависимости между двумя или больше независимыми переменными и зависимой переменной, выраженной с помощью интервальной или относительной шкал. Силу тесноты связи в данном случае измеряют с помощью коэффициента множественной детерминации (аналогично, как и при корреляции). При пошаговой регрессии независимые переменные вводят и выводят из уравнения регрессии один за другим, чтобы выбрать меньшее их количество, которое объясняет большую часть вариации.

Парная регрессия отвечает на такие вопросы как:

- Какова зависимость между зависимыми переменными и независимыми?

- Зависит ли вариация объемов рынка от численности торгового персонала?

Множественная регрессия дает ответы на вопросы:

- Объясняется ли спрос на продукт с точки зрения цен, количества конкурентов и посредников на рынке?

- Зависит ли доля рынка от расходов на PR-акции, рекламу и бюджета на промоакции?

- Зависит ли спрос от проведения бенчмаркинга, ценовой политики конкурентов и т.д.

Пример регрессионного анализа:

Ошеломительным примером такого анализа является пример компании Sun Microsystems , которая обошла по продажам компанию IBM . Взяв за основу регрессионный анализ конкурентных преимуществ, компания стала лидером на рынке технологий. Регрессионный анализ проводился следующим образом: было взято три набора независимых переменных: численность специалистов в компании конкурента, расходы на рекламу и расходы на разработки. И все они использовались только благодаря проведенному ранее бенмаркингу. Зависимой переменной являлся объем сбыта. Проведение данного анализа показало, что именно из-за численности персонала страдала компания Sun Microsystems и была в лидерах IBM . Из-за большей численности персонала в компании Sun Microsystems возникала разобщенность на профессиональном уровне, и зачастую не было единого мнения по внедрению того или иного продукта, деньги на разработки выделялись, но большинство из разработок так и оставались разработками и не внедрялись. Напротив, в IBM менее крупной по численности компании разработки быстро уходили на рынок и скупались практически сразу. По итогам анализа, Sun Microsystems не решилась сокращать персонал, боясь утечки информации, а разделилась на филиалы и тем самым увеличила свои продажи, и 3 года находилась на пике в лидерах.

Источники:

1. Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство «Финпресс», 2003. – 496 с.

2. Малхотра, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство, 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007. – 1200 с.