Вопрос №2 (по вариантам)

1. Объясните разницу между вторичной и первичной информацией. Какие преимущества и недостатки как вторичной, так и первичной информации?

2. Охарактеризуйте методы измерения ожиданий. Методики ранжирования ожиданий. Виды рейтинговых шкал.

3. Охарактеризуйте формы ответов на вопрос при анкетировании.

4. Охарактеризуйте этапы разработки анкеты.

5. Опишите методы проведения наблюдений. Какие преимущества и недостатки наблюдения по сравнению с опросом.

6. Что такое уровень стандартизации анкеты? Когда используются стандартизированные и нестандартизированные анкеты?

7. Охарактеризуйте методы анкетирования. Проанализируйте их преимущества и недостатки.

8. Охарактеризуйте основные типы первичных данных, которые собирают в процессе маркетинговых исследований.

9. Основные альтернативные средства получения первичных данных.

10. Что такое стандартизированное маркетинговое обслуживание? Для чего используют данные, полученные службой стандартизированной маркетинговой информации?

Вопрос №3

Укажите, какие из перечисленных в вашем варианте типов выборок относятся к вероятностным, а какие к детерминированным.

Дайте краткую характеристику типам выборок вашего варианта.

Таблица 2 – Исходные данные к вопросу №3

Номер варианта
1	2	3	4	5	6	7	8	9	0
Пр.	Нп.	Кв.	Ст.	Прс.	Гр.	Нп.	Гр.	Ст.	Прс.
Ст.	Прс.	Гр.	Кв.	Кв.	Прс.	Ст.	Нп.	Пр.	Гр.
Кв.	Пр.	Нп.	Гр.	Нп.	Ст.	Пр.	Кв.	Нп.	Ст.
Гр.	Ст.	Прс.	Нп.	Пр.	Пр.	Кв.	Прс.	Гр.	Кв.

Принятые сокращения:

Пр – преднамеренная выборка;

Ст. – стратифицированная выборка;

Кв. – квотная выборка;

Гр. – групповая выборка;

Нп. – нерепрезентативна выборка;

Прс. – простая выборка.

Практическое задание №1

Вы исследуете уровень дохода среди потребителей с целью определения потребительского спроса.

Известен максимальный уровень дохода среди исследуемой группы потребителей.

Определите объем простой случайной выборки, необходимый для получения репрезентативной выборки при заданном доверительном уровне и заданной точности результата.

Таблица 3 – Исходные данные к практическому заданию №1

Вариант	1	2	3	4	5	6	7	8	9	0
Максимальный доход, грн.	1500	1700	1800	1300	1200	1600	2000	1600	1400	1500
Доверительный интервал, %	95	95	95	99	99	95	95	99	99	99
Уровень точности, грн. +/-	50	40	30	20	40	60	70	80	50	40

Для доверительного уровня 95% принять z равным 2, а для уровня 99% – равным 3.

Практическое задание №2

В анкете предусмотрено три вопроса:

1) Имеете ли Вы автомобиль?

2) Какой уровень ваших доходов?

3) Оцените с помощью шкалы качество вашего автомобиля.

Ориентировочный процент лиц, которые имеют автомобиль - 20%.

Максимальный типичный уровень дохода 6000 грн.

При ответе на третий вопрос используется маркетинговая шкала (табл.4).

Уровень достоверности исследования задан в табл.4.

Точность по каждому вопросу должна составить: по первому вопросу +/- 1%; по второму вопросу +/- 50 грн., по третьему вопросу +/- 0,1 балла.

Определите необходимый объем выборки.

Таблица 4 – Исходные данные к практическому заданию №2

Пока-за-тели	Номер варианта
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	0
Вид шка-лы	Стэ-пела	Лай-керта	Се-ман-тич.	Лай-керта	Лай-керта	Стэ-пела	Се-ман-тич.	Стэ-пела	Се-ман-тич.	Лей-керта
Досто-вер-ность, %	95	95	99	95	99	99	99	95	95	99

Практическое задание №3

Компания продает свой товар в разных регионах по разной цене. Маркетинговому отделу поручено проанализировать зависимость объемов продаж от цены на товар и определить регрессионную функцию, которая описывает эту зависимость, а также проанализировать статистическое качество построенной модели.

Кроме того, необходимо дать маркетинговую (содержательную) интерпретацию полученных результатов.

Данные в условных единицах по объему продаж по регионам и цены на товар по регионам (вариантам) приведенные в таблице 5.

Таблица 5 – Наблюдаемые объемы продаж и цены на товар по регионам (по вариантам)

Регион	Объем продаж	Цены на товар (по вариантам)
		0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	200	94	95	93	96	93	94	96	96	94	95
2	150	105	104	102	103	104	107	105	106	102	103
3	140	102	107	105	104	105	103	102	104	105	104
4	150	106	103	103	102	105	103	102	104	105	104
5	170	101	100	100	102	98	99	99	102	98	100
6	210	95	93	95	98	96	96	94	94	94	93
7	220	96	93	93	93	95	96	94	93	93	94
8	180	93	96	97	100	98	94	100	99	98	96
9	130	105	107	106	106	106	107	105	105	104	106
10	160	101	102	100	103	99	102	99	104	100	99

Задание выполняется средствами электронной таблицы MS Excel в следующей последовательности.

1. Данные наблюдений отсортировать по возрастанию значений цены на товар.

2. На основании наблюдаемых значений объема продаж и соответствующих им значений цен на товар построить парную линейную регрессионную модель с помощью инструмента MS Excel Анализ Данных/Регрессия.

Пример заполнения диалогового окна инструмента Анализ Данных/Регрессия:

3. На корреляционном поле (см. График подбора) отобразить две графические зависимости (тип диаграммы – Точечная; вид точечной диаграммы – маркеры, соединенные отрезками прямой):

• график наблюдаемых значений объемов продаж при наблюдаемых значениях цены на товар;

• график предсказанных (по регрессионной функции) значений объемов продаж при наблюдаемых значениях цены на товар.

4. Используя полученные в п.2 таблицы регрессионной статистики:

1) представить оцененное уравнение регрессии;

2) обосновать значимость коэффициента детерминации;

3) сделать вывод об адекватности модели данным наблюдений;

4) обосновать статистическую значимость оценок параметров модели;

5) построить доверительные интервалы для параметров регрессии;

6) чему равен коэффициент корреляции и какие выводы на его основе можно сделать о тесноте связи между объемом продаж и ценой;

7) обосновать возможность использования модели для прогнозирования.

Интерпретация полученных результатов выполняется по следующему шаблону путем заполнения пропусков (…):

• коэффициент детерминации … . Это означает, что … ;

• поскольку Значимость F меньше допустимого уровня значимости 0,05, то с надежностью не ниже ... коэффициент детерминации статистически достоверно отличается от нуля, следовательно, построенную регрессионную модель ... можно считать адекватной наблюдаемым данным и на основе этой модели можно проводить содержательный анализ;

• поскольку …, то с вероятностью … оценка является статистически … , т.е. коэффициент регрессии статистически достоверно отличается от нуля;

• поскольку …, то с вероятностью … оценка является статистически … , т.е. постоянный коэффициент (свободный член) регрессии статистически … ;

• при изменении цены на товар на единицу объем продаж изменится в среднем на ... единиц;

• коэффициент корреляции равен ..., что говорит о тесной линейной связи цены на товар и объема продаж, т.к. … .