10. Дополнительный материал Глоссарий

Маркетинговые исследования (marketing research) Систематическое и объективное выявление, сбор, анализ, распространение и использование информации для повышения эффективности идентификации и решения маркетинговых проблем (возможностей).

Процесс маркетинговых исследований (marketing research process) Комплекс действий из шести этапов, каждый из которых имеет свою задачу, решение кото­рых необходимо для проведения маркетинговых исследований. Они включают в себя:

1. опре­деление проблемы,

2. разработку подхода к решению проблемы,

3. формулирование плана ис­следования,

4. проведение полевых работ,

5. подготовку и анализ данных,

6. а также подготовку и представление отчета.

Функцией маркетинговых исследований является установление связи потребителей, клиентов и общества с маркетологом посредством информации, которая используется для:

- установления и определения маркетинговых возможностей и проблем;

- выработки, совершенствования и оценки маркетинговых действий;

- мониторинга эффективности маркетинговых действий;

- улучшения понимания маркетинга как процесса.

В ходе маркетинговых исследований уточняется информация, необходимая для ре­шения вышеуказанных проблем; разрабатывается методика сбора информации; соби­раются данные; анализируются результаты; обобщаются выводы и предоставляются ре­комендации.

Маркетинговое исследование для определения проблемы (problem identification research) Маркетинговое исследование, которое предпринимается, чтобы помочь идентифицировать неочевидные проблемы, либо настоящие, либо такие, которые могут возникнуть в будущем.

Маркетинговое исследование для решения проблемы (problem solving research) Маркетинговое исследование, предпринимаемое, чтобы помочь решить конкретные мар­кетинговые проблемы, а именно:

1. Исследование для проведения сегментации - Определение критериев сегментации. Определение рыночного потенциала и реакции по различным сегментам. Отбор целевых рынков и определение демографических профилей стиля жизни потребителей, характеристик средств массовой информации, имиджевых характеристик товара

2. Исследование товара - Тестирование концепции товара. Определение дизайна товара. Испытание упаковки. Модификация товара. Позиционирование и перепозиционирование торговой марки. Пробный маркетинг. Контрольное тестирование в ходе продаж.

3. Исследования для разработки цены - Значение цены при выборе торговой марки. Политика цен. Цены на продуктовую линию. Ценовая эластичность спроса. Введение ценовых изменений и реакция на них.

4. Исследования для разработки системы продвижения - Оптимальный бюджет продвижения. Оптимальный комплекс продвижения. Взаимосвязь продвижения. Решения по использования средств массовой информации. Тестирование творческой идеи рекламы. Оценка эффективности рекламы.

5. Исследования для решений по распределению - Определение типа распределения. Отношения участников каналов распределения. Пределы возможностей канала распределения Местоположение розничных и оптовых магазинов.

Маркетинговая информационная система (Marketing Information System - MIS) Формализованный порядок действий для получения, анализа, хранения и распространения на регулярной основе необходимой информации для лиц, ответственных за принятие реше­ний в сфере маркетинга.

Система поддержки принятия решений (Decision Support System - DSS) Информационная система, которая позволяет лицам, принимающим решения, взаимодей­ствовать непосредственно как с базами данных, так и моделями анализа. Важные компо­ненты DSS включают в себя аппаратное обеспечение и коммуникационную сеть, базу дан­ных, базу шаблонов, базу программного обеспечения и пользователя DSS (принимающего решения).

Внутренние субъекты маркетинговых исследований (internal suppliers) Отделы маркетинговых исследований, функционирующие в рамках фирмы.

Внешние субъекты маркетинговых исследований (internal suppliers) Независимые компании по маркетинговым исследованиям привлекаемые для предоставления услуг в сфере маркетинговых исследований.

Компании универсального профиля (full-service suppliers) Компании, которые предлагают полный набор услуг в сфере маркетинговых исследований.

Стандартизированные услуги (standardized services) — это исследовательская деятельность, прово­димая для различных фирм стандартными методами. Например, существует стандартная методика измерения эффективности рекламы, поэтому результаты маркетинговых исследований по данному направлению можно сравнивать между собой. Услуги Starch Readership Survey наиболее широко используются для оценки эффективности печатной рекламы; другие известные службы — это Gallup и Robinson Magazine Impact Studies. Эти услуги также продаются на синдицированной основе.

Заказные услуги (customized service) включают в себя широкое разнообразие услуг в сфере маркетинговых исследований, разработанных для удовлетворения специфических запросов клиента. Каждое маркетинговое исследование разрабатывается под конкретного заказчика. Среди фирм, оказывающих такие услуги, отметим Burke Inc., Merket Facts Inc. и Eirick&Lavidge.

Internet-услуги (Internet services) предлагается рядом фирм, в том числе и теми, чьей спе­циализацией является проведение маркетинговых исследований с использованием Internet. Например, Greenfield Online Research Center Inc. в Вестпорте, штат Коннектикут, дочерняя ком­пания Greenfield Consulting, предлагает широкий ассортимент заказных качественных и количе­ственных онлайновых маркетинговых исследований для потребительского, промышленного и профессионального рынков. Используя большие собственные базы данных, эта фирма прово­дит исследования с помощью своего безопасного Web-сайта.

Компании с ограниченным набором услуг (limited0service suppliers) специализируются на про­ведении одного или нескольких этапов маркетинговых исследований. В число их услуг входит: полевые исследования, кодирование и ввод данных, анализ данных, аналитические услуги и фирменные разработки.

Компании синдицированных услуг (syndicated services) Компании, которые собирают и продают информацию из пула данных, предназначенного для обслуживания информационных потребностей, общих для ряда клиентов.

Компании стандартизированных услуг (standardized services) Компании, которые используют стандартизированные методы маркетинговых исследований для оказания услуг различным клиентам.

Компании заказных услуг (customized service) Компании, которые приспосабливают методы исследования для наилучшего удовлетворения потребностей каждого клиента.

Компании Internet услуг (Internet services) Компании, специализирующиеся на проведении маркетинговых исследований с помощью Internet.

Компании с ограниченным набором услуг (limited – service suppliers) Компании, специализирующиеся на проведении одного или нескольких этапов маркетинго­вых исследований.

Компании по полевым работам (field services) Компании, предоставляющие услуги по сбору данных для проводимых маркетинговых ис­следований.

Полевые работы (field services) заключаются в сборе информации посредством почтового, личного или телефонного интервьюирования. Фирмы, специализирующиеся на такого рода интервьюировании, называются компаниями по проведению полевых работ. Они могут быть разного размера: от небольших частных компаний, которые функционируют на местном уров­не, и до крупных многонациональными компаний, оборудованы WATS-линией для проведе­ния интервью. Некоторые компании имеют возможности для интервьюирования покупателей в крупных торговых центрах (malls) по всей стране. Многие компании предлагают услуги по сбору данных от проведения качественных маркетинговых исследований, таких как проведе­ние фокус-групп (обсуждается в главе 5). Вот некоторые из фирм по проведению полевых работ: Field Facts Inc., Field Work Chicago Inc., Quality Controlled Services и Survey America.

В услуги по кодированию и вводу данных (coding and data entry services) входит редактирование заполненных анкет, разработка схемы кодирования и запись данных на цифровые носители для ввода в компьютер. Такие услуги предоставляются NRC Data Systems.

Аналитические услуги (analytical services) включают в себя проектирование и проведение апробации анкет, определение наиболее эффективных методов сбора данных, разработку планов сборочных наблюдений и также другие аспекты разработки маркетинговых исследований, некоторые сложные маркетинговые работы требуют знания современных методик, включая специализированные экспериментальные маркетинговые исследования (обсуждаются в главе 7) и аналитические методы, такие как комбинаторный анализ и многомерное шкалирование (обсуждаются в главе 21). Такой вид экспертизы можно получить у фирм и консультантов, специализирующихся на аналитических услугах.

Услуги по анализу данных (data analysis services) предлагаются фирмами, известными как tab houses, которые специализируются на компьютерном анализе количественных данных, особенно тех, которые получены во время проведения широкомасштабных исследований. Первоначально, большинство фирм, по анализу данных предоставляли только табличные сводки (подсчет частот значений переменной) и таблицы сопряженности признаков (распределение частот, в которых одновременно описываются две или больше переменных). Теперь много фирм, например SDR, предлагают анализ данных с использованием современных статистических методов. С распространением ЭВМ и соответствующего программного обеспечения большое количество фирм в настоящий момент имеют возможность самостоятельно анализировать и собственные данные, однако фирмы по анализу данных по-прежнему востребованы.

Фирменные маркетинговые исследования (branded marketing research products and services) — специализированные методы сбора и анализа данных, разработанные для решения конкретных задач маркетинговых исследований. Эти методы запатентованы, у них имеются конкретные фирменные знаки, и продаются они подобно любой другой торговой марке. Magic Wand от компании DigiData System— пример фирменного продукта, с помощью которого проводится перевод данных напечатанных анкет в пригодный для компьютера формат. Для снятия контрольных меток, заполненных отвечающим, используется ручной сканер, затем они распознаются и записываются на диск.

Компании по кодированию и вводу данных (coding and data entry services) Компании, предлагающие услуги по преобразованию законченных опросов или интервью в базу данных, пригодную для проведения статистического анализа.

Компании, оказывающие аналитические услуги (analytical services) Компании, которые оказывают услуги по разработке проекта маркетингового исследования.

Услуги по анализу данных (data analysis services) Предлагаются фирмами, чье основное предназначение — статистический анализ количест­венных данных.

Фирменные маркетинговые исследования (branded marketing research products and services) Специализированные методы сбора и анализа данных, разработанные для решения опреде­ленных типов проблем маркетинговых исследований

Структура управления:

1. Вице-президент по маркетинговым исследованиям. Это высшая должность в сфере марке­тинговых исследованиях. Вице-президент отвечает за все маркетинговые исследования компании и входит в число высших руководителей компании (топ-менеджеров). Он ус­танавливает цели и задачи отделу маркетинговых исследований.

2. Директор по маркетинговым исследованиям. Также высшая должность. Директор по мар­кетинговым исследованиям полностью отвечает за разработку и выполнение всех проек­тов маркетинговых исследований.

3. Помощник директора по маркетинговым исследованиям. Выполняет обязанности помощ­ника директора и контролирует других сотрудников, занятых маркетинговыми исследо­ваниями.

4. Руководитель проекта. Несет полную ответственность за разработку, реализацию и управ­ление проектами маркетинговых исследований.

5. Статистик-специалист по обработке данных. Используется в качестве специалиста по тео­рии и практике статистических методов обработки информации. Обязанности включают в себя разработку эксперимента, обработку и анализ данных

6. Старший аналитик. Участвует в разработке проектов маркетинговых исследований, руко­водит их текущим выполнением. Работает непосредственно с аналитиком, младшим аналитиком и другим персоналом в разработке проекта исследования и сборе данных. Готовит заключительный отчет. Основная ответственность за выполнение графика и расходной части лежит на старшем аналитике.

7. Аналитик. Участвует в реализации отдельных составляющих проекта. Разрабатывает и проводит предварительное тестирование анкеты, а также предварительный анализ данных.

8. Младший аналитик. Имеет дело с рутинными поручениями, такими как сбор вторичной информации, редактирование и кодирование анкет, простой статистический анализ.

9. Руководитель полевых работ. Ответственный за подбор, обучение, контроль и проведение оценки интервьюеров и других полевых сотрудников.

Аудит маркетинговой проблемы (problem audit) Всестороннее исследование маркетинговой проблемы, позволяющее понять ее причины и сущность.

Вторичные данные (информация) (secondary data) Данные, собранные ранее, для целей, отличных от тех, которые связаны с анализируемой проблемой.

Первичные данные (информация) (primary data) Данные, собранные или полученные исследователем непосредственно для целей конкрет ного исследования.

Качественное исследование (qualitative research) Неструктурированная методология поискового исследования, основанная на малых вы­борках, предназначенных для более глубокого понимания проблемы, подлежащей иссле­дованию.

Факторы среды, влияющие на проблему (environmental context of the problem) Факторы, которые влияют на определение проблемы маркетингового исследования, вклю­чая информацию о прошлом и прогнозы, ресурсы и ограничения фирмы, цели лица, при­нимающего решения, поведение покупателей, законодательную и экономическую среду, маркетинговые и технологические навыки персонала фирмы.

Цели (objectives) Цели организации и лиц, принимающих решения, которые должны учитываться, что провести успешное маркетинговое исследование

Поведение покупателей (buyer behavior) Основа знаний, необходимых для понимания и предсказания реакций потребителей, осно­ванных на специфических характеристиках индивида.

Законодательная среда (legal environment) Регуляторная политика и нормы, в рамках которых должны действовать организации.

Экономическая среда (economic environment) Экономическая среда характеризуется доходом, ценами, сбережениями, условиями кредита и общими экономическими условиями.

Управленческая проблема (management decision problem) Проблема, с которой сталкивается лицо, принимающее решение (топ-менеджер). Она фор­мулируется вопросом типа "Что необходимо сделать лицу, принимающему решение?".

Проблема маркетингового исследования (marketing research problem) Проблема, связанная с тем, какая информация необходима и как ее получить наиболее эффективно.

Общее определение проблемы маркетингового исследования (broad statement of the problem) Исходное определение проблемы маркетингового исследования, использование котором позволяет видеть все стороны проблемы.

Конкретные компоненты проблемы маркетингового исследования (specific components of the problem) Вторая часть определения проблемы маркетингового исследования. Конкретные компонент проблемы указывают на ключевые аспекты проблемы и предоставляют четкие направлени действий при проведении исследований.

Теория (theory) Взаимосвязь определенных концепций (понятий), опирающаяся на фундаментальные утверждения, называемые аксиомами, которые принимаются как истинные.

Объективные данные (objective evidence) Беспристрастные данные, подкрепленные эмпирически.

Аналитическая модель (analytical model)

Точное определение набора переменных и их взаимосвязей, предназначенного для того, чтобы представить с его помощью в целом или по частям некоторую реальную систему или процесс.

Вербальная модель (verbal model) Аналитическая модель, которая в письменном виде представляют связи между переменными.

Графическая модель (graphical model) Аналитическая модель, которая в наглядном виде дает картину связей между переменными.

Математическая модель (mathematical model) Аналитическая модель, которая точно описывает связи между переменными, обычно в форме уравнения.

Поисковые вопросы (research questions) Уточняют отдельные компоненты проблемы.

Гипотеза (hypothesis) Недоказанное утверждение или предположение относительно фактора или явления, кото­рые интересуют исследователя.

Релевантные характеристики (relevant characteristics) Характеристики, факторы, атрибуты товара или переменные, которые могут повлиять на план исследования.

План маркетингового исследования (research design) План проведения маркетингового исследования, детализирующий методы, необходимые для получения информации, с помощью которой следует структурировать или решить про­блему маркетингового исследования.

Итоговое исследование (conclusive research) Маркетинговое исследование, необходимое для того, чтобы помочь топ-менеджеру в опре­делении, оценке и выборе наилучшего варианта действий, который можно предпринять в данной ситуации.

Дескриптивное исследование (descriptive research) Тип итогового исследования, основной целью которого является описание чего-либо -обычно рыночных характеристик или функций.

Профильное (бесповторное) исследование (cross-sectional designs) Тип плана исследования, включающий сбор информации из любой данной выборки эле­ментов генеральной совокупности только один раз.

Единичное профильное исследование (single cross-sectional designs) Профильное исследование, в котором в генеральной совокупности определяется одна вы­борка респондентов и информация получается из этой выборки только однажды.

Множественное профильное исследование (multiple cross-sectional designs) Профильное исследование, в котором существуют две и более выборки респондентов и информация из каждой выборки получается только один раз

Когортный анализ (cohort analysis) Множественное профильное исследование, состоящее из серии опросов, проводимых в оп­ределенные временные промежутки. Под когортой понимается группа респондентов, с ко­торыми происходят одни и те же события в пределах одного и того же временного интер­вала.

Повторное исследование (longitudinal designs) Вид исследования, включающий фиксированную выборку из элементов генеральной сово­купности, характеристики которой измеряются повторно. Выборка остается неизменной с те­чением времени, обеспечивая, таким образом, ряд картин, которые, вместе взятые, дают яркую иллюстрацию ситуации и произошедших изменений.

Панель (panel) Выборка респондентов, которые согласились предоставлять информацию через определен­ные интервалы в течение продолжительного периода времени.

Причинно-следственное исследование (causal research) Тип итогового исследования, основная задача которого — получение доказательства сущест­вования причинно-следственных связей.

Общая ошибка (total error) Отклонение истинного среднего значения величины интересующей переменной в генераль­ной совокупности от наблюдаемого среднего значения величины, полученного в результате проведенного маркетингового исследования.

Ошибка выборки (random sampling error) Ошибка выборки возникает потому, что конкретная отдельная выборка не в полной мере соответствует интересующей маркетолога генеральной совокупности. Ошибка выборки представляет собой отклонение истинного среднего значения величины для генеральной совокупности от истинного среднего значения величины для исходной выборки.

Систематические (невыборочные) ошибки (nonsampling errors) Систематические ошибки представляют собой ошибки, которые не связаны с формировани­ем выборки, они могут быть случайными и неслучайными.

Ошибка ненаблюдения (nonresponse error) Тип систематической ошибки, которая возникает, когда от некоторых из респондентов, вхо­дящих в выборку, нельзя получить ответ. Эта ошибка может быть определена как отклоне­ние истинного среднего значения величины переменной в исходной, запланированной вы­борке от истинного среднего значения величины в итоговой, фактической выборке.

Ошибка наблюдения (response error) Тип систематической ошибки, возникающей, когда респондент дает неточные ответы, или когда его ответы неправильно записаны или неправильно проанализированы. Она может быть определена как отклонение истинного среднего значения величины переменной в итоговой выборке от наблюдаемого среднего значения величины в выполненном проекте маркетингового исследования.

Ошибка замены информации (surrogate information error) может быть определена как откло­нение информации, необходимой для решения проблемы маркетингового исследования, от информации, найденной исследователем. Например, вместо получения информации о потре­бительском выборе товара новой торговой марки (необходимого для решения проблемы марке­тингового исследования) исследователь получает информацию о предпочтениях потребителей, потому что информацию о потребительском выборе трудно получить.

Ошибка измерения (measurement error) можно определить как отклонение информации, ко­торую ищет маркетолог, от информации, полученной в результате использованного им процес­са измерения. Так, хотя маркетолога интересуют предпочтения потребителей, он использует шкалу, которая в большей степени измеряет восприятие, чем предпочтения.

Ошибка определения генеральной совокупности (population definition error) может быть опре­делена как отклонение размеров действительной генеральной совокупности, имеющей отно­шение к проблеме, от генеральной совокупности, которая определена исследователем. Пробле­ма соответствующего определения генеральной совокупности может быть далека от тривиаль­ной, как показано на примере богатых домохозяйств.

Ошибку модели выборки (sampling frame error) можно определить как отклонение совокуп­ности опрашиваемых, определенной исследователем, от совокупности, предполагаемой ис­пользуемой выборочной моделью. Например, телефонный справочник, используемый для соз­дания списка телефонных номеров, неточно представляет всю совокупность потенциальных потребителей, потому что существуют не внесенные в список, отключенные и новые номера, которые не перечислены в справочнике.

Ошибка обработки данных (data analysis error) содержит ошибки, которые возникают в ходе обработки сырых данных из анкет и превращения их в результаты исследования. Например, следствием использования ошибочной статистической методики может быть неправильная интерпретация полученных данных и результаты всего исследования.

Ошибки наблюдения, сделанные интервьюером, включают ошибки выбора респондента, вопроса, записи и обмана.

Ошибка выбора респондента (respondent selection error) возникает, когда интервьюеры выбирают других респондентов, а не тех, что определены структурой выборки, или таким образом, который не соответствует структуре выборки. Например, в опросе читателей газеты для интер­вью был выбран нечитатель, но классифицированный как читатель Wall Street Journal в катего­рии от 15 до 19 лет для того, чтобы удовлетворить жестким требованиям квоты.

Ошибка вопроса (questioning error) указывает на ошибки, сделанные при опросе респонден­тов, когда необходимо получить больше информации. Например, при опросе интервьюер не использует точно те слова, которые сформулированы в анкете.

Ошибка записи (recording error) возникает вследствие ошибок в слуховом восприятии, ин­терпретировании и записи ответов респондентов. Например, респондент указывает нейтраль­ный ответ (не знаю), а в интерпретации интервьюера это означает положительный ответ.

Ошибка обмана (cheating error) возникает, когда интервьюер частично или полностью под­делывает ответы. Например, интервьюер не задает уязвимые вопросы относительно долгов рес­пондента, но позже заполняет ответы, основываясь на личных оценках.

Ошибки наблюдения, сделанные респондентом, состоят из ошибок неспособности и оши­бок нежелания.

Ошибка неспособности (inability error) является результатом неспособности респондента дать точные ответы. Респонденты могут дать неточные ответы из-за плохой осведомленности, уста­лости, скуки, забывчивости, формы вопроса, содержания вопроса или в силу других факторов. Например, респондент не может вспомнить марку йогурта, купленного четыре недели назад.

Ошибка нежелания (unwillingness error) возникает из-за нежелания респондента предоста­вить точную информацию. Респонденты могут преднамеренно исказить свои ответы, желая предоставить социально приемлемые ответы, избежать смущения или понравиться интервьюе­ру. Например, респондент преднамеренно искажает информацию о том, что читает журнал Time, чтобы произвести впечатление на интервьюера.

Бюджет и график маркетингового исследования (budgeting and scheduling)

Инструменты управления, необходимые для того, чтобы убедиться, что проект маркетинго­вого исследования выполняется в рамках имеющихся ресурсов.

Метод критического пути (Critical Path Method - CPM)

Метод управления проектом, который состоит в его разделении на элементы из отдельных видов деятельности; определения последовательности их выполнения и общее время, кото­рое потребуется на каждый вид деятельности.

Метод оценки и проверки выполнения программы (Program Evalution and Review Technique - PERT) Более усложненный метод критического пути, который принимает во внимание неопреде­ленность продолжительности этапов выполнения проекта.

Метод графической оценки и проверки (Graphical Evalution and Review Technique - GERT) Усложненный метод критического пути, который учитывает как вероятности выполнения этапов, так и затраты на каждом из них.

Предложение о проведении маркетингового исследования (marketing research proposal) Официальная программа проведения маркетингового исследования, предоставляемая руко­водству. Оно описывает проблему исследования, подход, структуру исследования, методы сбора данных, методы анализа данных и методы отчета.

Первичная информация, первичные данные (primary data) Информация, которую исследователь самостоятельно получает специально для решения проблемы маркетингового исследования.

Вторичная информация, вторичные данные (secondary data) Информация, предварительно собранная для других целей, не связанных с проблемой те­кущего маркетингового исследования.

Информация, отслеженная с помощью сканера (volume tracking data) Информация, собранная с помощью сканера, о таких характеристиках покупок, как: товар­ная марка, объем, цена, ряд специфических характеристик.

Внешняя информация (external data) Данные, источник которых находится за пределами организации, для которой проводится исследование.

Маркетинговая база данных (database marketing) Предполагает использование компьютеров для отслеживания и сбора конкретной информа­ции о профилях потребителей и их покупках.

Базы данных с доступом в режиме online (online databases) Компьютерные базы данных, доступ к которым обеспечивается посредством телекоммуни­кационной сети.

Internet-базы данных (internet databases) Базы данных, которые доступны для пользования, поиска и анализа информации с помо­щью сети Internet. Возможно, также загружать данные из Internet и сохранять их на персо­нальном компьютере или на вспомогательном запоминающем устройстве.

Базы данных с доступом в режиме offline (offline databases) Информация, сохраняемая на дискетах или компакт-дисках.

Библиографические базы данных (bibliographic databases) Представляют собой данные, состоящие из цитат из статей журналов, газет, отчетной документации маркетинговых исследований, технических отчетов, правительственной документации и т.п. Они также содержат краткие изложения и отрывки из цитируемых материалов.

Цифровые базы данных (numeric databases) Держат цифровую и статистическую информацию, которая может быть важным источни­ком вторичных данных.

Справочные базы данных (directory databases) Включают информацию о частных лицах, организациях и услугах.

Текстовые базы данных (full-text databases) Содержат полные тексты оригинальных документов.

Специализированные базы данных (special-purpose databases) Содержат информацию, относящуюся к какой-либо специальной сфере деятельности (например, данные из области какой-либо конкретной отрасли промышленности).

Синдицированные услуги (syndicated services) Информационные услуги, предлагаемые маркетинговыми исследовательскими организа­циями, которые предоставляют информацию из общей базы, данных различным фирмам и компаниям, являющимся подписчиками их услуг.

Дневниковые медиа-панели (diary media panels) Представляют собой методику сбора данных, которая предполагает автоматическое записы­вание электронными приборами поведения потребителей во время просмотра телепро­грамм, дополняющее информацию о покупках, зафиксированную в дневниках.

Данные Сканирования (scaner data) Данные, получаемые в результате пропуска товаров через лазерный сканер, который считывает штрих-код с упаковок продукции.

Информация, отслеженная сканером (volume tracking data) Информация, собранная сканером, о таких характеристиках покупок, как: товарная марка, объем, цена, ряд специфических характеристик.

Сканерные дневниковые панели (scanner diary panels) Сканерные данные собираются у участников панели, распознаваемых по идентификацион­ной карточке, которая позволяет хранить данные о покупках каждого участника панели.

Сканерные дневниковые панели с использованием кабельного телевидения (scanner diary panels with cable TV) Представляют собой комплексные исследования, объединяющие сканерные дневниковые панели с манипуляциями с рекламой, транслируемой по кабельному телевидению.

Аудит (audit) Представляет собой процесс сбора данных, получаемых в результате рассмотрения и анали­за данных в физическом измерении или анализа инвентаризации. Сбор данных осуществ­ляется исследователем лично либо его представителями, при этом принимаются во внима­ние, как правило, только физические объекты (не люди).

Компьютерная картография (computer mapping) Создание карт, которые помогают решить маркетинговые проблемы и называются тематиче­скими картами. Они объединяют географическую информацию с демографической и с дан­ными о продажах компании или другой соответствующей информацией и создаются с по­мощью компьютера.

Качественное исследование (qualitative research) Неструктурированный поисковый метод исследования, основанный на малом объеме выборке, призванный лучше понять обстановку, складывающуюся вокруг проблемы маркетингового исследования.

Количественное исследование (quantitative research) Метод исследования, предназначенный для сбора информации и представления ее в количественной форме, с использованием процедур статистического анализа.

Прямой подход в качественном исследовании (direct approach) Один из типов качественного исследования, когда респондентам говорят о целях проводимого исследования или они становятся очевидными из самого опроса.

Косвенный подход в качественном исследовании (indirect approach) Один из типов качественного исследования, когда респондентов не ставят в известность о целях исследования.

Фокус-группа (focus group) Непринужденное неструктурированное интервью, которое берет у небольшой группы респондентов специально подготовленный ведущий. Фокус-группы могут проводиться с рядом отклонений от обычного порядка.

Двустороннее интервью. Позволяет одной целевой группе слушать другую фокус-группу, дополняющую первую. Например, врачи слушают обсуждение лечения болезни в группе, со­стоящей из людей страдающих артритом. Фокус-группа врачей, в свою очередь, должна вы­сказать свое мнение.

Фокус-группа с двумя ведущими. В фокус-группе двое ведущих, один следит за самим про­цессом обсуждения, второй отвечает за обсуждение конкретных вопросов.

Фокус-группа с двумя ведущими-оппонентами. В группе также двое ведущих, но они пред­намеренно имеют разные мнения по поводу обсуждаемых вопросов. Это позволит заказчику выяснить все детали в спорных вопросах.

Фокус-группа с респондентом-ведущим. Ведущий просит одного из участников какое-то время побыть в роли ведущего.

Фокус-группа с заказчиком в роли участника. Представители со стороны заказчика становят­ся участниками обсуждения. Эти люди должны давать пояснения к обсуждаемым вопросам, чтобы фокус-группа была более эффективной.

Мини-группы. Состоят из четырех-пяти респондентов и одного ведущего. Такие группы, в отличие от стандартных по 8—10 человек, используют, когда обсуждаемые вопросы требуют бо­лее тщательного отбора респондентов.

Удаленная фокус-группа. Фокус-группа, проводимая с помощью телекоммуникационных средств, используемых для телеконференций [18].

Существует еще одна разновидность фокус-группы — фокус-группа в режиме online, о ко­торой мы расскажем в разделе, посвященном роли Internet и компьютеров. И наконец, не­сколько слов о преимуществах и недостатках фокус-групп.

Удаленная фокус-группа (telesession group) Фокус-группа, проводимая средствами телекоммуникации.

Глубинное интервью (depth interview) Неструктурированное, прямое, личное интервью, в котором одного респондента опрашивает высококвалифицированный интервьюер для определения его основных побуждений, эмо­ций, отношений и убеждений по определенной теме.

Метод лестницы (laddering) Метод проведения глубинных интервью, при котором задаваемые вопросы сначала касают­ся характерных особенностей продукта, а потом и черт самого пользователя.

Выяснение скрытых проблем (hidden issue questioning) Один из видов глубинных интервью, цель которого - определение слабых мест человека, соотносящихся с его личными переживаниями и беспокойствами.

Символический анализ (symbolic analysis) Метод проведения глубинных интервью, когда, сравнивая предметы с их противоположно­стями, анализируется их символическое значение.

Проекционный метод (projective technique) Неструктурированная и непрямая форма опроса, побуждающая респондентов высказы­вать свои скрытые мотивы, убеждения, отношения или чувства относительно обсуждае­мой проблемы.

Метод завершения ситуации (completion techniques) Проекционный метод, когда респондента просят придумать окончание придуманной ситуации.

Метод завершения предложения (sentence completion) Проекционный метод, когда респондентам предлагают ряд незаконченных предложений и просят придумать концовку.

Метод завершения истории (story completion) Проекционный метод, когда респондентам предлагают отрывок истории и просят дополнить концовку своими словами.

Ассоциативные методы (association technique) Это один из видов проекционных методов, когда человеку предлагается какой-либо пред­мет, а потом его просят сказать о том, что в первую очередь приходит на ум.

Метод словесных ассоциаций (word association) Такой проекционный метод, когда респондентам дают список слов и он должен подобрать к каждому слову еще по одному слову, которое первым приходит на ум.

Метод завершения ситуации (completion techniques) Проекционный метод, когда респондента просят придумать окончание придуманной ситуации.

Метод завершения предложения (sentence completion) Проекционный метод, когда респондентам предлагают ряд незаконченных предложений и просят придумать концовку.

Метод завершения истории (story completion) Проекционный метод, когда респондентам предлагают отрывок истории и просят дополнить концовку своими словами.

Метод конструирования ситуации (construction techniques) Проекционный метод, при котором респондента просят дать ответ в виде истории, диалога или описания ситуации.

Метод ответа по рисункам (picture response techniques) Проекционный метод, при котором респонденту показывают рисунок и просят рассказать историю, описывающую этот рисунок.

Анимационные тесты (cartoon tests) Мультипликационные персонажи попадают в разные ситуации, связанные с исследуемой проблемой. Респондентов просят придумать для персонажа ответ на комментарии другого персонажа.

Экспрессивные методы (expressive techniques) Проекционный методы предполагают, что респонденту в устной или визуальной форме предлагают на рассмотрение определенную ситуацию. Он же, в свою очередь, должен оп­ределить, что чувствуют люди в данной ситуации.

Ролевая игра (role playing) Респондентов просят объяснить манеру поведения другого человека.

Метод третьего лица (third – person technique) Проекционный метод, когда в устной или визуальной форме респонденту предлагают на рассмотрение ситуацию. Он же, в свою очередь, должен определить, о чем думает третье лицо в данной ситуации.

Опрос (survey method) Проводится с использованием структурированной анкеты, предлагаемой для заполнения респондентам, входящим в некоторую выборку из генеральной совокупности, для получе­ния от них определенной информации.

Структурированный сбор данных (structured data collection) Использование формализованной анкеты с расположенными в определенном порядке во­просами.

Вопросы с заданными вариантами ответов (fixed-alternative questions) Вопросы, предполагающие выбор респондентом ответа из заданного набора вариантов.

Метод опроса (survey method) основан на получении информации от респондентов, кото­рые отвечают на задаваемые им вопросы. Респондентам предлагается множество вопросов об их покупательском поведении, намерениях, отношениях, осведомленности, мотивации, демогра­фических характеристиках и образе жизни. Вопросы могут задаваться устно, письменно или с помощью компьютера, равно как и ответы можно получить любым из этих трех способов. Как правило, вопросы структурированы, т.е. предполагается некоторая стандартизация процесса сбора информации. При структурированном сборе данных (structured data collection) разрабаты­вается формализованная анкета и вопросы задаются в заранее определенном порядке. Такой метод опроса называется также прямым. Классификация маркетингового исследования, как прямого, так и непрямого, зависит от того, известна ли его истинная цель респондентам. Как говорилось в главе 5, прямое исследование является открытым, т.е. его цель известна респон­дентам или в какой-то степени очевидна из характера задаваемых вопросов.

Структурированный прямой опрос — наиболее популярный метод сбора данных — предпо­лагает разработку анкеты. Большинство вопросов типичной анкеты представляют собой вопро­сы с заданными вариантами ответов (fixed-alternative questions), когда респонденту предлагается выбрать наиболее подходящий ответ из нескольких предложенных вариантов. Например, при­веденный ниже опрос предназначен для оценки отношения к универсальным магазинам:

Межрегиональная телефонная сеть (WATS) с ее невысокой стоимостью телефонных услуг сделала проведение такого опроса в национальном масштабе (США) из определенного центра оправданным с точки зрения соотношения затрат и результатов. С ростом популярности WATS сократилось количество местных телефонных опросов [6].

Телефонный опрос с помощью компьютера. В настоящее время телефонный опрос с помо­щью компьютера более распространен, чем традиционный опрос по телефону. При проведении телефонного опроса через компьютер (САТI) из центрального офиса используется компьюте­ризированная анкета, предлагаемая респондентам по телефону.

Почтовые панели (mail panel)

Большая и представительная в национальном масштабе выборка домохозяйств, которые дали согласие периодически участвовать в почтовых опросах, тестировании продуктов и те­лефонных опросах.

Язык для разметки гипертекстовых документов (Hypertext markup language - HTML)

Язык для разметки гипертекстовых документов ~ это язык, используемый в WWW

Контроль выборки (sample control)

Пригодность метода опроса для эффективного и рационального охвата элементов выделен­ной для опроса выборки.

База выборки (sampling frame)

Представление элементов целевой совокупности. Включает перечень элементов или набор инструкций по определению целевой совокупности.

Методы модификации случайного перечня номеров (random digit directory designs)

Прием исследования при проведении телефонных опросов, когда выборка перечня номеров из телефонной книги модифицируется таким образом, чтобы обеспечить вероятность попа­дания в выборку домохозяйств с незарегистрированными или новыми номерами.

Случайный набор телефонных номеров (Random Digit Dialing - RDD)

Методика телефонного опроса, позволяющая устранить погрешность выборки при наличии неза­регистрированных или новых телефонных номеров определением номеров случайным образом.

Методы модификации случайного перечня номеров (random digit directory designs) Прием исследования при проведении телефонных опросов, когда выборка перечня номеров из телефонной книги модифицируется таким образом, чтобы обеспечить вероятность попа­дания в выборку домохозяйств с незарегистрированными или новыми номерами.

Полевые работники (field force) В состав полевых работников входят интервьюеры и бригадиры (контролеры), участвующие в процессе сбора информации.

Процент откликов (response rate) Процент успешно завершенных интервью в общем количестве предпринятых попыток.

Искажение, погрешность отсутствия ответа (nonresponse bias) Возникает в результате существования каких-либо различий между согласившимися и отка­завшимися участвовать в опросе.

Критическая просьба (critical request) Просьба, выполнение которой является действительной целью.

Осознаваемая анонимность (perceived anonymity) Осознание респондентами того, что их личность не будет установлена интервьюером или исследователем.

Социальная приемлемость (social desirability) Склонность респондентов давать ответы, если и неправдивые, зато приемлемые с точки зрения общества.

Наблюдение (observation) Регистрация моделей поведения людей, объектов и вариантов развития событий на систе­матической основе для получения интересующей информации.

Структурированное наблюдение (structured observation) Метод наблюдения, при котором исследователь имеет четкое представление о моделях по­ведения, которые будут объектом наблюдения, а также методах, с помощью которых их можно оценить.

Неструктурированное наблюдение (unstructured observation) Наблюдение, которое предусматривает регистрацию всех событий, связанных с объектом наблюдения, без их предварительного уточнения.

Личное наблюдение (personal observation) Способ наблюдения, при котором наблюдатель записывает все происходящие с объектом события по мере их наступления.

Наблюдение в естественных условиях (natural observation) Наблюдение за поведением объекта в естественной для него среде.

Наблюдение в искусственных условиях (contrieved observation) Наблюдение за поведением объекта в искусственно созданной среде.

Наблюдение с использованием технических средств (mechanical observation) Способ наблюдения при котором запись результатов проводится техническими устройствами.

Психогальванометр (psycnogalvanometer) Инструмент для измерения гальванической реакции кожи респондента.

Частотный анализ голоса (voice pitch analysis) Измерение силы эмоциональных реакций по изменению голоса респондента.

Задержка ответа (response latency) Время, необходимое респонденту, чтобы начать отвечать на вопрос.

Аудит потребительских запасов (pantry audit) Вид аудита, при котором исследователь регистрирует марки, количество и расфасовку про­дуктов на дому у респондента.

Контент-анализ (content analysis) Объективная, систематическая и количественно определенная характеристика основных па­раметров коммуникативной связи.

Анализ следов (trace analysis) Методика, при которой сбор информации осуществляется по физическим признакам или свидетельствам прошедших событий.

Причинно-следственная, каузальная, причинная связь (causality) Если наступление события X увеличивает вероятность наступления события Y, то между ни­ми существует причинно-следственная (причинная, каузальная) связь.

Сопутствующая вариация (concomitant variation) Условие существования причинно-следственной связи, требующее, чтобы степень совмест­ного наступления либо совместной вариации события-причины X и события-следствия Y прогнозировалась исходной гипотезой о наличии причинной связи.

Независимые переменные (independent variables) Переменные, которыми манипулирует исследователь, и результат от воздействия которых подлежит измерению и сопоставлению.

Единицы наблюдения (test units) Люди, организации либо иные наблюдаемые объекты, чья реакция на независимые факто­ры подлежит изучению

Зависимые переменные (dependent variables) Факторы, или показатели, с помощью которых измеряется воздействие базисных факторов на тестируемые элементы.

Посторонние переменные (extraneous variables) Все прочие факторы, кроме независимых, воздействующие на реакцию единиц наблюдения.

Эксперимент (experiment) Управляемый процесс изменения одной или нескольких независимых переменных для из­мерения их влияния на одну или несколько зависимых переменных при условии исключе­ния влияния посторонних факторов.

План проведения эксперимента (experimental design) Комплекс экспериментальных процедур по определению единиц наблюдения и состава вы­борки; независимых переменных; зависимых переменных; методов исключения влияния по­сторонних факторов.

Внутренняя достоверность (internal validity) Мера точности результатов эксперимента. Определяет, действительно ли изменение незави­симой переменной вызвало изменение зависимых переменных.

Внешняя достоверность (external validity) Определение возможности обобщения причинно-следственной зависимости, выявленной в процессе эксперимента.

Исторические факторы (history) Специфические события, внешние по отношению к эксперименту, но происходящие одно­временно с ним.

Факторы зрелости (maturation — MA) Посторонние факторы, связанные и изменениями в самих единицах наблюдения, происхо­дящих с течением времени.

Эффекты тестирования (testing effects) Влияние самого процесса тестирования на результаты

Основной эффект тестирования (main testing effect — МТ) Эффект тестирования, который проявляется в том, что предшествующее наблюдение влияет на последующее.

Инструментарий (instrumentation) Посторонний фактор, включающий изменения в способах оценки и в действиях самих ис­следователей.

Интерактивный эффект тестирования (interactive testing effect — IT) Эффект, проявляющийся в том, что предварительная оценка влияет на реакцию единиц на­блюдения на независимую переменную.

Статистическая регрессия (statistical regression) Посторонний фактор, возникающий в том случае, если единицы наблюдения с крайними значениями показателей приближаются к средним значениям в процессе эксперимента.

Отклонение выборки, ошибка отбора (Selection Bias — SB) Посторонний фактор, возникающий в результате неверного определения состава групп еди­ниц наблюдения для оценки действия независимой переменной.

Убыль (mortality) Посторонний фактор, связанный с выбытием части единиц наблюдения в процессе экспе­римента.

Искажающие факторы (confounding variables) Синоним посторонних факторов. Термин используется для отражения того факта, что по­сторонние факторы могут искажать результаты эксперимента, воздействуя на зависимые переменные.

Случайный отбор (randomization) Один из методов контроля посторонних факторов, включающий случайный отбор единиц наблюдения в группы для проведения эксперимента на основе использования случайных чисел. Варианты независимых переменных или условий для отдельных групп определяются также случайным образом.

Группировка (matching) Один из методов контроля посторонних факторов, предполагающий группировку единиц наблюдения на основе набора базовых критериев, прежде чем распределять между ними варианты базисных условий.

Статистический контроль (statistical control) Один из методов контроля посторонних факторов, предполагающий измерение их влияния с его последующей корректировкой статистическими методами.

Контроль методики (design control) Один из методов контроля посторонних факторов, состоящий в использовании специаль­ных методик эксперимента.

Модели предварительного эксперимента (preexperimental designs) Модели, не предполагающие применения контроля посторонних факторов методами слу­чайного отбора.

Модели действительного эксперимента (true experimental designs) Модели эксперимента, которые предполагают формирование исследователем групп единиц наблюдения и определение варианта независимых переменных для каждой группы на слу­чайной основе.

Модели псевдоэксперимента (quasi-experimental designs) Модели, предполагающие использование части процедур и приемов действительного экс­перимента, но не обеспечивающие полного контроля за ходом эксперимента.

Статистические модели (statistical design) Модели, допускающие возможность статистического контроля и анализа внешних факторов.

Однократное исследование (one-shot case study) Модель предварительного эксперимента, при которой базисный фактор (условие) X пред­ставляется единственной группе единиц наблюдения и затем проводится однократное изме­рение факторов характеристик.

Предварительное и итоговое исследование в рамках одной экспериментальной груп­пы (one-group pretest-posttest design) Модель предварительного эксперимента, в которой единицы наблюдения эксперименталь­ной группы измеряются дважды.

Статичная группа (static group) Модель проведения предварительного эксперимента, предполагающая использование двух групп - основной экспериментальной группы (EG), с помощью которой оценивается влияние независимого фактора, и контрольной экспериментальной группы (CG). Оценка восприятия в обеих группах проводится только один раз после воздействия независимой переменной, и при формировании групп не применяются методы случайного отбора.

Предварительное и итоговое исследование с использованием контрольной группы (pretest-posttest control group design) Модель эксперимента, при которой экспериментальная группа подвергается воздействию независимого фактора, а контрольная - не подтверждается. Предварительное и итоговое измерения проводятся в обеих группах.

Модель итогового исследования с использованием контрольной группы (posttest-only control group design) Модель проведения эксперимента, при которой основной группе респондентов демонстри­руется базисный фактор, а контрольной группе - не демонстрируется, и при этом не прово­дится предварительное измерение восприятия респондентами анализируемого объекта.

Модель четырех групп Соломона (Solomon four-group design) Модель эксперимента, обеспечивающая в дополнение к контролю остальных посторонних факторов также и надежный контроль за интерактивным эффектом тестирования.

Временные ряды (time series design) Псевоэкспериментальная модель, включающая периодическое проведение измерений зави­симых переменных для группы единиц наблюдения. После того как группа подверглась воз­действию независимой переменной, снова проводится серия измерений зависимых пере­менных для оценки степени влияния независимого фактора.

Модель множественных временных рядов (multiple time series design) Модель временных рядов, при которой, кроме экспериментальной группы, используется и контрольная группа.

Модель случайных групп (randomized block design) Статистическая модель, при которой единицы наблюдения объединяются в отдельные категории в зависимости от значения какого-либо постороннего фактора для равномер­ного включения представителей каждой такой группы в экспериментальную и контроль­ные группы.

Модель латинского квадрата (Latin square design) Статистическая модель, позволяющая наряду с манипуляциями с независимой переменной контролировать два невзаимосвязанных посторонних фактора.

Факторная модель (factorial design) Статистическая экспериментальная модель, применяемая для измерения влияния различных значений двух и больше независимых переменных, между которыми допускается взаимодействие.

Ложные результаты (demand artifacts) Ответы, данные в результате того, что респонденты пытаются угадать цель проведения экс­перимента и реагировать соответственно своим предположениям.

Пробный маркетинг (test marketing) Вид контролируемого эксперимента, проводимый на ограниченном и тщательно отобран­ном пробном рынке. Представляет собой воспроизведение в рамках пробного рынка мар­кетинговой программы, планируемой для применения в национальном масштабе.

Пробный, или тестовый рынок (test market) Тщательно отобранная часть рынка, по ряду параметров отвечающая требованиям проведе­ния пробного маркетинга.

Стандартный пробный рынок (standard test market) Пробный рынок, на котором товар реализуется по обычным каналам распределения. Это означает, что не прилагается каких-либо специальных усилий к сбыту товара только потому, что он проходит рыночное тестирование.

Контролируемый пробный рынок (controlled test market) Программа пробного маркетинга, проводимая сторонней специализированной фирмой в виде эксперимента в рыночных условиях. Привлеченная фирма гарантирует реализацию тестируемого продукта через розничные торговые точки, представляющие определенный процент всей розничной торговой сети.

Моделируемый пробный рынок (simulated test market) Искусственно созданный пробный рынок, для которого предварительно отбираются поку­патели, затем проводится их опрос об отношении к товару и наблюдение за их покупками.

Итоговая беседа (debriefing) Информирование респондентов после проведения скрытого эксперимента о его истинной цели и методах ее маскировки.

Измерение (measurement) Присвоение чисел или других символов характеристикам объектов по заранее определен­ным правилам.

Шкалирование (scaling) Создание континуума (последовательного ряда), на котором размещаются измеряемые объекты.

Номинальная шкала (nominal scale) Шкала, числа которой служат только как ярлыки или метки для определения и классифика­ции объектов со строгим, один к одному, соответствием между числами и объектами.

Порядковая шкала (ordinal scale)

Ранговая шкала, в которой числа присваиваются объектам для отражения относительной степени выраженности некоторых характеристик у тех или иных объектов. Таким образом можно определить, в какой степени данная характеристика присуща объекту.

Интервальная шкала (interval scale) Числовая шкала, количественно равные промежутки которой отображают равные проме­жутки между значения измеряемых характеристик.

Относительная шкала (ratio scale) Наиболее информативная шкала. Позволяет исследователю идентифицировать и классифи­цировать объекты, ранжировать их, а также сравнивать интервалы и разницы. Также имеет смысл расчет коэффициентов различных значений шкалы.

Сравнительные шкалы (comparative scales) Один из двух методов шкалирования, заключающийся в прямом сравнении рассматривае­мых объектов.

Несравнительные шкалы (noncomparative scales) Один из двух методов шкалирования, заключающийся в самостоятельной оценке каждого объекта.

Шкалирование методом попарного сравнения (paired comparison scaling) Метод сравнительного шкалирования, при котором респонденту дается два объекта для выбора по определенному критерию. Данные по своей природе порядковые.

Транзитивность предпочтений (transitivity of preference) Допущение, сделанное для преобразования данных парного сравнения в упорядоченные данные. Допущение предполагает, что если торговой марке А отдается предпочтение перед В, а торговой марке В отдается предпочтение перед С, то торговой марке А будет отдано предпочтение перед торговой маркой С.

Упорядоченное шкалирование (rank-order scaling) Метод сравнительного шкалирования, при котором респондентам предлагается одновременно несколько объектов с тем, чтобы они проранжировали их по определенному критерию.

Шкалирование с постоянной суммой (constant sum scaling) Метод сравнительного шкалирования, при котором респондентов просят распределить по­стоянную сумму баллов, долларов или фишек между объектами сравнения по определен­ному критерию.

Шкалирование методом Q-сортировки (Q-sort scaling) Метод сравнительного анализа, использующий процедуру упорядочения, при которой объ­екты разбиваются на группы в зависимости от схожести по определенному критерию.

Вербальный протокол (verbal protocol) Метод, используемый для исследования познавательных реакций или мыслительных процессов через высказывание их вслух при выполнении задания или осуществлении покупки.

Несравнительное шкалирование (noncomparative scale) Один из методов шкалирования, когда рассматриваемый объект оценивается независимо от других объектов в исследуемой группе.

Непрерывная рейтинговая шкала (continuous rating scale) При использовании данной измерительной шкалы респонденты оценивают объекты, ставя отметки в соответствующей точке отрезка, соединяющего крайние значения критерия. Шка­ла может иметь различные формы.

Детализированная рейтинговая шкала (itemized rating scale) Измерительная шкала, содержащая числа и/или краткое описание, связанное с каждой ка­тегорией отношения к объекту исследования. Расположение категорий на шкале определен­ным образом упорядочено.

Семантический дифференциал, семантическая дифференциальная шкала (semantic differencial) Семибалльная шкала с противоположными отметками в крайних точках.

Шкала Стэпела (Stapel scale) Шкала, предназначенная для измерения отношений и состоящая из одной характеристики в середине шкалы с диапазоном противоположных числовых значений.

Сбалансированная шкала (balanced scale) Шкала с равным количеством благоприятных и неблагоприятных категорий.

Рейтинговая шкала с обязательными ответами (forced rating scale) Шкала, принуждающая респондента выразить определенное мнение, так как пункты определился" и "не знаю" отсутствуют.

Ошибка измерения (measurement error) Отклонение информации, которую ищет маркетолог, от информации, получаемой с помо­щью заданного процесса измерения.

Модель истинной оценки (true score model) Математическая модель, дающая представление о точности измерений.

Систематическая ошибка (systematic error) Систематическая ошибка постоянно влияет на измерение, отображает действие стабильных факторов, влияющих на полученный результат при каждом отдельном измерении.

Случайная ошибка (random error) Ошибка измерения, появляющаяся вследствие случайных изменений или различий между респондентами или условиями, в которых проводится опрос.

Надежность (reliability) Насколько применение шкалы дает согласующиеся результаты при повторных измерениях характеристик объекта.

Повторное тестирование надежности (test-retest reliability) Метод оценки надежности, при котором идентичные опросы при как можно более сходных условиях проводятся дважды.

Проверка надежности с помощью альтернативных форм (alternative-forms reliability)

Метод проверки надежности, при котором составляются две формы шкалы, эквивалентные по своей сути, а затем одна и та же группа респондентов опрашивается дважды.

Проверка надежности через тестирование внутренней согласованности (internal consistency reliability) Метод оценки внутренней согласованности набора пунктов, при котором подсчитывается сумма количества баллов для получения общего итога.

Проверка надежности делением данных на половины (split-half reliability) Метод проверки внутренней согласованности, при котором пункты, составляющие шкалу, раз­деляются на половины с последующим расчетом коэффициента корреляции между ними.

Коэффициент "альфа" (coefficient alpha) Показатель внутренней согласованности, рассчитывающийся как средняя всех возможных половинных коэффициентов различных разделений шкалы.

Достоверность (validity) Насколько различия между оценками, полученными по шкале, отражают истинные различия между измеряемыми характеристиками объектов, а не обусловлены случайными и систе­матическими ошибками.

Содержательная достоверность (content validity) Тип достоверности, иногда называемый лицевой достоверностью (face validity), для опреде­ления которого проводится субъективная систематическая оценка того, насколько хорошо содержание шкалы соответствует поставленной цели измерения.

Критериальная достоверность (criterion validity) Тип достоверности, отражающий соответствие используемой шкалы переменным, которые выбраны как значимые.

Конструктивная достоверность (construct validity) Тип достоверности, оценка которого предполагает ответ на вопрос, конструкцию или ха­рактеристику чего именно измеряет шкала. При оценке конструктивной достоверности пы­таются ответить на теоретические вопросы: почему шкала эффективна и какие дедуктивные выводы можно сделать из лежащей в ее основе теории.

Конвергенционная достоверность (convergent validity) Способ оценки конструктивной достоверности; измеряет, насколько шкала положительно коррелирует с другими измерителями той же конструкции.

Дискриминантная достоверность (discriminant validity) Один из вариантов конструктивной достоверности, показывающий, насколько значения не коррелируют с другими конструкциями, от которых они предположительно отличаются.

Номологическая достоверность (nomological validity) Один из вариантов оценки достоверности, определяемый степенью корреляции значений конструкций, вытекающих из теории.

Обобщаемость (generalizability) Насколько исследование, основанное на выборке, можно обобщить для использования в рамках генеральной совокупности в целом.

Анкета (questionnaire) Структурированная форма сбора данных, состоящая из серии вопросов, письменных или устных, на которые необходимо ответить респонденту.

Двойной вопрос (double-barreled question) Один вопрос, охватывающий две темы. Такие вопросы могут приводить в замешательство респондентов и вызывать появление неоднозначных ответов.

Сокращение времени (telescoping) Психологический феномен, имеющий место, когда индивид сокращает или уменьшает время, считая, что событие произошло ближе к сегодняшнему моменту, чем это было на самом деле.

Структурированные вопросы (structured questions) Вопросы, которые заранее предполагают набор вариантов ответов и формат ответа. Структурированный вопрос может быть многовариантным, альтернативным или основан­ным на шкале.

Ошибка расположения (order, или position bias) Тенденция респондентов к выбору варианта ответа просто из-за его очередности или рас­положения в списке.

Альтернативный вопрос (dichotcmous question) Структурированный ответ с двумя вариантами ответа, например, да и нет.

Скрытая альтернатива (implicit alternative) Альтернатива, не выражаемая открыто.

Направляющий вопрос (leading question) Вопрос, наталкивающий респондента на определенный ответ.

Классификационная информация (classification information) Социально-экономические и демографические характеристики, используемые для класси­фикации респондентов и интерпретации результатов.

Идентификационная информация (identification information) Один из видов информации, получаемой анкетированием. Включает имя, адрес, телефон­ный номер.

Воронкообразный подход (funnel approach) Стратегия расположения вопросов в анкете должна быть построена таким образом, чтобы опрос начинался с общих вопросов, за которыми располагались бы конкретные во избежа­ние искажения ответов на общие вопросы конкретными вопросами.

Разветвленный вопрос (branching question) Вопросы, используемые в исследовании, для направления респондента в разные разделы анкеты в зависимости от данного им ответа.

Предварительное кодирование (preceding) Присвоение на этапе разработки анкеты кода каждому возможному ответу.

Предварительное тестирование (pretesting) Проверка анкеты на небольшой выборке респондентов для определения и устранения по­тенциальных проблем.

Генеральная совокупность, популяция (population) Совокупность всех элементов, обладающих рядом общих характеристик, и которая охваты­вает полное множество элементов с точки зрения решения проблемы маркетингового ис­следования.

Перепись, сплошное наблюдение (census) Полное перечисление элементов генеральной совокупности или объектов исследования.

Выборка (sample) Подмножество элементов генеральной совокупности, отобранное для участия в обследовании.

Изучаемая, целевая совокупность (target population) Совокупность элементов или объектов, обладающих информацией, которую желает полу­чить исследователь, и о которой нужно сделать заключение.

Элементы совокупности (element) Объекты, обладающие информацией, необходимой для исследователя, и о которых мар­кетологу следует сделать умозаключения.

Единица выборки (sampling unit) Базовая единица, содержащая элементы генеральной совокупности, подлежащие отбору.

Основа выборочного наблюдения (sampling frame) Отображение элементов, из которых состоит изучаемая совокупность. Данное отображение представляет собой их список или перечень инструкций для определения изучаемой сово­купности.

Байесов подход (Bayesian approach) Метод отбора элементов, в соответствии с которым элементы выбираются последовательно. Согласно байесовому подходу, собирается детальная информация о параметрах совокупно­сти, полученная в результате предыдущих исследований, а также о затратах и возможных последствиях, связанных с принятием неправильных решений.

Повторная выборка (sampling with replacement) Метод выборки, согласно которому элемент совокупности можно неоднократно включать в выборку.

Бесповторная выборка (sampling without replacement) Метод выборки, согласно которому элемент совокупности нельзя включать в выборку больше одного раза.

Объем выборки (sample size) Количество элементов совокупности, которые нужно изучить.

Детерминированный метод выборки (nonprobability sampling) Метод выборки, в котором не применяется процедура случайного отбора элементов. Этот метод в значительной степени основан на индивидуальных предпочтениях исследователя.

Нерепрезентативная выборка (convenience sampling) При использовании детерминированной выборки исследователи стремятся создать ее из удобных для отбора элементов. Отбор элементов для включения в выборку проводится, главным образом, интервьюером.

Квотная выборка (quota sampling) Детерминированный метод выборки, который представляет собой двухэтапную ограничен­ную поверхностную выборку. Первый этап включает создание контрольных групп, или квот, из элементов совокупности. На втором этапе выбор элементов основан на удобстве отбора или мнении исследователя.

Поверхностная выборка (judgemental sampling) Разновидность нерепрезентативной выборки, в соответствии с которой элементы совокупно­сти умышленно отбираются на основе суждений исследователя.

Выборка по принципу "снежного кома" (snowball sampling) Детерминированный выборочный метод, согласно которому случайным образом подбира­ется начальная группа респондентов. В дальнейшем отбор осуществляется из числа канди­датов, указанных первыми респондентами, или на основе предоставленной ими информа­ции. Данный процесс проходит волнообразно, когда респонденты, прошедшие опрос, назы­вают следующих кандидатов и т.д.

Простая случайная выборка (Simple Random Sampling — SRS) Вероятностный метод выборки, согласно которому каждый элемент генеральной совокупно­сти имеет известную и равную вероятность отбора. Каждый элемент выбирается независимо от каждого другого элемента, и выборка формируется произвольным отбором элементов из основы выборки.

Систематическая выборка (systematic sampling) Вероятностный метод выборки, в соответствии с которым сначала задают произвольную от­правную точку, а затем из основы выборочного наблюдения последовательно выбирают каждый i-й элемент.

Стратифицированная, расслоенная выборка (stratified sampling) Двухэтапный метод вероятностной выборки, согласно которому генеральная совокупность сначала делится на подгруппы или слои (страты). Затем элементы случайным образом вы­бираются из каждого слоя.

Кластерная выборка (cluster sampling) Сначала изучаемая совокупность делится на взаимоисключающие и взаимодополняющие подгруппы, называемые кластерами. Затем с помощью вероятностного метода выборки, та­кого как простая случайная выборка, отбираются кластеры. В выборку включаются либо все элементы отобранного кластера, либо проводится их отбор вероятностным методом.

Территориальная выборка (area sampling) Распространенная форма кластерной выборки, в которой кластеры состоят из округов, жи­лых районов, кварталов или других географических территорий.

Вероятностная выборка, пропорциональная объему (Probability Proportionate to size Sampling - PPS) Метод отбора, согласно которому кластеры выбираются с вероятностью, пропорциональной их объему, а вероятность выбора единицы из отобранного кластера обратно пропорцио­нальна его объему.

Последовательная выборка (sequential sampling) Метод вероятностный выборки, согласно которому отбор элементов генеральной совокупности проводится последовательно, на каждом этапе собирается и анализируется информация и принимается решение о дополнительном отборе элементов генеральной совокупности.

Метод двойного контроля (double sampling) Метод выборки, в соответствии с которым некоторые элементы совокупности отбираются дважды.

Выборочное распределение (sampling distribution) Распределение значений выборочных статистик, рассчитанных для каждой возможной вы борки, которую можно получить из изучаемой совокупности при определенном плане вы­борочного наблюдения.

Статистическое заключение (statistical inference) Распространение результатов оценки выборки на оценку совокупности.

Стандартная ошибка (standard error) Среднеквадратичное (стандартное) отклонение выборочного распределения среднего или доли.

Значение z (z value) Количество стандартных ошибок, на которое точка удалена от среднего значения.

Коэффициент охвата (incidence rate) Степень наличия людей, подходящих для участия в исследовании, выраженная в процентах.

Коэффициент завершенности (completion rate) Процент респондентов, соответствующих критериям отбора, которые полностью прошли интервью. Этот показатель позволяет исследователям учитывать ожидаемые отказы людей, отвечающих критериям исследования.

Подстановка (substitution) Процедура, в соответствии с которой исследователь использует вместо неответивших рес­пондентов другие элементы основы выборки, от которых ожидает получить ответ.

Анализ тенденций (trend analysis) Метод корректировки на неполучение данных, в соответствии с которым исследователь пытается проследить тенденцию между ответами респондентов более раннего и более позднего исследований. Эту тенденцию исследователи распространяют на неответивших респондентов, таким образом, оценивая их исследуемые характеристики.

Взвешивание (weighting) Статистическая процедура, в соответствии с которой исследователь делает поправку на от­сутствие ответов, применяя к данным дифференцированные весовые коэффициенты в зави­симости от коэффициентов отклика.

Приписывание (imputation) Метод корректировки на отсутствие ответов, в соответствии с которым исследователь при­сваивает значения исследуемой характеристики неответившим респондентам, учитывая идентичность переменных, присущих неответившим и ответившим респондентам.

Стимулирование ответов (probing) Метод стимулирования, применяемый для того, чтобы побудить респондента расширить или пояснить ответ, а также помочь ему сосредоточиться на конкретном аспекте интервью.

Выборочный контроль (sampling control) Предназначен для контроля за строгим соблюдением интервьюерами плана проведения вы­борочного наблюдения, и с целью недопущения отбора единиц выборки по принципу их удобства или доступности для интервьюеров.

Распределение звонков (call disposition) В отчете о распределении звонков фиксируются результаты интервью, проведенных по телефону.

Редактирование (editing) Обработка анкет, повышающая точность и аккуратность представленной в них информации.

Фиксированный код поля (fixed field code) Код, в котором номер записей по каждому респонденту кодируется одним и тем же номе­ром, в одних и тех же столбцах по всем респондентам указываются одни и те же данные.

Кодировочная книга (codebook) Книга, содержащая инструкции по кодированию и необходимую информацию о перемен­ных, используемых в конкретном наборе данных.

Очищение данных (data cleaning) Тщательная и всесторонняя проверка состоятельности собранных данных и работа с пропу­щенными ответами.

Проверка состоятельности данных (consistency checks) Часть процесса очищения собранных данных, когда исследователь выявляет данные, выхо­дящие за пределы конкретного диапазона, и логически непоследовательные ответы либо определяет экстремальные значения. Данные со значениями, не указанными в кодировочной схеме, не принимаются.

Пропущенные ответы (missing responses) Значения переменных, неизвестные по причине того, что респонденты не дали однозначных ответов на предложенный вопрос.

Исключение объекта целиком (casewise deletion) Метод работы с пропущенными ответами, при котором наблюдения или респонденты с пропущенными ответами исключаются из анализа.

Попарное исключение (pairwise delition) Метод работы с пропущенными значениями, в соответствии с которым наблюдения или респонденты с пропущенными данными не отбраковываются автоматически; исследователь во всех своих вычислениях учитывает только наблюдения или респондентов, по которым есть полные ответы.

Взвешивание (weighting) Метод статистической корректировки данных, при котором каждому наблюдению или рес­понденту в базе данных присваивается весовой коэффициент, отображающий степень его значимости по сравнению с другими наблюдениями или респондентами.

Переопределение переменной (variable respecification) Преобразование данных для создания новых переменных либо изменения существующих с тем, чтобы они точнее соответствовали основным задачам исследования.

Фиктивные переменные (dummy variables) Переменные, способные принимать только два значения, обычно 0 или 1.

Преобразование шкалы (scale transformation) Манипулирование значениями шкалы с тем, чтобы иметь возможность сравнивать ее с другими шкалами либо каким-либо другим образом преобразовывать данные и делать их подходящими для анализа.

Нормализация, нормирование (standardization) Корректировка данных для приведения их к одной и той же шкале вычитанием выбороч­ного среднего и деления полученного значения на стандартное отклонение.

Одномерные методы (univariate techniques) Методы статистического анализа, применяемые для анализа данных в случаях, если существует единый измеритель для оценки каждого элемента выборки, либо если этих измерителей несколько, но каждая переменная анализируется отдельно ото всех остальных.

Многомерные методы (multivariate techniques) Методы статистического анализа, применяемые для анализа данных, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше измерителя и эти переменные анализируются одновременно. Данные методы применяются для определения одновременных взаимосвязей между двумя или больше явлениями.

Метрические данные (metric data) Данные, которые по своей природе интервальные или относительные.

Неметрические данные (nonmetric data) Данные, полученные на основе измерений по номинальной или порядковой шкале.

Методы зависимости (dependence techniques) Методы, применяемые в случаях, когда одна или больше переменных идентифицированы как зависимые, а остальные - как независимые.

Методы взаимозависимости (interdependent techniques) Многомерные статистические методы, цель которых - сгруппировать данные по лежащему в основе сходству, что позволяет интерпретировать разные структуры данных. При этом переменные не подразделяются на зависимые и независимые.

Интракультурны и анализ (intracultural analysis) Анализ данных международного характера, проводимый в пределах одной страны.

Панкультурный анализ (pan-cultural analysis) Анализ, охватывающий несколько стран, при котором объединяются и анализируются данные, собранные при опросе респондентов из всех стран.

Межкультурный анализ (cross-cultural analysis) Тип анализа, охватывающего несколько стран, при котором данные сначала группируются по каждой стране, а затем по каждой стране анализируются.

Показатели центра распределения (measures of location) Статистики, которые характеризуют значение признака, вокруг которого концентрируются наблюдения, или, как говорят, показывают центральную тенденцию распределения.

Среднее арифметическое, выборочное среднее (mean) Эта величина получается делением суммы всех имеющихся значений переменной на число значений.

Мода (mode) Значение переменной, которое чаще всего встречается в выборочном распределении.

Медиана (median) Значение переменной, которое приходится на середину распределения частот, т.е. одна половина всех значений больше медианы, а другая половина - меньше.

Показатели вариации (изменчивости) (measures of variability) Статистики, показывающие меру разброса (вариабельность) значений переменной.

Размах вариации (range) Разность между наибольшим и наименьшим значениями переменной в вариационном ряду.

Межквартильный размах (interquartile range) Размах вариации распределения, охватывающий центральные 50% всех наблюдений.

Дисперсия (variance) Среднее из квадратов отклонений переменной от ее средней величины.

Среднеквадратическое (стандартное) отклонение (standard deviation) Корень квадратный из значения дисперсии.

Коэффициент вариации (coefficient of variation) Величина относительной изменчивости переменной, представляющая собой отношение ее стандартного отклонения к ее среднему значению.

Асимметрия (skewness) Характеристика распределения, которая оценивает симметрию расположения значений данных относительно средней.

Эксцесс (kurtosis) Мера относительной крутости кривой распределения частот.

Нулевая гипотеза (null hypothesis) Предположение о том, что между определенными статистическими параметрами генеральной совокупности (средними или долями) не существует связи или различия. Ее подтверждение не требует от компании каких-либо действий.

Альтернативная гипотеза (alternative hypothesis) Утверждение о том, что между определенными статистическими параметрами (средними или долями) генеральной совокупности есть связь или различия. Ее подтверждение означа­ет, что руководству компании следует предпринимать какие-либо действия или менять свои взгляды на положение дел.

Односторонний критерий (one-tailed test) Критерий проверки нулевой гипотезы, когда альтернативная гипотеза имеет четкую направленность.

Двусторонний критерий (two-tailed test) Критерий проверки нулевой гипотезы, когда альтернативная гипотеза не имеет четкой на­правленности.

Выборочная статистика критерия (test statistic) Мера соответствия выборки нулевой гипотезе. Она часто подчиняется таким распространен­ным распределениям, как нормальное, Стьюдента (t-распределение) или хи-квадрат рас­пределение.

Ошибка I рода (Type I error) Также известная под названием альфа-ошибка, имеет место тогда, когда по результатам выборочного распределения отклоняют нулевую гипотезу, которая на самом деле верна.

Уровень значимости (level of significance) Вероятность ошибки первого рода.

Ошибка II рода (Type I error) Также известна под названием бета-ошибка, имеет место тогда, когда результаты выборки ведут к принятию нулевой гипотезы, которая фактически ошибочна.

Мощность статистического критерия (power of a test) Вероятность отклонения нулевой гипотезы, когда она фактически неверна и должна быть отвергнута.

Построение таблиц сопряженности признаков, кросс-табуляция (cross-tabulation) Статистический метод, который одновременно характеризует две или больше переменных и заключается в создании таблиц сопряженности признаков, отражающих совместное распре­деление двух или больше переменных с ограниченным числом категорий или определен­ными значениями.

Таблицы сопряженности признаков (contingency tables) Таблица кросс-табуляции состоит из ячеек, в которых приведены комбинации категорий двух переменных.

Критерий хи-квадрат (chi-square statistic, Х²) Критерий, используемый для проверки статистической значимости наблюдаемых связей в таблицах сопряженности признаков. Он помогает определить наличие или отсутствие систематической связи между двумя переменными.

Распределение X² (Chi-square distribution) Асимметричное распределение, форма которого зависит исключительно от числа степеней свободы. С ростом числа степеней свободы хи-квадрат распределение более симметрично.

Фи-коэффициент (phi coefficient, φ) Мера тесноты связи переменных для конкретного вида таблицы: с двумя рядками и двумя колонками (таблица 2 х 2).

Коэффициент сопряженности признаков (contingency coefficient) Мера тесноты связи в таблицах любого размера.

V-коэффициент Крамера (Cramer's V) Мера тесноты связи, используемая в таблицах, больших по размеру, чем 2x2.

Асимметрический коэффициент "лямбда" (asymmetric lambda)

Мера выраженного в процентах улучшения прогнозирования значения зависимой перемен­ной при данном значении независимой переменной. Значения коэффициента "лямбда" ле­жат в пределах от 0 до 1.

Симметричный коэффициент "лямбда" (symmetric lambda) Симметричный коэффициент "лямбда" не дает предположения о том, какая из переменных зависимая. Он измеряет общее улучшение прогнозирования, когда прогноз уже сделан в обоих направлениях.

Тау b (tau b) Вычисляемая статистика, которая измеряет связь между двумя порядковыми переменными. Она вычисляется с учетом числа связанных рангов, и ее лучше использовать для квадратных таблиц.

Тау с (tau с) Вычисляемая статистика, измеряющая связь между двумя порядковыми переменными. Она вычисляется с учетом числа связанных рангов, и ее лучше использовать, когда таблица пе­ременных не квадратна, а прямоугольна.

Статистика "гамма" (gamma) Вычисляемая статистика, измеряющая связь между двумя порядковыми переменными. Она не делает поправку на связанные ранги.

Параметрические методы проверки гипотез (parametric tests) Предполагают, что изучаемые переменные измерены с помощью интервальной шкалы.

Непараметрические методы проверки гипотез (nonparametric tests) Предполагают, что переменные измерены с помощью номинальной или порядковой шкал.

Т-критерий (t-test) Одномерный метод проверки гипотез, использующий t-распределение. Применяется, если стандартное отклонение неизвестно и размер выборки мал.

Т-статистика (t-statistic) Статистика, подразумевающая, что переменная имеет колоколоподобное распределение, среднее известно (или предполагается, что известно) и дисперсия генеральной совокупно­сти определена по данным выборки.

Т-распределение (t-statistic) Симметричное колоколоподобное распределение, используемое для проверки выборок не­большого размера (n < 30).

Z-критерий (z-test) Одномерный метод проверки гипотезы, использующий стандартное нормальное рас­пределение.

Независимые выборки (independent samples) Две выборки, экспериментально не связанные между собой. Измерения, проведенные в од­ной выборке, не оказывают влияния на значения переменных в другой.

F-критерий, или критерий Фишера (F-test) Статистический критерий для проверки равенства двух дисперсий из двух совокупностей.

F-статистика (F-statistic) F-статистика представляет собой отношение двух выборочных дисперсий.

F-распределение (F-distribution) Распределение частот, зависящее от значений степеней свободы: числа степеней свободы в числителе и знаменателе.

Парные или связанные выборки (paired samples) В проверке гипотез наблюдения называют парными, если два набора наблюдений относятся к одним и тем же респондентам.

t -критерий парных выборок (paired samples t-test) Критерий для различий средних значений парных выборок.

Критерий согласия Колмогорова-Смирнова для одной выборки (Kolmogorov-Smirnov (K-S) one-sample test) Непараметрический метод проверки степени согласия эмпирической функции распределе­ния переменной с определенным теоретическим законом распределения.

Критерий серий (runs test) Критерий случайности для дихотомической переменной.

Биномиальный критерий (binomial test) Статистический критерий согласия для дихотомических переменных. Он проверяет степень согласия наблюдаемого числа наблюдений в каждой категории с числом наблюдений, ожидаемым в условиях конкретного биномиального распределения.

U-критерий Манна-Уитни (Mann-Whitney U-test) Статистический критерий для переменной, измеренной с помощью порядковой шкалы, ко­торый сравнивает различие в показателях положения двух совокупностей, исходя из на­блюдений, взятых из двух независимых выборок.

Двухвыборочный медианный критерий (two-sample median test) Непараметрический метод проверки, который определяет, действительно ли две группы взяты из совокупностей с одной и той же медианой. Медианный критерий не такой мощ­ный, как U-критерий Манна-Уитни.

Двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова (Kolmogorov-Smirnov two-sample test) Непараметрический метод проверки, действительно ли две совокупности подчиняются од­ному и тому же закону распределения. Этот критерий учитывает любые различия между двумя распределениями, включая медиану, вариацию и асимметрию.

Критерий попарных сравнений Уилкоксона (Wilcoxon matched-pairs signed-ranks test). Непараметрический метод проверки, посредством которого анализируют разности между парными наблюдениями, учитывая их величину.

Критерий знаков (sign test) Непараметрический критерий для изучения разностей в показателях центральной тенденции двух генеральных совокупностей на основе парных наблюдений, который только сравнивает знаки разностей между парами переменных, но не учитывает величину разностей.

Дисперсионный анализ (analysis of variance — ANOVA) Статистический метод изучения различий между выборочными средними для двух или больше совокупностей.

Фактор (factors) Категориальная независимая переменная. Чтобы использовать дисперсионный анализ, не­зависимые переменные должны все быть категориальными (неметрическими).

Факторный эксперимент (условия испытаний) (treatment) В дисперсионном анализе конкретная комбинация категорий (уровней) факторов.

Однофакторный дисперсионный анализ (one-way analysis of variance) Метод дисперсионного анализа, при котором используется только один фактор.

Многофакторный дисперсионный анализ (n-way analysis of variance) Модель дисперсионного анализа, которая включает два или больше факторов.

Ковариационный анализ, ANCOVA (analysis of covariance — ANCOVA) Специальный метод анализа дисперсий, в котором эффекты одной или больше сторонних переменных, выраженных в метрической шкале, удаляют из зависимой переменной перед выполнением дисперсионного анализа.

Ковариата (covariates) Метрическая независимая переменная, используемая в ковариационном анализе (ANCOVA).

Разложение полной вариации (decomposition of the total variation) В однофакторном дисперсионном анализе разделение вариации, зависимой переменной, на вариацию, обусловленную различием средних внутри групп плюс вариацию, обуслов­ленную внутригрупповой изменчивостью.

Множественная корреляцией η² (multiple η²) Степень объединенного влияния двух (или более) факторов, или полный эффект.

Значимость полного эффекта (significance of the overall effect) Проверка наличия различий между некоторыми из групп факторного эксперимента.

Значимость эффекта взаимодействия (significance of the interaction effect) Проверка значимости взаимодействия между двумя или больше независимыми переменными.

Значимость главного эффекта каждого фактора (significance of the main effect of each factor) Проверка значимости главного эффекта для каждого отдельного фактора.

Упорядоченное взаимодействие (ordinal interaction) Ранжированный порядок эффектов, связанных с одним фактором, не меняется вдоль уров­ней второго фактора.

Неупорядоченное взаимодействие (disordinal Interaction) Изменение ранжированного порядка эффектов одного фактора вдоль уровней другого.

Омега в квадрате, ω² (omega squared, ω²) Критерий, указывающий долю вариации зависимой переменной, обусловленную влиянием конкретной независимой переменной (фактором).

Метод контрастов (contrast) В дисперсионном анализе метод проверки различий среди двух или больше средних групп факторного эксперимента.

Априорные контрасты (a priori contrasts) Контрасты, которые определяют до проведения анализа, опираясь на теоретические иссле­довательские выкладки.

Апостериорные контрасты (a posteriori contrasts) Контрасты, сделанные после анализа. Обычно они представляют собой критерии множест­венных сравнений.

Критерии множественных сравнений (multiple comparison tests) С помощью апостериорных контрастов строятся итоговые доверительные интервалы, кото­рые можно использовать для попарных сравнений всех средних, присущих всем комбина­циям условий, используемых в рамках эксперимента.

Дисперсионный анализ с повторными измерениями (repeated measures analysis of variance) Метод дисперсионного анализа, используемый, когда одни и те же респонденты под­вергаются разным условиям эксперимента с повторными измерениями одних и тех же переменных.

Неметрический дисперсионный анализ (nonmetric analysis of variance) Методом дисперсионного анализа проверяется различие центральных значений тенденций более, чем двух групп, когда зависимая переменная измерена порядковой шкалой.

k-выборочный медианный тест (k-sample median test) Непараметрический критерий, используемый для проверки различий, когда число выборок больше двух и когда зависимая переменная измерена с помощью порядковой шкалы.

Однофакторный дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса (Kruskal-Wallis one-way analysis of variance) Неметрический ANOVA критерий, который использует значение ранга (порядковую стати­стику) каждого случая, а не просто его положение относительно медианы.

Многомерный дисперсионный анализ (MANOVA) (multivariate analysis of variance — MANOVA) Метод ANOVA, использующий две или больше метрических зависимых переменных.

Ковариация (covariance) Систематическая взаимосвязь между двумя переменными, при которой изменение одной переменной вызывает соответствующее изменение другой переменной (COVxy).

Коэффициент пар­ной корреляции, r (product moment correlation r) Статистический показатель, характеризующий степень тесноты связи между двумя метриче­скими переменными.

Частный коэффициент корреляции (partial correlation coefficient) Мера зависимости между двумя переменными после фиксации (исключения, корректиров­ки) эффектов одной или нескольких переменных.

частичный коэффициент корреляции (part correlation coefficient) Мера зависимости между Y и X, когда линейные эффекты других независимых переменных исключены из X (но не из Y).

Коэффициент неметрической корреляци (nonmetric correlation) Показатель корреляции для двух неметрических переменных, в котором используются ранги переменных.

Регрессионный анализ (regression analysis) Статистический метод установления формы и изучения связей между метрической зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

Парная регрессия (bivariate regression) Метод установления математической (в форме уравнения) зависимости между двумя мет­рическими переменными: зависимой и независимой.

Метод наименьших квадратов (least-squares procedure) Метод, используемый для расчета параметров уравнения линейной регрессии, когда на ос­нове поля корреляции минимизируются расстояния по вертикали всех точек поля от графи­ка регрессии.

Множественная регрессия (multiple regression) Статистический метод, с помощью которого можно вывести математическую зависимость между двумя или больше независимыми переменными и зависимой переменной, выра­женной с помощью интервальной или относительной шкалы.

Остаток, остаточный член (residual) Разность между наблюдаемым значением Y_i теоретическим значением, предсказанным регрессионным уравнением Y₁ .

Пошаговая регрессия (stepwise regression) Регрессионная процедура, в которой предикторы по очереди вводят или выводят из уравнения регрессии.

Мультиколлинеарность (multicollinearity) Состояние очень высокой степени корреляции между независимыми переменными.

Перекрестная проверка (cross-validation) Проверка достоверности модели, с помощью которой изучают, применима ли регрессионная модель для анализа сопоставимых данных, не использовавшихся при построении исходной модели.

Двойная перекрестная проверка (double cross-validation) Специальная форма проверки, в которой выборку делят на две равные части. Одна поло­вина служит расчетной выборкой, а вторая - контрольной. Затем роли выборок меняются, и перекрестную проверку повторяют.

Дискриминантный анализ (discriminant analysis) Метод для анализа данных маркетинговых исследований в том случае, когда зависимая пе­ременная категориальная, а предикторы (независимые переменные) интервальные.

Дискриминантная функция (discriminant functions) Выведенная посредством дискриминантного анализа линейная комбинация независимых переменных, с помощью которой можно наилучшим образом различить (дискриминиро­вать) категории зависимой переменной.

Дискриминантный анализ для двух групп (two-group discriminant analsysis) Метод дискриминантного анализа, когда зависимая переменная имеет две категории.

Множественный Дискриминантный анализ (multiple descriminant analysis) Метод дискриминантного анализа, когда у зависимой переменной имеется три или больше категорий.

Модель дискриминантного анализа (discriminant analysis model) Статистическая модель, лежащая в основе дискриминантного анализа.

Анализируемая выборка (analysis sample) Часть общей выборки, которую используют для вычисления дискриминантной функции.

Проверочная выборка (validation sample) Часть общей выборки, которую используют для проверки результатов расчета на основании анализируемой выборки.

Прямой метод (direct method) Метод дискриминантного анализа, в котором дискриминантную функцию вычисляют при одновременном введении всех предикторов.

Пошаговый дискриминантный анализ (stepwise discriminant analysis) Дискриминантный анализ, при котором предикторы вводятся последовательно, в зависимости от их способности различить группы.

Характеристическая структура (characteristic profile) Средство интерпретации результатов дискриминантного анализа описанием каждой группы через групповые средние для предикторов.

Коэффициент результативности (hit ratio) Процент случаев, верно классифицированных с помощью дискриминантного анализа.

Территориальная карта (territorial map) Инструмент для оценки результатов дискриминантного анализа на основе построения диа­граммы групповой принадлежности каждого случая.

Метод Махаланобиса (Mahalanobis procedure) Пошаговый метод, используемый в дискриминантном анализе для максимизации обобщен­ной меры расстояния между двумя самыми близкими группами.

Факторный анализ (factor analysis) Класс методов, используемых, главным образом, для сокращения числа переменных и их обобщения.

Метод анализа взаимозависимости (interdependence technique) Многомерный статистический метод, в котором изучают всевозможные варианты взаимоза­висимых связей.

Фактор (factor) Латентная переменная, конструируемая таким образом, чтобы можно было объяснить кор­реляцию между набором переменных.

Анализ главных компонент (principal components analysis) Метод факторного анализа, который учитывает всю дисперсию данных.

Анализ общих факторов (common factor analysis) Метод факторного анализа, который оценивает факторы только по общей (для всех факто­ров) дисперсии.

Ортогональное вращение (orthogonal rotation) Вращение факторов, при котором сохраняется прямоугольная система координат.

Метод варимакс, или вращение, максимизирующее дисперсию) (varimax procedure) Ортогональный метод вращения факторов, который минимизирует число переменных с вы­сокими значениями нагрузок, усиливая тем самым интерпретируемость факторов.

Косоугольное вращение (oblique rotation) Вращение факторов, при котором не сохраняется прямоугольная система координат.

Значение фактора (factor scores) Суммарное значение, полученное для каждого респондента на основании всех факторов.

Переменные-заменители (surrogate variables) Часть набора исходных переменных, выбранных для последующего анализа.

Евклидово расстояние (euclidean distance) Квадратный корень из суммы квадратов разностей в значениях для каждой переменной.

Иерархическая кластеризация (hierarchical clustering) Метод кластеризации, характеризующийся построением иерархической, или древовидной, структуры.

Агломеративная, или объединительная, кластеризация (agglomerative clustering) Иерархический метод кластеризации, при которой каждый объект первоначально находится в отдельном кластере. Кластеры формируют, группируя объекты каждый раз во все более и более крупные кластеры.

Разделяющая, или дивизивная, кластеризация (divisive clustering) Иерархический метод кластеризации, при котором все объекты первоначально находятся в одном большом кластере. Кластеры формируют делением этого большого кластера на бо­лее мелкие.

Методы связи (linkage methods) Агломеративные методы иерархической кластеризации, которые объединяют объекты в кластер, исходя из вычисленного расстояния между ними.

Метод одиночной связи (single method) Метод связи, в основе которого лежит минимальное расстояние между объектами, или правило ближайшего соседа.

Метод полной связи (complete linkage) Метод связи, в основе которого лежит максимальное расстояние между объектами, или правило дальнего соседа.

Метод средней связи (average linkage) Метод связи, в основе которого лежит среднее значение всех расстояний, измеренных между объектами двух кластеров, при этом в каждую пару входят объекты из разных кластеров.

Дисперсионный метод (variance methods) Агломеративный метод иерархической кластеризации, в котором кластеры формируют так, чтобы минимизировать внутрикластерную дисперсию.

Метод Варда (Ward's procedure) Дисперсионный метод, в котором кластеры формируют таким образом, чтобы минимизиро­вать квадраты евклидовых расстояний до кластерных средних.

Центроидный метод (centroid method) Дисперсионный метод иерархической кластеризации, в котором расстояние между двумя кластерами представляет собой расстояние между их центроидами (средними для всех пе­ременных).

Неиерархические методы кластеризации, метод k-средних (nonhierarchical clustering, k-means clustering) Метод, который вначале определяет центр кластера, а затем группирует все объекты в пре­делах заданного от центра порогового значения.

Последовательный пороговый метод (sequential threshold method) Неиерархический метод кластеризации, при котором выбирают кластер и все объекты, на­ходящиеся в пределах заданного от центра порогового значения, группируют вместе.

Параллельный пороговый метод (parallel threshold method) Неиерархический метод кластеризации, при котором одновременно определяют несколько кластерных центров. Все объекты, находящиеся в пределах заданного центром порогового значения, группируют вместе.

Метод оптимизирующего распределения (optimizing partitioning method) Неиерархический метод кластеризации, который позволяет поставить объекты в соответствие другим кластерам (перераспределить объекты), чтобы оптимизировать суммарный критерий.

Многомерное шкалирование (ММШ) (Multidimensional Scaling — MDS) Класс методов для представления восприятий и предпочтений респондентов в пространстве с помощью наглядного изображения.

Непрямые подходы сбора данных в ММШ (derived approaches) Методика сбора данных о восприятии в ММШ, основанная на характеристиках объектов и требующая, чтобы респонденты оценивали объекты по определенным характеристикам с использованием семантической дифференциальной шкалы или шкалы Лайкерта.

Неметрические методы ММШ (nonmetric MDS) Методы многомерного шкалирования, который используется тогда, когда исходные данные порядковые.

Метрические методы ММШ (Metric MDS) Методы многомерного шкалирования, используемый тогда, когда исходные данные метрические.

Критерий изогнутости (elbow criterion) Используемый в многомерном шкалировании график зависимости стресса от размерности пространства. Точка, в которой наблюдается поворот или резкий изгиб, указывает на соот­ветствующее число размерностей.

Внутренний анализ предпочтений (internal analysis of preferences) Метод такой компоновки пространственной карты, что она представляет точки или векторы, соответствующие и торговым маркам, и респондентам. Пространственную карту получают исключительно из данных о предпочтениях.

Внешний анализ предпочтений (external analysis of preferences) Метод такой компоновки пространственной карты, что в результате она представляет идеальные точки или векторы, нанесенные на карту, полученную на основе данных о восприятии.

Анализ соответствий (correspondence analysis) Метод ММШ для шкалирования качественных данных на основе шкалирования рядков и колонок в исходной таблице сопряженности в соответствующие единицы так, чтобы их представить графически в том же пространстве с возможно более низкой размерностью.

Совместный анализ (conjoint analysis) Метод, с помощью которого маркетологи пытаются определить относительную важность, которую придают потребители ясно выраженным характеристикам, а также полезность, которую они связывают с уровнями характеристик.

Гибридный совместный анализ (hybrid conjoint analysis) Форма совместного анализа, которая упрощает задачу сбора данных и определяет избран­ные взаимодействия, а также все главные эффекты.

СТАТИСТИКИ И ТЕРМИНЫ, СВЯЗАННЫЕ С СОВМЕСТНЫМ АНАЛИЗОМ

Функции частной ценности (part-worth functions), или функции полезности. Эти функции описывают полезность, которую потребители присваивают уровням каждой характеристики.

Веса относительной важности (relative importance weights). Показывают, какие характеристи­ки больше всего влияют на выбор потребителя.

Атрибутивные уровни, уровни характеристик (attribute levels). Показывают значения харак­теристик.

Полные профили (full profiles). Полные профили или конкурентные профили торговых ма­рок, построенные на базе всех характеристик с использованием их уровней.

Парные таблицы (pairwise tables). Таблицы, в которых респонденты одновременно оценива­ют по две характеристики до тех пор, пока не оценят все пары характеристик.

Циклические планы (cyclical designs). Планы, используемые для снижения числа попар­ных сравнений.

Планы дробных факторных экспериментов (fractional factorial designs). Планы, используем для снижения числа профилей объектов, определяемых в полнопрофильном методе.

Ортогональные таблицы (orthogonal arrays). Специальный класс планов дробных факторных экспериментов, который позволяет эффективно оценивать все главные эффекты.

Внутренняя достоверность (internal validity). Определяется на основе корреляции предсказанных оценок проверочных объектов с оценками объектов, данными респондентами.

Гибридный совместный анализ (hybrid conjoint analysis)

Форма совместного анализа, которая упрощает задачу сбора данных и определяет избран­ные взаимодействия, а также все главные эффекты.

Секторная диаграмма (pie chart) Круговая диаграмма, поделенная на секторы.

Линейная диаграмма (line chart) Диаграмма, на которой ряд точек данных связан непрерывной линией.

Слоистая диаграмма (stratum chart) Набор линейных диаграмм, в котором данные последовательно объединены по рядам. Об­ласти между линиями отражают разрыв в значениях соответствующих переменных.

Пиктографик (pictograph) Графическое изображение, в котором для показа данных используют небольшие картинки или символы.

Столбчатая диаграмма (bar chart) Диаграмма, которая показывает данные в виде столбиков, расположенных вертикально или горизонтально.

Гистограмма (histogram) Вертикальная столбчатая диаграмма, в которой высота столбиков представляет относитель­ную или кумулятивную частоту события.

Принцип "говорите им" ("tell them" principle) Эффективное правило презентации. Этот принцип гласит: рассказывайте слушателям то, что вы намерены сказать им; говорите для них и говорите им то, что вы уже говорили.

Принцип KISS ("KISS them" principle) Принцип представления доклада, который гласит: "Держись просто и открыто".

Конструктивная эквивалентность (construct equivalence) Связана с тем, имеют ли рассматриваемые в маркетинге конструкции одинаковое значение и значимость в разных странах.

Концептуальная эквивалентность (conceptual equivalence) Проблема, относящаяся к эквивалентности конструкций, связана с тождественностью интер­претацией в разных странах следующих понятий: торговые марки, товары, поведение по­требителя и маркетинговые действия.

Функциональная эквивалентность (functional equivalence) Проблема, относящаяся к эквивалентности конструкций, которая связана с тем, выполняет ли в разных странах данное понятие одну и ту же роль или функцию.

Эквивалентность категории (category equivalence) Проблема, относящаяся к эквивалентности конструкций, которая связана с тем, действи­тельно ли категории в которые объединены такие объекты, как товары, торговые марки и поведение, одинаковы в разных странах.

Операционная эквивалентность (operational equivalence) Проблема, связанная с тем, каким образом в разных странах на основе теоретических кон­струкций проводят необходимые измерения.

Эквивалентность объекта (item equivalence) Понятие, предполагающее, что в разных странах для измерения должен использоваться один и тот же инструмент.

Скалярная эквивалентность (scalar equivalence) Демонстрация того, что два респондента, проживающие в разных странах и выбирающие одинаковое значение некоторой переменной, оценят ее на одном и том же уровне в одном и том же тесте.

Лингвистическая эквивалентность (linguistic equivalence) Эквивалентность разговорной и письменной языковых форм, используемых в методах оценки (шкалах) и анкетах.

Обратный перевод (back translation) Метод перевода, при котором переводчик, родным языком которого является язык, на ко­торый переводится анкета, переводит ее с языка оригинала. Эта версия перевода затем пе­реводится обратно на язык оригинала другим переводчиком, для которого язык оригиналь­ного текста родной. После этого можно найти ошибки.

Параллельный перевод (parallel translation) Метод перевода, при котором несколько переводчиков, каждый из которых владеет, по крайней мере, двумя языками, обсуждают альтернативные версии анкеты и вносят правки до тех пор, пока не достигнут полного согласия.

Этика (ethics) Оценка и демонстрация того, верное или неверное, хорошее или плохое конкретное действие.

Заинтересованные стороны (stakeholders) Любая группа лиц или отдельный человек, кто вовлечен в процесс маркетинговых исследо­ваний. Выделяют четыре заинтересованных стороны: общественность в широком смысле слова; респонденты, участвующие в исследовании; клиент и исследователь.

Неполное составление отчета (incomplete reporting) Имеет место тогда, когда фирма-заказчик или исследователь не показывают результаты исследования во всей полноте.

Составление отчета, вводящего в заблуждение (misleading reporting) Искажение информации об исследовании, выражающееся в том, что, хотя представленная общественности информация и корректна, но, исходя из нее, у общественности может сложится неверное впечатление.

Предвзятое исследование (biased research) Необъективно выполненное исследование, приводящее к неверным данным.

Саджинг (sugging) Использование маркетингового исследования для сознательного сокрытия попытки продажи товаров респонденту.

Фраджинг (frugging) Использование маркетингового исследования для сознательного сокрытия деятельности по привлечению средств.

Методы, являющиеся собственностью фирмы (proprietary techniques) Методы исследования, которые считаются интеллектуальной собственностью исследователь­ской фирмы.

Когнитивное развитие морали (Cognitive Moral Development — CMD) Когнитивное развитие морали происходит на трех уровнях: преднормативные требования морали связаны с самим человеком и внешними стимулами или наказаниями; нормативные требования морали связаны с ожиданиями общества или других больших референтных групп в отношении того, что истинно, а что нет, и постнормативные требования морали связаны с истиной, которая стоит выше личных или групповых ценностей. Каждый уровень состоит из двух этапов.

Телеология (teleology) Степень этичности зависит от результатов или действий, которые являются следствием при­нятого решения. Другими словами, цель оправдывает средства.

Эгоизм (egoism) Индивидуалистская точка зрения в телеологии, руководствуясь которой человек предпри­нимает действие, которое приводит к наивысшему для него самого благу (в близкой или далекой перспективе).

Утилитаризм (utilitarianism) Точка зрения телеологии о том, что человек предпринимает действие, которое приводит к максимизации блага для всех заинтересованных сторон, даже если это благо нельзя в рав­ной степени распределить между всеми.

Деонтология (deontology) Неконсеквенциалистский подход к этической оценке, фокусирующий внимание на намере­ниях, стоящих за решением следовать определенной альтернативе, а не на последствиях принятого решения

Категорический императив Канта (Kant's categorical imperative) Деонтологическая точка зрения, которая утверждает, что нравственны только те направле­ния действия, которые могут служить универсальным правилом, устраивая противополож­ные стороны.

Гибридный подход (hybrid) Подход, который сочетает в себе телеологию и деонтологию.

Система первого взгляда Росса (Ross's prima face framework) Гибридная точка зрения, которая отмечает, что императивы часто противоречивы. Чтобы принять решение, необходимо определить приоритеты или выявить наиболее значимый и решающий императив.

Объективизм (objectivism) Точка зрения, что вместо беспокойства о том, каким должно быть поведение, следует попытаться справиться с проблемой безнравственного поведения или исключить возможность его существования.