danilov_a_n_i_dr_sociologiya

тенциал торговой точки, а также принять решение о ее будущем местора­ сположении.

Расчет проходимости торговой точки — метод количественных исследо­ ваний, предполагающий подсчет количества людей, посещающих данную тор­ говую точку. При этом решаются задачи по оценке эффективности общей работы торговой точки, осуществлению стратегического и тактического маркетингового планирования, выявлению закономерностей распределе­ ния покупательских потоков, прогнозированию посещаемости торговой точки, определению некоторых социально-демографических характери­ стик посетителей.

В настоящее время в маркетинговых исследованиях все чаще использу­ ются качественные методы сбора информации: фокус-группа, реег-группа, глубинное интервью, экспертное интервью, проекционные методы, mystery shopping.

Фокус-группа — это вид дискуссии, проводимой в группах по 8—12 чело­ век под руководством специально подготовленного ведущего (модератора). Люди не должны быть знакомы друг с другом. Основная цель проведения фокус-группы —получение информации о том, что думает группа людей, представляющая конкретный целевой рынок, о проблемах, интересующих заказчика. С помощью данного метода можно изучить потребительское по­ ведение, мотивы выбора, отказа от товара; установить, при каких условиях осуществляется покупка, какие факторы влияют на решение о ней; иссле­ довать психологическое восприятие продукта или услуги потребителями; получить мнение о новых товарах и узнать новые идеи относительно су­ ществующих товаров; развить творческие концепции для рекламных объ­ явлений; выявить предварительную реакцию потребителя на определен­ ные маркетинговые программы. В настоящее время фокус-группы очень популярны, в качественных исследованиях их доля составляет 75 %. Для исследований используются следующие разновидности фокус-групп: фо­ кус-группа с двумя ведущими, фокус-группа с двумя ведущими-оппонен- тами, фокус-группа с респондентом-ведущим, фокус-группа с заказчиком в роли участника, удаленная фокус-группа (проводится с помощью теле­ коммуникационных средств).

Особой разновидностью групповой дискуссии являются реег-группы. Их специфика —меньшее количество участников (обычно 3—5 человек), которые могут быть изначально знакомы. Проведение реег-групп целесо­ образно, когда предусмотрены сложные по строению и тематике вопросы и требуется больший контроль модератора за ходом обсуждения. Инфор­ мация, полученная в ходе реег-групп, позволяет более глубоко раскрыть и изучить многие аспекты потребительского поведения (например, мотива­

ции выбора, покупки, отказа от товара), поскольку небольшое количество участников позволяет детально изучить анализируемую проблему.

Глубинное интервью — это неструктурированное, прямое, личное интер­ вью, которое проводит высококвалифицированный интервьюер для опреде­ ления основных побуждений, эмоций, отношений, убеждений респондента по определенной теме. Глубинное интервью проводится, когда респонденты разбросаны по разным географическим регионам и невозможно провести фокус-группу; когда необходимо исключить влияние мнения других лю ­ дей на ответы респондентов; когда рассказ каждого респондента необхо­ димо выслушать до конца, например, в случае изучения поведения; когда необходимо все время отслеживать поведение и реакцию респондентов, например, в случае изучения нового товара; когда тема является деликат­ ной, например благосостояние, социальный статус, личная гигиена, упо­ требление алкоголя.

Проведение глубинных интервью позволяет представить общерыноч­ ную ситуацию и выделить в ней основные тенденции, оценить работу с поставщиками, рекламную стратегию компании, определить основные устремления конкурентов, факторы и ситуации выбора товара (услуги), потенциальную нишу для нового продукта, описать восприятие отдель­ ных брендов и рекламных материалов, выявить потребительские требова­ ния к товарам (услугам) данной категории и соответствие им изучаемого продукта, описать модели и мотивы поведения потребителей по отноше­ нию к объекту, уточнить профиль потребителей.

Одним из методов проведения глубинного интервью является метод лэддеринга (laddering). Лэддеринг — это процесс, в котором модератор ис­ следует сокровенные, глубинные ощущения респондента, скрывающиеся за его высказываниями относительно предмета исследования. Он представляет собой линию вопросов, позволяющих перейти от выяснения характери­ стик товара к получению представления о характеристиках самого потре­ бителя. Метод дает возможность проникнуть в мир смысловых и ценност­ ных значений последнего, имеет дело с цепочкой смысловых ассоциаций, раскрывающих глубинные ассоциативные смыслы. Лэддеринг основан на теоретической схеме, связывающей поведение потребителей с личност­ ными целями и ценностями, являющимися основой ориентации и моти­ вации человека.

С помощью уточняющих вопросов выявляются наиболее личностные, скрытые причины, побуждающие людей при водить другие высказывания, которые, на первый взгляд, вовсе не представляются сложными или лич­ ностными. Данный метод определяет так называемую горячую точку по­ требителя относительно определенного объекта, что обеспечивает прове­ дение маркетинговых мероприятий на более эффективном уровне.

Лэддеринг отличается от других методик качественных исследований тем, что предназначен для выявления личностных причин, которые стоят за выбором той или иной марки, поэтому интервьюеру необходимо быстро создать комфортную систему общения с респондентом (раппорт).

С помощью данного метода выявляются конкурентные преимущества марок/продуктов на определенном рынке, образы и стили, которые при­ влекут респондентов, описывается язык, которым пользуется респондент, чтобы впоследствии оказать влияние на процесс принятия решения о вы­ боре марки потребителем.

Экспертное интервью — беседа на тему исследования со специалистом определенного рынка. В качестве таких специалистов выступают респонден­ ты, имеющие высокий статус и обладающие компетентностью в изучаемой области. Этот метод применяется с целью понять структуру и тенденции рынка, определить значимые факторы его развития и причинно-следствен­ ные связи процессов, выяснить особенности спроса и предложения, оце­ нить объект с точки зрения потребителей. Проведение экспертных интер­ вью позволяет получить самые «свежие» развернутые данные по изучаемым вопросам, выявить способы мышления и подходы участников рынка к ис­ следуемому предмету, провести диагностику и сформировать прогнозы от­ носительно различных рынков.

Сегодня в сфере маркетинговых исследований все более популярны­ ми становятся проекционные методы, обладающие значительными воз­ можностями в исследовании индивидуальности личности, ее глубинных мотивов и бессознательного поведения, т. е. тех механизмов, которые от­ вечают, например, за выбор того или иного товара из ряда аналогичных.

Проекционные методы — это неструктурированная форма опроса, побужда­ ющая респондентов высказывать свои скрытые мотивы, убеждения или чув­ ства относительно обсуждаемой проблемы, т. е. как бы извлекать их из глу­ бин сознания, демонстрируя исследователю. Респондентов просят объяснить поведение других людей, а не собственное. Пытаясь это сделать, участники опроса непроизвольно выражают свои собственные мотивы, убеждения, и тем самым определяется их собственная позиция. Существуют следующие виды проекционных методов:

•ассоциативные методы —их суть заключается в том, что респондентов просят сказать, написать, выбрать из предложенных вариантов те, которые ассоциируются у них с изучаемым продуктом (используется методика сло­ весных ассоциаций, вербальная и невербальная персонификация, методи­ ка с применением визуальных и/или словесных стимулов);

•методы завершения ситуации — используется методика незакончен­ ных предложений, незавершенных рисунков, бренд-мэппинг (респонден­ ты группируют марки товаров по какому-либо признаку или располагают их в системе координат);

•методы конструирования ситуации —респонденты должны придумать историю, диалог, описать ситуацию, создать коллаж;

•экспрессивные методы предполагают, что респонденту в устной или визуальной форме предлагается некая ситуация. Участник опроса должен выразить те чувства и эмоции, которые испытывают другие люди в данной ситуации (ролевая игра, метод третьего лица).

При использовании данных методик решаются задачи по оценке кон­ цепции товара (вербальные ассоциации, незаконченные предложения), определению группы мотивов пользования тем или иным товаром (неза­ конченные предложения), тестированию названия новых товаров (вербаль­ ные ассоциации), тестированию этикеток, слоганов, упаковки (вербальные ассоциации, картинки, незаконченные предложения).

Mystery shopping (таинственный покупатель, виртуальная покупка) — специфический метод сбора информации, применяющийся с 70-х гг. XXв. в раз­ личных сферах бизнеса. Это метод оценки условий торговли, качества обслу­ живания с помощью покупок, совершаемых специалистами исследовательской компании, т. е. посредством виртуального приобретения продукта. Основ­ ное достоинство данной методики —прямое и при этом скрытое наблю­ дение за сотрудниками, секретность и неожиданность проверки. Это дает возможность оценить качество обслуживания, технику продаж, занятость персонала, оформление зала, фирменный стиль, внешний вид и манеры продавцов, их поведение в конфликтных и нестандартных ситуациях, чест­ ность, результативность тренингов.

3.2.4. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Использование количественных методов сбора данных в социологи­ ческих исследованиях (опросах) обязательно предполагает последующий анализ полученных данных. К примеру, после проведения опроса социо­ лог собрал 1000 анкет, каждая из которых состоит из 100 вопросов. Чтобы получить результаты исследования, надо посчитать, сколько респондентов и как отвечали на все поставленные вопросы. При этом простого подсчета бывает недостаточно, эти ответы надо дифференцировать по полу, возра­ сту, социальному статусу и другим важным для исследователя характери­ стикам респондентов. Кроме того, нужно выяснить, существует ли взаи­ мосвязь между ответами респондентов на тот или иной вопрос, выявить группы респондентов, для которых характерны близкие ответы на вопро­ сы, и ответить на многие другие вопросы, соответствующие задачам данно­ го социологического исследования. Таким образом, модель количествен­ ного анализа данных должна конструироваться социологом еще на этапе

программирования исследования: в процессе формулировки его задач, ин­ терпретации и операционализации основных понятий.

Количественный анализ данных социологических исследований по­ лучил свое развитие на основе общей теории статистики, которая сфор­ мировалась еще в XIX в. В тот период постепенное накопление данных первичного учета, повышение потребности общества в количественных измерениях явлений общественной жизни, вызванных запросами прак­ тической деятельности и наук, изучающих общество, а также одновремен­ ное развитие математических наук привели к необходимости выделения в отдельную область знания такой науки, которая позволяла бы не только осуществлять сбор количественной информации, но и эффективно обра­ батывать, классифицировать, обобщать и интерпретировать ее. Бельгий­ ский статистик А. Кетле сформулировал теорию статистики, определил основные принципы статистического познания, тем самым положив на­ чало новой науке. С тех пор статистика стала неотъемлемой частью науч­ ных исследований, управления, экономической деятельности, охватывая практически все сферы жизнедеятельности общества.

Современную статистику можно рассматривать как комплекс стати­ стических наук, с различных сторон удовлетворяющих потребности лю ­ дей в многообразной количественно-качественной информации. Основа, или теоретический фундамент, этого комплекса —общая теория статисти­ ки, базирующаяся на теории вероятностей и являющаяся важнейшим ин­ струментом исследования во всех науках, оперирующих массовыми фак­ тическими данными. Поскольку каждая наука имеет свой специфический объект исследования, то и использование общей теории статистики в кон­ кретных научных дисциплинах имеет свои особенности, определяемые ха­ рактером той или иной отрасли знания. Это позволяет избежать матема­ тического формализма и упрощенно-схематического подхода к изучению реально существующих явлений и процессов. В результате из общей теории статистики выделились отдельные ветви —прикладные статистики в раз­ личных науках, адаптированные к потребностям и особенностям конкрет­ ных областей научного знания. Эти статистические науки представляют собой методы обработки и анализа массовых количественных данных, ис­ пользуемых в качестве эмпирической базы определенных наук. Так, в тех­ нических науках этот фактический материал представляет собой резуль­ таты испытаний при работе машин и механизмов, в физике —результаты серий физических опытов, в биологии —результаты массовых наблюдений за живыми организмами, в медицине —результаты медицинских обследо­ ваний, в психологии —результаты психологического тестирования, а в со­ циологии —данные опросов, интервью и т. д. Общим для всех прикладных

364 3. Специальные социологические теории

статистических наук является то, что они представляют собой специаль­ ный математико-статистический аппарат для анализа массовых совокуп­ ностей явлений как в естественных и технических, так и общественных науках. А специфика каждой отдельной прикладной статистики состоит в оперировании определенным, конкретным типом статистических сово­ купностей, изучаемых той или иной научной дисциплиной.

Поскольку данные социологических исследований представляют собой результаты массовых опросов, то и количественный анализ таких данных осуществляется методами и приемами специальной науки, имеющей дело с количественными характеристиками массовых явлений, а именно ста­ тистики. За уже достаточно длительный период развития практики такого анализа в социологии сформировалось целое научное направление, кото­ рое получило название «прикладная статистика в социологии» или «стати­ стический анализ данных социологических исследований».

Отметим, что статистическому анализу подвергаются не индивиду­ альные данные какого-либо респондента, а статистическая совокупность этих данных, полученная от целой группы респондентов (опрошенных людей).

Естественно, весьма актуальным является вопрос соответствия резуль­ татов социологического исследования реальным характеристикам изучае­ мой группы населения. Как известно, в ходе проведения социологического исследования опрашивается, как правило, не вся интересующая иссле­ дователя группа людей (это зачастую просто невозможно или очень дол­ го и дорого), а лишь ее часть. Затем по данным опроса части этой группы социолог получает результаты своего исследования, которые потом рас­ пространяются на всю изучаемую совокупность людей. Например, чтобы исследовать, как проводят свой досуг студенты, опрашивают не всех сту­ дентов страны, а их часть. Вся изучаемая совокупность при этом называ­ ется генеральной совокупностью, а те люди, которые приняли участие в исследовании в качестве респондентов, —выборочной совокупностью ис­ следования (выборкой). Выборка строится по определенным правилам, в зависимости от целей и задач исследования, а также характеристик самой генеральной совокупности. То есть если известна численность и структура генеральной совокупности (например, все население страны), выборочная совокупность строится по статистическим правилам, ее объем и структура рассчитываются по определенным формулам. Генеральная и выборочная совокупность являются фундаментальными понятиями статистического анализа данных социологического исследования.

Генеральная совокупность — это полная совокупность объектов, имеющих отношение к изучаемой проблеме (все население страны, молодежь, студен­ ты, потребители или покупатели и др.).

Выборочная совокупность — та часть генеральной совокупности, которую социолог непосредственно изучает путем опроса ее членов.

Сначала изучается выборочная совокупность —путем статистического анализа данных социологического исследования (опроса) устанавливают­ ся ее характеристики в соответствии с целями и задачами исследования. Затем результаты исследования выборочной совокупности распространя­ ются на всю генеральную совокупность и социолог делает выводы относи­ тельно всей совокупности населения, которую он изучает.

Чтобы результаты исследования выборочной совокупности отражали ситуацию, характерную для генеральной совокупности, выборочная сово­ купность должна обладать высоким уровнем репрезентативности.

Репрезентативность выборки — это свойство выборки отражать харак­ теристики изучаемой генеральной совокупности. Различие характеристик выборочной и генеральной совокупности называют ошибкой репрезента­ тивности. Ошибка репрезентативности есть мера отклонения статисти­ ческой структуры выборки от структуры, соответствующей генеральной совокупности. Репрезентативность выборки характеризуется двумя взаи­ мосвязанными параметрами —уровнем ошибки и вероятностью. Говорить, что какая-либо выборка репрезентативна, не совсем верно, так как любая выборка имеет определенный уровень репрезентативности, хотя этот уро­ вень может и не устраивать исследователя. Правильнее было бы сказать, что ошибка репрезентативности данной выборки с вероятностью Р не пре­ вышает Д (величина ошибки в %).

Высокий уровень репрезентативности выборки является залогом вы­ сокого уровня репрезентативности результатов исследования, т. е. соот­ ветствия их параметрам генеральной совокупности. Последнее, в свою очередь, является главной целью статистического анализа данных соци­ ологического исследования. При этом обязательно оцениваются ошибки репрезентативности. Можно выделить два типа таких ошибок: системати­ ческие и случайные.

Систематические ошибки —это ошибки неслучайного характера, ис­ кажающие результаты измерений в одну сторону, вызывающие неадек­ ватное воспроизведение в выборке генеральных распределений. Неадек­ ватность выражается либо в резком завышении, либо в резком занижении характеристик генеральной совокупности. Систематические ошибки дают постоянное смещение, которое не уменьшается при увеличении числа опрошенных людей. Например, если социолог делает опрос всего насе­ ления через Интернет, то он может получить систематическую ошибку, поскольку охватит только пользователей Интернета, которые могут иметь свои специфические характеристики и взгляды, отличные от этих же па­ раметров всего населения. Или, проводя исследования всего населения,

социолог опрашивает только жителей городов или только занятое насе­ ление и т. п.

Таким образом, основными источниками систематических ошибок яв­ ляются:

1)неадекватность сформированной выборки задачам исследования;

2)незнание характера распределений в генеральной совокупности и вы­ бор процедур отбора, которые могут исказить эти распределения;

3)сознательный отбор наиболее удобных и «выигрышных» для реше­ ния задач исследования элементов генеральной совокупности, которые, однако, не представляют ее в целом.

Систематическую ошибку можно устранить, изменяя процедуру фор­ мирования выборки.

Случайные ошибки —это статистические погрешности, присущие выбо­ рочному методу, и ошибки, вызываемые случайными нарушениями в про­ цедурах сбора информации (ошибки наблюдения).

Ошибки наблюдения возникают при замене намеченных по плану выбор­ ки единиц наблюдения другими, более удобными, которые, однако, ока­ зываются неполноценными с точки зрения выработанного плана выборки. Такие ошибки наблюдаются при использовании недостаточно квалифици­ рованных анкетеров и интервьюеров и могут быть предотвращены с помо­ щью контроля за их деятельностью. Кроме того, ошибки наблюдения мо­ гут возникать из-за неполного охвата выборочной совокупности, например из-за недополучения почтовых анкет. Эти ошибки устанавливаются путем сравнения реально сформированной выборки с ее планом. Они устраня­ ются организацией дополнительного сбора недостающей информации.

К другому виду случайных ошибок относятся те ошибки, которые при повторных измерениях изменяются по вероятностным законам. Например, если мы определяем некоторую характеристику выборки (пусть это будет среднее арифметическое), то, извлекая из генеральной совокупности все новые и новые выборки того же размера, будем получать результат, откло­ няющийся то в одну, то в другую сторону от значения этой характеристи­ ки в генеральной совокупности. Эти отклонения происходят с приблизи­ тельно одинаковой частотой и не имеют преимущественного направления

всторону преувеличения или преуменьшения значения изучаемого призна­ ка, т. е. случайная ошибка такого вида подчиняется определенным стати­ стическим законам и поддается оценке. Случайная ошибка будет присут­ ствовать всегда и при любом выборочном опросе. Важнейшим свойством случайных ошибок является то, что они уменьшаются с увеличением объ­ ема выборки. Систематическая ошибка, в отличие от случайной, намного опаснее, так как ее невозможно оценить по выборке.

Чтобы оценивать достоверность результатов, получаемых на выбороч­ ной совокупности, в плане их соответствия генеральной совокупности,

в прикладной статистике сформировано целое направление статисти­ ческого анализа данных, называемое «теория статистического вывода». В целом можно выделить три основных этапа статистического анализа данных.

Первый —описательная (дескриптивная) статистика, с помощью кото­ рой получают самое общее описание выборочной совокупности. Социолог получает распределение выборочной совокупности по основным социаль­ но-демографическим признакам (полу, возрасту, социальному статусу, об­ разованию, семейному положению, наличию детей, источникам доходов и т. д.). К примеру, 52 % опрошенных респондентов —женщины, 48 % —муж­ чины; 56 % работают, 35 % учатся, 8 % не работают и не учатся; 30 % име­ ют детей, а 70 % не имеют и т. д. Кроме того, описательная статистика дает нам всевозможные средние характеристики тех признаков, которые под­ даются количественному измерению. Основными средними показателями, используемыми в социологии, являются мода, медиана и среднее арифме­ тическое. Эти характеристики используются, когда надо определить ти­ пичное значение изучаемого признака для той совокупности респонден­ тов, которую изучает социолог.

Мода —наиболее часто встречающееся значение того или иного призна­ ка. Например, если модальный возраст в совокупности составляет 20 лет, это означает, что данное значение возраста у респондентов встречается наиболее часто, т. е. обладает наибольшей частотой. Частота признака — это базовый показатель, своеобразная единица статистического анализа, на которой строится весь большой статистический каркас количественно­ го анализа данных.

Относительная частота признака в процентах рассчитывается как от­ ношение количества людей, у которых этот признак зафиксирован, к чис­ ленности всей изучаемой совокупности. Например, если 30 человек из 200 опрошенных ответили, что они посещали кинотеатры в течение меся­ ца, то частота признака «посещение кинотеатров в течение месяца» соста­ вит 30. Если соотнести эту частоту с общей численностью опрошенных, то получим относительную частоту, которая выражается в долях единицы или в процентах. В данном примере относительная частота равна 30/200 = 0,15, или 15 %. На основе частот значений признака строится его частотное рас­ пределение, объединяющее все возможные значения признака и соответ­ ствующие этим значениям частоты.

Медиана показывает значение признака, которое делит изучаемую со­ вокупность пополам. Например, медианный возраст 30 лет означает, что в выборочной совокупности 50 % респондентов находятся в возрасте 30 лет и младше, а 50 % —в возрасте старше 30 лет. Находят медиану с помощью спе­ циальных формул, использующих данные рядов распределения признаков.

Среднее арифметическое —сумма всех значений признака, деленная на объем выборки, которая рассчитывается только для сугубо количествен­ ных признаков.

Моду, медиану и среднее арифметическое часто называют характери­ стиками центра распределения. Они являются первыми обобщающими ха­ рактеристиками рядов распределения, которые социолог получает в ходе статистического анализа данных исследования. Не углубляясь в теорию статистики, отметим, что в описательной статистике существует еще мно­ жество показателей, которые характеризуют признаки изучаемой совокуп­ ности. Например, вычисляются различные показатели вариации изучае­ мого признака, т. е. различия в значениях какого-либо признака у разных единиц (респондентов), среди таких показателей наиболее распространен­ ные —дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия —это средний квадрат отклонений индивидуальных значе­ ний признака от средней арифметической величины. Для характеристики рядов распределения оказывается недостаточным указание только средней величины данного признака. Это связано с тем, что два ряда могут иметь одинаковые средние арифметические, но степень концентрации или раз­ броса значений признаков вокруг средней будет совершенно различной. Дисперсия и является мерой такого разброса, т. е. характеризует колебле­ мость признака относительно его среднего значения. Дисперсия относит­ ся к группе показателей вариации, или мер рассеяния, количественного признака. Она вычисляется по формуле

2 1(а- , - х )2

N

— 9

где Z (х, — х) —сумма квадратов разностей между средним значением при­ знака и его конкретными значениями; N —объем совокупности (число на­ блюдений).

Применение дисперсии как меры вариации признака не всегда удоб­ но, так как размерность дисперсии равна квадрату размерности призна­ ка. В таких случаях для изменения вариации признака вычисляют среднее квадратическое отклонение, которое равно корню квадратному из диспер­ сии. Среднее квадратическое отклонение, в отличие от дисперсии, име­ ет размерность изучаемого признака. Например, если в совокупности респондентов среднее квадратическое отклонение возраста два года, то в среднем значение возраста каждого респондента отклоняется от сред­ неарифметического возраста в ту или иную сторону (моложе или стар­ ше) на два года.

Расчет дисперсии и среднего квадратического отклонения лежит в ос­ нове других, более сложных методов анализа социологической информа­ ции: факторного, дисперсионного, кластерного и др.