8. Сбор данных

8.1. Организация полевых работ

.

Суть полевых работ заключается в том, что персонал работает на местах, управляет процессом анкетирования, заполняет формы для записи наблюдений, объединяет полученные данные для дальнейшей обработки. К полевому персоналу относятся интервьюеры, заполняющие анкеты на дому у респондентов, в торговых залах магазинов, проводящие опрос по телефону; работники занятые рассылкой анкет из офиса, наблюдатели и другие работники, в функции которых входит сбор данных или наблюде­ние за этим процессом.

Как правило, маркетологи не в состоянии самостоятельно выпол­нить весь объем работ по сбору информации, поэтому возникает вопрос об увеличении штата полевого персонала. Решить его, можно сформиро­вав коллектив с привлечением временных работников, либо заключив контракт со специальным агентством, занимающимся полевыми опера­циями.

Алгоритм полевых работ можно представить следующим образом (рис. 7) :

Отбор персонала для полевых работ

На качество полученных ответов могут повлиять внешность, опыт, мнение и отношение интервьюера. Поэтому исследователю нужно решить, какими специфическими качествами должны обладать люди, ра­ботающие с респондентами, и разработать конкретные должностные ин­струкции.

Обычно считается, что вероятность успешного опроса выше, если респондент приемлет интервьюера в социальном плане, чем больше они имеют общих характеристик, тем выше качество полученной информа­ции. Так же отмечается, что охотнее отвечают интервьюерам старшего

возраста, чем молодым.

При отборе к полевому персоналу предъявляют следующие ква­лификационные требования:

Крепкое здоровье. Работа по сбору информации на местах нередко тяжела и изнурительна, поэтому работники должны обладать физиче­ ской подготовкой, выносливостью.

Общительность. Интервьюеры должны уметь находить взаимопони­ мание с респондентом, уметь общаться с незнакомыми людьми, уметь говорить и слушать.

Приятная внешность. Если работник имеет нестандартную или не­ привлекательную внешность, собранные им данные могут несколько

искажаться.

Образование должно быть не ниже среднего.

Опыт. Опытные работники обычно точнее выполняют инструкции, быстрее налаживают контакты с опрашиваемыми и успешнее ведут

опрос.

Расчет необходимого количества полевых работников проводится

по формуле

ще И - оптимальное число интервьюеров;

а - норма опроса респондентов в день (при личном, контакте кн зтг она составляет 5-7 человек); ;.,,.;

-эк «г;, * ~ количество дней, отводимое на сбор информации; <шш п - объем выборки.

ДЭ6»\'

.аегв: Необходимое количество кодировщиков для обработки открытых вдЗВОСов анкет определяется по формуле

дента, если вопрос не структурирован - ответ записывается дословно, не обобщается и не перефразируется. В запись включается все, что имеет отношение к цели опроса. Записав полученный ответ, интервьюер должен повторить его. Кроме этого, фиксируются все стимулирующие действия и комментарии. В ходе инструктажа необходимо также отметить, что запи­си ответов ведутся четко и аккуратно; ответы не фальсифицируются.

Как завершать интервью. После опроса у респондента должно остаться положительное впечатление об интервью. Важно поблагодарить его и выразить свою признательность за сотрудничество.

Контроль над работой полевого персонала

Чтобы убедиться, что в ходе опроса соблюдаются все полученные инструкции, необходим контроль за работой полевого персонала. Кон­троль проводится по трем направлениям:

контроль качества ведения интервью и редактирования;

выборочный контроль;

предотвращение мошенничества.

Контроль качества ведения интервью. Контролер проверяет, на­ходится ли интервьюер в положенном месте в положенное время. Он должен убедиться, что интервьюер соблюдает все необходимые методы работы, если выявляются проблемы, необходим дополнительный инст­руктаж или тренинг. Чтобы лучше понимать проблемы интервьюеров, контролер должен время от времени сам участвовать в опросах. Ежеднев­но собирая анкеты, контролеры редактируют их: проверяют на все ли во­просы даны ответы; нет ли неясных, противоречащих друг другу; разбор­чиво ли записаны ответы. Ежедневный сбор заполненных анкет позволяет контролировать график выполнения работ.

Выборочный контроль. Проверяется соблюдают ли интервьюеры выборочный план. Зачастую полевые работники допускают такие по­грешности:

избегают те элементы выборки, работать с которыми им тяжело или неприятно;

если нужного респондента не оказывается дома, заменяют его сле­ дующей доступной единицей выборки, а не стараются связаться с ним еще раз;

«растягивают» требования относительно пропорциональных выборок: чтобы выполнить требования квот, 58-летнего респондента включают в категорию 46 - 55-летних людей.

С целью контроля проводятся повторные интервью.

Контроль для предотвращения мошенничества. Мошенничество заключается в фальсификации ответов на некоторые или все вопросы ан­кеты. Самая бессовестная форма мошенничества - интервьюер сам отве

чает на все вопросы, вообще не пообщавшись с респондентом. Вероят­ность такого обмана сводится к минимуму хорошей подготовкой персо­нала и строгим контролем.

Проверка результатов полевых работ

Чтобы проверить подлинность полученных в ходе опроса дан­ных, контролеры обзванивают от 10 до 25 % респондентов и выясняют, действительно ли их опрашивали интервьюеры, какой была продолжи­тельность опроса, как вел себя интервьюер, просят предоставить оепоп ные демографические данные. Полученную демографическую информн цию сравнивают с данными, предоставленными в анкете.

Проверяется метод опроса, например, действительно ли проио-дился личный опрос, а не телефонный.

Кроме этого, проверяется, не являются ли респонденты близкими знакомыми интервьюера.

Оценка качества работы полевого персонала

Чтобы сформировать производительный штат полевых сотрудни­ков, обеспечивающий высокое качество работы, необходимо постоянно оценивать их работу. Оценочными критериями являются:

эффективность использования рабочего времени (например, фак­ тическое время опроса);

доля ответивших от общего количества опрашиваемых (большое количество отказов респондентов свидетельствует о неумении правильно построить вступительную речь);

качество опроса (контролер либо следит за интервАэ, либо анали­ зирует магнитофонную запись. Качество оцениваю^ по точности, с которой задаются вопросы, способности стимулировать ответы, не подталкивая респондента к тому или иному ответу и другим характеристикам);

качество полученных данных (разборчивость записи, ответы на неструктурированные вопросы понятны и полны для кодировки, пункт «нет ответа» встречается редко).

8.2. Ошибки сбора данных

В предыдущих темах мы уже отмечали, что ошибки иссисдснш ния могут быть двух типов: систематическими (смещение имборкм) и случайными. Случайные ошибки легко оценить, их можно уменьшить С помощью увеличения выборки. Для общего результата чннчшшмш опаснее систематические ошибки, так как по выборке их неночможио им

явить и оценить. Исследователь может даже не догадываться об их суще­ствовании. Мало этого, при увеличении объема выборки они могут воз­растать, их величина и направление могут оказаться совершенно непред­сказуемыми.

Чтобы исключил, или уменьшить систематические ошибки, не­обходимо знать причины их возникновения. Систематические ошибки не связаны с выборкой, а могут быть вызваны концептуальными ошибками, допущенными при формировании выборки, неполучением данных от час­ти выборки, ошибками сбора данных, а также статистическими, арифме­тическими, табуляционными ошибками.

Систематические ошибки делятся на два типа: ошибки неполуче­ния данных и ошибки наблюдения (рис. 8).

Рис. 8. Виды систематических ошибок Ошибки ненаблюдения

Ошибки ненаблюдения возникают, если неполучены данные от части обследуемой совокупности потому, что: 1) эта часть не была пред­ставлена в выборке или 2) репонденты, включенные в выборку, не пред­ставили данные.

Ошибка неохвата: определенные части или целые блоки гене­ральной совокупности не были включены в основу выборки.

Ошибка неохвата относится только к ошибочно выпавшим из рассмотрения частям генеральной совокупности, но никак ни к частям, исключенным намеренно.

Ошибка неохвата может возникнуть при использовании в качест­ве основы выборки телефонных списков (телефоны есть не у всех), пека-

рассылочных списков для почтовых опросов; при проведении опросов в торговых центрах (люди с самыми низкими и с самыми ш.и о кими доходами обычно представлены недостаточно); при проведении пи тервью на дому у респондентов (интервьюеры обходят стороной истхиг строения, чаще общаются с более общительными членами семьи, фальси­фицируют демографические данные).

В противовес ошибке неохвата иногда может возникнуть ошибка перебора: например семья имеет несколько номеров телефонов, три ма­шины... возникает большая вероятность включения их в выборку. Эта ошибка представляет меньшую опасность, чем ошибка неохвата.

Уменьшить ошибку неохвата можно улучшением основы выбор­ки и усилением контроля над полевыми работниками.

Ошибка неполучения данных порождается отсутствием информа­ции о некоторых элементах, которые должны были войти в выборку. Дм главные причины неполучения данных - это отсутствие и отказ.

Отсутствие - данные от некоторых элементов выборки отсутст­вуют, поскольку в момент звонка или поквартирного обхода респонден­тов нет дома. Многое зависит от времени суток, дня недели, сезона, в ко­торые совершается попытка установить контакт. Замужние женщины о маленькими детьми, пенсионеры оказываются дома чаще, чем мужчины или работающие женщины.

Для снижения эффекта отсутствия используют:

предварительную договоренность о контакте;

повторные звонки в другой час;

модифицированные попытки контакта (отослать или оставить у двери анкету с конвертом).

Проблема отсутствия имеет очень большое влияние на точности большинства обследований. Небольшие выборки с 4-6 повторными звон­ками оказываются более эффективными, чем большие врборки без по­вторных звонков.

Если интервьюер, не застав дома респондента, заменяет его сле­дующим по списку или живущим в соседней квартире, то проблема но разрешается, а усугубляется. Происходит смещение выборки в сторону «присутствующих».

Отказ — систематическая ошибка, возникающая, когда часть рес­пондентов отказывается принимать участие в опросе.

Доля отказов зависит от:

особенностей респондентов и обстоятельств контакта. Респондент может быть занят, быть усталым, плохо себя чувствовать. Чаща наи­ менее «отзывчивыми» оказываются женщины; люди с невысоким уровнем образования и культуры; низким уровнем дохода;

организаций, проводящих опрос. Если идентификация организации может привести к увеличению отказов, то можно либо скрыть эту ин-

формацию, либо обратиться к профессиональной организации, зани­мающейся сбором данных;

темы исследования. Если тема интересна, либо люди убеждены в ценности исследования, важности своего участия в нем, то они охот­нее принимают участие; « искусства и личности интервьюера;

» метода сбора информации. Наиболее эффективны личные интервью, наименее - почтовые. Телефонные интервью занимают промежуточ­ное значение; • гарантии конфиденциальности.

Для уменьшения ошибки отказа используют стратегии увеличе­ния доли первичных ответов (углубленное обучение интервьюеров, улуч­шение условий проведения интервью) и повторные попытки (если причи­ной отказа стали временные и изменчивые обстоятельства, то имеет смысл повторить попытку).

Ошибки наблюдения

Ошибки наблюдения - это систематические ошибки, возникаю­щие при обработке данных, либо являющиеся следствием некорректности информации, получаемой от респондентов. Они могут быть еще более неочевидны, чем ошибки ненаблюдения.

Ошибка сбора — респондент согласился участвовать в исследова­нии, но вместо полного сотрудничества, он отказывается отвечать на от­дельные вопросы и дает неправильные ответы на другие вопросы. Такие ошибки называют ошибками пропуска и ошибками свидетельства. Чтобы их свести к минимуму, необходимо подбирать персонал для полевых ра­бот в соответствии с квалификационными требованиями и тщательно его готовить.

Ошибки обработки — могут появиться при редактировании, коди­ровании, составлении таблиц и анализе. Они устраняются контролем над процессом обработки данных.

9. АНАЛИЗ ДАННЫХ

.

. Анализ собранных данных состоит из нескольких этапов:

Подготовка данных к анализу. Она включает проверку и ре­ дактирование анкет., кодирование.

Базовый анализ или табуляция. Некоторые исследования на этих этапах и останавливаются, но во многих случаях анализ продолжает­ ся.

Проверка статистической значимости наблюдаемых разли­ чий между группами и внутри групп.

Применение дисперсионного, корреляционного, факторного и других методов анализа.

1 9.1. Подготовка данных к анализу

Перед тем как передать анкеты для статистического анализа, их необходимо преобразовать в подходящую для анализа форму. Качество статистических результатов напрямую зависит от того, насколько тща­тельно и аккуратно данные готовились к анализу (рис. 9).

Подготовка данных начинается по мере поступления анкет, в то время как полевые работы еще продолжаются. Если возникнут проблемы, ход полевых работ можно скорректировать в нужном направлении.

Рис. 9. Процесс подготовки данных к анализу

Проверка и редактирование анкет

По мере поступления анкеты проверяются на полноту заполне­ния, качество интервью, соответствие определенным квотам.

Если в ходе проверки установлено, что: 1) не заполнены отделI. ные части анкеты; 2) респондент не понял вопросов; 3) ответы не нарьп руются, например, респондент отметил одни пятерки в серии семиПялш. ных рейтинговых шкап, даже не обратив внимания, что некоторые пот ции выражали негативное, а некоторые позитивное отношение респон­дентов; 4) анкеты неполные - отсутствуют страницы; 5) ответы даны рес­пондентом, не входящим в группу, выделенную для участия в исследова­нии, то такие анкеты не принимаются.

Редактирование - это обработка анкет, повышающая точ ность и аккуратность представленной в них информации. Она заключа­ется в просмотре анкет и выявлении нечитабельных, неполных, логически непоследовательных или неоднозначных ответов.

Редактирование может выполняться в две стадии: полевое редак­тирование и централизованное офисное редактирование.

Полевое редактирование1 выполняется руководителем полевых работ сразу же после заполнения анкеты, пока конкретные контакты еще свежи в памяти проводивших опрос.

Централизованное офисное редактирование - это более полная и точная проверка и коррекция собранных ответов. Для этой работы нужен опытный сотрудник, обладающий острым глазом. Чтобы повысить каче­ство проверки, все анкеты предоставляются одному человеку. Если объем велик и работу нужно делить между несколькими людьми, то лучше де­лить по частям анкеты, а не по респондентам: один редактор редактирует часть «А» всех анкет, а другой - часть «В».

Ответы на неструктурированные вопросы могут быть неразбор­чивыми, а чтобы правильно закодировать данные, они должны быть чита­бельными.

Проводится проверка логической последовательности ответом. Существует ряд явных несоответствий, выявить которые не составляет большого труда. Так, например, респондент относит себя к группе с низ­ким уровнем доходов, а в последующих ответах указывает на то, что де­лает покупки в дорогих универмагах. Ясно, что один из ответов нспршш лен. Возможно, редактор сумеет определить, какой из двух отпето» прп-вильный, воспользовавшись другой информацией из той же анкеты.

Ответы на неструктурированные вопросы могут быть неодно­значны, в результате их сложно интерпретировать. Даже в структуриро ванных ответах респондент может отметить больше одного вариант «ч вета на вопрос, по которому необходимо дать однозначный ответ

Что делать с анкетами неудовлетворительного качества? Их обычно отправляют обратно на место сбора данных для уточнения, либо назначаются пропущенные значения, либо анкеты отбраковываются и не включаются в анализ.

Возврат анкет для уточнения возможен, если выборки неболь­ших размеров и можно идентифицировать респондентов, предоставивших ответы низкого качества.

Назначение пропущенных значений. Если анкету невозможно вернуть для уточнения данных, исследователь может самостоятельно при­своить пропущенные значения. Это возможно в следующих случаях: если количество анкет с неудовлетворительными ответами невелико; доля от­ветов неудовлетворительного качества в анкете незначительна; перемен­ные по неудовлетворительным ответам не основные.

Некачественные анкеты отбраковываются и не включаются в анализ. Этот способ эффективен в следующих случаях: доля некачествен­ных анкет меньше 10%; размер выборки велик; если «неудовлетворитель­ные» респонденты явно не отличаются от «удовлетворительных» (напри­мер, по демографическим признакам, по характеристикам использования товара); доля неудовлетворительных ответов в одной анкете велика; если пропущены ответы по основным переменным. Но бывают случаи когда «неудовлетворительные» респонденты отличаются от «удовлетворитель­ных». В этих случаях использование данного метода повлечет за собой искажение данных. Если принимается решение отбраковать анкеты, то исследователь должен пояснить на основании чего это делается.

Кодирование

'

Кодирование - это процедура присвоения цифрового кода каж­дому возможному варианту ответа по каждому вопросу.

Если анкета включает только структурированные вопросы или небольшое количество неструктурированных вопросов, она кодируется заранее во время разработки.

Если же анкета содержит в основном неструктурированные во­просы, коды присваиваются после того, как заполненные анкеты возвра­щаются с места сбора данных. Исследователь составляет список наиболее часто повторяющихся вариантов ответов на неструктурированные вопро­сы, определяет категории, подлежащие кодированию. Категории должны быть взаимоисключающими и взаимоисчерпывающими. Затем для них разрабатываются коды, которые и присваиваются конкретным ответам. Категории считаются взаимоисчерпывающими, если каждый ответ соот­ветствует одному из кодов. Этого можно достичь введением дополни­тельного кода категории, например, «другое», «ни один из предложенных

• , • г

вариантов», но в такие категории должна войти незначительная часть от­ветов (не более 10 %).

По наиболее важным вопросам коды категорий должны присваи­ваться даже в том случае, если нет ни одного ответа респондентов. Иногда важно знать именно то, что никто из отвечающих не дал тот или иной ва­риант ответа.

Кроме присвоения цифровых кодов вопросам и ответам, при про­цедуре кодирования необходимо выполнять следующие рекомендации:

• кодировать каждую анкету (респондента);

* для каждого респондента следует включать дополнительные коды:

код проекта, код даты и времени.

Исследователю необходимо подготовить кодировочную книгу -инструкцию по кодированию переменных. Она помогает правильно оп­ределять и располагать переменные. Даже если анкета закодирована за­ранее, следует подготовить формальную кодировочную книгу.

Преобразование данных "• '

Преобразование данных заключается в переносе закодированных данных из анкеты в компьютер. Данные вводятся через клавиатуру или оптическим сканированием. Пример - преобразование штрих-кода при считывании его в кассах супермаркетов.

При вводе ответов через клавиатуру возможны ошибки, поэтому необходимо проверять введенные массивы данных. Обычно проверяется 20—25 % данных. Второй оператор повторно вводит данные из анкет. Лю­бое расхождение между двумя комплектами преобразованных данных исследуется, чтобы выявить и исправить ошибки ввода данных с клавиа­туры. Опытные операторы работают практически без ошибок.

Очищение данных

. Очищение данных заключается в проверке состоятельности собран­ных данных и работе с пропущенными ответами.

Предварительная проверка состоятельности собранных данных проводится на этапе редактирования, но на этом этапе она точнее и тща­тельнее, так как проводится с использованием компьютерной техники. Проверка состоятельности данных позволяет выявить:

-данные, выходящие за пределы определенного диапазона;

логически непоследовательные ответы;

экстремальные значения.

Если обнаружены данные с такими ошибками, их нельзя вать в анализе, тогда по возможности, их исправляют.

Работа с пропущенными ответами связана с рядом проблем, осо­бенно, если доля таких ответом превышает 10 %. Существует несколько методов работы с пропущенными ответами.

Замена пропущенного значения нейтральным (средним). Среднее значение остается неизменным, а другие статистические показатели искажаются незначительно.

Замена пропущенного значения условным (вменение значений). Ис­ пользуется, если по структуре ответов на другие вопросы можно оп­ ределить или вычислить ответы на пропущенные. Очень трудоемок: и нередко серьезно искажает данные.

Исключение объекта целиком. Анкеты с пропущенными ответами исключаются из анализа. Исключение большого количества данных нежелательно, т.к. респонденты с пропущенными значениями систе­ матически отличаются от респондентов, ответивших на все вопросы, поэтому исключение может значительно исказить ответы.

Попарное исключение переменных. Анкеты с пропущенными значе­ ниями не отбраковываются автоматически. В вычислениях учитыва­ ются анкеты, по которым есть полные ответы; в резз'льтате разные вычисления в ходе анализа основываются на разных размерах выбо­ рок. Такая процедура обычно применяется в следующих случаях: ес­ ли размеры выборки велики, если количество пропущенных ответов незначительно, если переменные не сильно взаимосвязаны.

Статистическая корректировка данных

Статистическая корректировка данных включает взвешивание, преобразование переменной и преобразование шкалы. Все эти корректи­ровки необязательны, но их применение может значительно повысить качество анализа.

Взвешивание. Каждому респонденту присваивается весовой ко­эффициент, отражающий степень его значимости по сравнению с други­ми. Значение 1 применяется для обозначения респондента с отсутствием весового коэффициента. Цель взвешивания - увеличить или уменьшить в выборке количество наблюдений с определенными характеристиками:

повысить значимость респондентов, по опросам которых были собраны данные более высокого качества, чем по другим;

повысить значимость ответов респондентов, которые чаще дру­ гих используют продукцию. Это достигается присвоением весового коэф­ фициента 3 тем покупателям, которые покупают товар чаще всех, коэф­ фициента 2 - тем, кто пользуется им в средних пределах, 1 - тем, кто при­ обретает редко.

Метод следует применять с огромной осторожностью, поскольку он разрушает саму природу самовзвешенности любого выборочного об>-

следования. Если метод используется, то процедура взвсшиншшя пи тельно документируется и составляется соответствующая часть отчет

Переопределение переменной. Преобразование данных для ют ния новых переменных или изменения существующих с тем, чтобы ш точнее соответствовали основным задачам исследования. Например:

• Изначально переменной был показатель использования продукции I

10 переменным: пользуюсь ежедневно, 5 раз в неделю, 2-3 раза • Н делю, 3—4 раза в месяц, 2 раза в месяц, 1 раз в месяц, 5 ра:» и юн. раза в год, 1 раз в год, никогда не пользуюсь. Их можно сократил! 1 четырех категорий: пользуюсь часто, средне, редко и никогда.

• Можно воспользоваться коэффициентом соотношения переметил

Если измеряется количество покупок в магазине (XI) и количссл покупок в кредит (Х2), то доля покупок в кредит может стать нот переменной после вычисления соотношения двух исходных пер менных (Х1/Х2). Преобразование шкалы измерений. Манипулирование значениям

шкалы для того, чтобы иметь возможность сравнивать ее с другими шк

лами.

9.2. Базовый анализ данных

Многие маркетинговые исследования не выходят за рамки баз< вого анализа данных. Полученные по итогам исследования результат часто отображаются с помощью таблиц и графиков. Результаты базово! анализа ценны сами по себе и, кроме того, показывают направления д> последующего многомерного анализа.

Полученные при анкетном опросе материалы содержат данные о отдельных единицах изучаемой совокупности. Дальней!^ ш задача еостон в том, чтобы получить общие характеристики совокупности в целом ' Н осуществляется с помощью сводки и группировки. Результаты статист» ческой сводки оформляются в таблицах. Значение таблиц в том, что ОН представляют собой форму наиболее рационального, наглядного и сиси матизированного изложения результатов разработки статистических ДО вых.

Счетная обработка результатов опроса предусматривает не тол! ко простое суммирование ответов по определенной классификации, но перевод их в относительные показатели. Большинство ответов нсрссчи тывают в проценты. Таблицы, пересчитанные в проценты, должшы со/п-|: жать подзаголовок, в котором указывается, по какому основанию рпссчп таны проценты. Чаще всего их рассчитывают к числу опрошенных II вопросы, по которым дано несколько вариантов ответов, проценты мшу определяться к общему числу полученных ответов; по вопросам, на кою рые не все опрошенные дали ответ - к числу ответивших на вопрос.

Если в ходе анализа необходимо получить информацию об одной переменной, то изучают распределение частот значений переменной, или вариационный ряд (простая табуляция).

Если нужны данные о связи этой переменной с другими перемен­ными, строятся таблицы сопряженности признаков (перекрестные, ком­бинационные, слозкные таблицы).

Вариационный ряд

' Например, нужно получить информацию:

о соотношении причин покупки товаров сельским население в городе;

о количестве лояльных к марке потребителей;

о количестве хорошо осведомленных о марке потребителей;

и другое.

Для этого нужно построить простые таблицы или вариационные ряды.

Пример:

Вопрос анкеты: «Почему Вы купили эти товары в городе?» Шкала ответов:

покупал попутно, будучи в городе по другим делам;

в городе более широкий выбор;

в силу обычая привозить подарки;

в сельских магазинах не было нужных товаров.

другие причины (укажите)_ _.

"

Макет простой таблицы

Распределение частот причин покупки в городе

Причины	Количество полученных ответов (частоты)	Удельный вес к числу полу­ченных отве­тов, % (частости)	Удельный: вес к числу отве­тивших , % (достоверные частости)
Попутно
Широкий выбор
В силу обычая
Нет нужного в сельских магазинах
Другие
Итого

Кросс-табуляция

Простое суммирование ответов на вопросы редко дает хорошие результаты. Содержание ответов приобретает смысл тогда, когда оно рас­сматривается в связи с характеристикой состава опрошенных. С этой це­лью проводится построение таблиц сопряженности признаков (кросс-табуляция, перекрестная табуляция).

Кросс-табуляция представляет собой процесс объединения рас­пределений частот значений двух или больше переменных в одну табли­цу. Она объясняет как одна переменная, например, предпочтение цвета товара, связана с другой переменной, такой как возраст. Значения одной переменной помещают в таблицу так, чтобы они размещались в ней (со­прягались) в соответствии со значениями другой переменной. Таким об­разом, распределение частот одной переменной подразделяется на группы в зависимости от категорий другой переменной.

Пример: Первая переменная: «Костюму какого цвета Вы отдали предпочтение?»

черного;

• • .

- .

серого;

синего;

другое .

Вторая переменная: «Сколько Вам лет?»

20-30;

31-40;

41-50;

51-60;

более 60.

Макет перекрестной таблицы Зависимость предпочтения цвета костюма от возраста покупателя

Цвет костюма	Возраст покупателя, лет
	20-30		31-40 •		41-50		51-60		Более 60
	1	Удельный вес, к итогу, %	$	Удельный вес к итогу, %	1	Удельный вес к итогу, %	са	Удельный вес к итогу, %	I	Удельный вес к итогу, %
Черный
Серый
Синий
Другое
Итого