Definicja badań marketingowych (Greek, Tull, Albaum) – badania marketingowe jest to systematyczne i obiektywne pozyskiwanie oraz analiza informacji w celu identyfikacji i rozwiązania dowolnego problemu w dziedzinie marketingu.

System informacji marketingowych.

System informacji marketingowej obejmuje ludzi, urządzenia i procedury użyte do uporządkowanego zbierania, przechowywania, przetwarzania oraz upowszechniania informacji potrzebnych do prowadzenia działalności marketingowej.

(Wejście gromadzenie, przechowywanie, przetwarzanie, upowszechnianie wyjście

Rynek – ogół stosunków zachodzących pomiędzy podmiotami uczestniczącymi w procesach wymiany.

Informacja rynkowa – wszelkie treści dotyczące obiektów rynkowych, które są istotne w świetle stosunków zachodzących w procesach wymiany.

Obiekty rynkowe – pojęcie szersze niż podmiot rynku. Obiektem rynkowym może byd proces, itp.

Typy informacji rynkowych:

1. Informacje dotyczące sprzedawców (liczba sprzedawców, wielkość podaży, intensywność konkurencji),

2. Informacje dotyczące nabywców (potrzeby nabywców, preferencje, lojalność, satysfakcja z użycia, wielkość popytu, liczba nabywców, segmenty nabywców, grupy nabywców),

3. Ogólne informacje rynkowe (wartość transakcji kupna-sprzedaży *wielkość rynku+, liczba transakcji, forma rynku, faza rozwojowa rynku, informacje o pośrednikach rynkowych).

TYPOLOGIA BADAŃ MARKETINGOWYCH

Typy wyróżnia się ze względu na główny cel badawczy.

1. Badania orientacyjne

2. Badania opisowe

3. Badania przyczynowe

1. Badania orientacyjne (eksploracyjne) – są to badania wstępne w danym obszarze umożliwiające zaznajomienie się z problemem. Stosowane, gdy nasza wiedza w danym obszarze jest niewielka.

Cele: Zaznajomienie się badacza z problemem, Ustalenie priorytetów badawczych, Określenie problemu badawczego do dalszych badań (zazwyczaj - badań opisowych), Określenie metody badawczej, która powinna być użyta w dalszych badaniach (opisowych).

W przypadku tych badań korzysta się z:

Badań wtórnych – (wewnętrzne – faktury, zewnętrzne – publikacje) uzyskanych we wcześniejszych badaniach, przy czym badania te zostały zrealizowane w innych celach, niż cel bieżącego badania. Dane wtórne pozyskiwane są ze źródeł wtórnych (publikacji). Badania te są niedokładne, ale bardzo łatwo dostępne

Badań pierwotnych – zebranych specjalnie pod kątem bieżącego celu badawczego. Dane pierwotne pochodzą z badan pierwotnych (studia przypadku, wywiady jakościowe, techniki projekcyjne, badania etnograficzne)

2. Badania opisowe (destrukcyjne) – pozwalają na scharakteryzowanie czynników, opis interesujących nas cech, zmiennych. „bada się tzw. Zdjęcie badanego zjawiska”

Cele badań opisowych:

1. opis interesujących nas zjawisk – szczególnie otoczenie marketingowe.(wyodrębnienie segmentów)

2. wyznaczenie ilościowych wskaźników

3. testowanie hipotezy badawczej

4. określenie korelacji pomiędzy interesującymi nas zmiennymi

5. wyznaczenie trendów rynkowych.

A) Badania panelowe: - Badania rozciągnięte w czasie. Są to badania, których dobrana próba jest stała względem czasu i na tej próbie cyklicznie powtarza się pomiary.

Przykłady badań panelowych (badania zakupów produktów –dzienniczki; badania mediów)

Ogromną zaletą badań panelowych jest przekrój pod względem czasu.

Podstawowymi wadami są natomiast: złożoność, duże koszty przeprowadzania tego typu badań, panela dotyczy kilkudziesięciu kategorii produktu. Panela więc może być niedostosowana do części z nich

B) Badania przekrojowe -mamy tu do czynienie z jednokrotnym doborem próby i jednokrotnym pomiarem. W danej chwili dobrana jest próba do badania i na niej przeprowadzane są badania. Potem nie.

Przykładami może tu być: jednorazowe ankiety (telefoniczne, kwestionariusze, wykonywane tylko raz)

Zalety: można łatwo dostosować je do celu badania, znacznie tańsza niż badania panelowe

Wady: niestety nie obserwujemy w niej zjawisk względem czasu. Otrzymujemy dane z danego momentu.

C) Badania trackingowe – pośrednie rozwiązanie pomiędzy przekrojowymi a panelowymi. Są to badania, w których pomiary przeprowadzane są cyklicznie za pomocą tego samego lub zbliżonego instrumentu pomiarowego na próbach dobranych z tej samej populacji według tego samego schematu.

Zalety: obserwacja zmian zachowań, cech. Ale w zakresie tylko badanej populacji, są tańsze niż panelowe

Wady: nie można tu obserwować zachowań poszczególnych jednostek.

3) Badania przyczynowe – pozwalają na wykrywanie związków przyczynowo-skutkowych.

Cele: odkrycie jakie są przyczyny interesującego nas skutku, budowa zależności funkcyjnej w postaci formuły matematycznej

Żeby wykazać związek miedzy przyczyną a skutkiem muszą być spełnione wymagania:

1. trzeba wykazać korelacje pomiędzy przyczyną, a skutkiem

2. musi być zachowane następstwo w czasie (przyczyna musi poprzedzać skutek)

3. inne potencjalne przyczyny wpływające na skutek w trakcie badania powinny być na stałym poziomie.

Sposoby realizacji badań przyczynowych:

1. eksperyment badawczy – zazwyczaj są dwie grupy badane. Pierwsza jest badana, druga kontrolna (kontrolna nie ma bodźca. Jest tylko porównaniem czy bodziec działa czy zmiana nie ma związku z badanym czynnikiem (eksperymenty laboratoryjne (sztuczne), naturalne (w terenie)

Proces i projektowanie badania marketingowego: (Kotler)

1) sformułowanie problemu badawczego/celu badania

2) przygotowanie planu badania (propozycja badawcza)

3) zebranie danych i ich opracowanie

4) analiza danych i ich interpretacja

5) przedstawienie wyników badania

Ad.1

Transformacja problemu decyzyjnego na problem badawczy. Sformułowanie problemu decyzyjnego

Określenie informacji potrzebnych pod podjęcia decyzji Sformułowanie problemu badawczego

Formy problemów badawczych: (najlepsze formy to 1 i 2)

1. pytania badawcze (pytania rozstrzygnięcia – czy…?; Pytania dopełnienia – jaki, dlaczego? inne niż czy…?)

2. hipotezy badawcze – sprawdzamy prawdziwość hipotezy

3. zadania badawcze – np. wyznaczyć wielkość udziału rynkowego

Struktura problemu badawczego: - Dobrą praktyką jest rozbijanie ogólnego problemu badawczego na szczegółowe problemy

badawcze.

Ad.2 (przygotowanie planu badawczego)

a) przedstawienie problemu badawczego (w celu badania)

b) określenie źródeł danych i sposobów ich uzyskania wtórne i pierwotne)

c) plan analizy danych i sposób przedstawienia wyników badania

d) ocena etycznej strony badania (kodeks obowiązujący w zakresie badań marketingowych)

e) określenie kosztów i czasu trwania badania

Dekompozycja problemu i agregacja odpowiedzi w badaniu opartym na kwestionariuszu.

Obiekt badania (jednostka badawcza) - jest to najmniejszy element poddany obserwacji, o którym z punktu widzenia sformułowanego problemu badawczego poszukujemy informacji Zbiór obiektów badania oznaczymy następująco: A = {Ai}1n = {A1,A2,…..,An}

Zmienna (cecha) – wszelka własność badanego obiektu, która może występować w różnym stopniu i pod względem której obiekty różnią się miedzy sobą lub zmieniają w czasie (często zmienną mogą być np.: nie tylko wzrost, kolor itd., ale także preferencje, liczba osób w gosp. Domowym, przeciętny dochód gospodarstwa domowego itp.). Zbiór zmiennych oznaczamy następująco: M = {Mj}1m = {M1,M2,…,Mm}

Pomiar – jest to przyporządkowanie liczb obiektom zgodnie z określonymi regułami, w taki sposób, aby liczby odzwierciedlały relacje zachodzące pomiędzy tymi obiektami.

Macierz danych – jeśli mamy „n” obiektów opisanych za pomocą „m” zmiennych to wyniki pomiaru możemy przedstawić w postaci macierzy danych wyjściowych „X” o elementach „xij”, gdzie i={1.2….n} j{1,2…m}. Ogólna postać tej macierzy jest następująca:

Rodzaje poziomów pomiaru (wg Stevens’a) Stevens wyróżnił 4 następujące poziomy pomiaru (skale pomiarowe):

- skale niemetryczne, niższego rzedu

1. Skala nominalna (poziom nominalny),

2. Skala porządkowa,

-skale metryczne, wyższego rzeczy

3. Skala przedziałowa (interwałowa),

4. Skala stosunkowa (ilorazowa).

Charakterystyka poziomów pomiaru. W zakresie każdego poziomu pomiaru omówimy: (A. Regułę przyporządkowania liczb obiektom, B. Dopuszczalne relacje na wartościach skali, C. Dopuszczalne operacje arytmetyczne, D. Aksjomaty skali, E. Przykłady dopuszczalnych technik statystycznych.

A. Skala nominalna

A. Liczby przyporządkowujemy obiektom w ten sposób, że oznaczają one przynależności obiektów do rozłącznych kategorii. (w związku z tym liczby przyporządkowane do obiektów należy traktowad jako symbole),

B. Relacje równości i różności – ze względu na daną cechę obiekty mogą byd równe lub różne,

C. Zliczanie liczby relacji równości, różności,

D. Oznaczmy jako a, b, c obiekty. Wtedy: a = b albo a ≠ b; Jeśli a = b to b = a ; Jeśli a = b i b = c to a = c

E. Liczebności (np.: liczba obiektów należących do jednej kategorii), frakcje/udziały, procenty, dominanta, współczynnik Φ (fi) Yul’a, Test χ2.

Cechy nominalne: płeć, kolor oczu, zawód, preferowany smak. Przykład pytania: „Proszę podad swoją płed”

B. Skala porządkowa

A. Liczby przyporządkowujemy obiektom w taki sposób, że odzwierciedlają one uporządkowanie obiektów ze względu na mierzoną cechę,

B. Dopuszczalne relacje jak w skali nominalnej oraz relacje mniejszości i większości,

C. Jak w skali nominalnej oraz zliczanie relacji mniejszości i większości,

D. Jak w skali nominalnej oraz Nieprawda, że a > a; Jeśli a ≠ b to a > b albo a < b; Jeśli a > b i b > c to a > c

E. Miara położenia nazwana medianą, współczynnik τ (tau) Kendalla

Przykłady zmiennych: jakość produktu, poziom ceny (Przykł. : Jak ocenia Pan/Pani cenę produktu X? -Bardzo niska – Niska - Ani niska ani wysoka - Wysoka - Bardzo wysoka )

3. Skala przedziałowa

A. Liczby przyporządkowujemy obiektom w ten sposób, że równym różnicom pomiędzy stopniami własności odpowiadają równe różnice między przyporządkowanymi liczbami

B. Jak w skali porządkowej oraz relacje równości różnic i przedziałów.

C. Jak w skali porządkowej oraz dodawanie i odejmowanie.

D. Jak w skali porządkowej oraz a + b = b + a; a + ( b + c ) = ( a + b ) + c; Jeśli a = p i b > 0 to a + b > p ; Jeśli a = p i b = q, to a + b = p + q

E. Średnia arytmetyczna, odchylenie standardowe, rozstęp, współczynnik korelacji Pearsona

Cechy rozpoznawcze skali przedziałowej:

1. Nie ma naturalnego początku w „0”. Punkt zerowy jest przyjmowany umownie.

2. Zbiór możliwych wartości to zbiór liczb rzeczywistych

3. Wartości zmiennych mierzonych w skali przedziałowej można uporządkować na osi liczbowej z podaniem stałej dowolnej jednostki.

Przykłady cech mierzonych w skali przedziałowej: wynik finansowy. (Przykł: „Jaką preferujesz temperaturę otoczenia?”

4. Skala stosunkowa

A. Liczby przyporządkowujemy obiektom proporcjonalnie do stopnia, w jakim przysługuje tym obiektom mierzona własność

B. Jak w skali niższego rzędu oraz relacja różności ilorazu np. a/b = c/d

C. Jak w skali przedziałowej oraz mnożenie i dzielenie.

D. Skala spełnia w pełni aksjomatykę algebry liczb rzeczywistych Jeśli a > b to a = a / b razy większe od b

E. Średnia harmoniczna, geometryczna,

Cechy rozpoznawcze skali stosunkowej:

1. posiada naturalny punkt zerowy tzw. zero absolutne

2. zbiór możliwych wartości to zbiór liczb rzeczywistych dodatnich

3. wartości cechy mierzonej w skali stosunkowej można uporządkować na osi liczbowej z podaniem stałej dowolnej jednostki.

Przykłady cech: wiek mierzony w latach, cena, wydatki, (Przykł.: „Proszę podać swój wzrost w cm”)

Co wpływa na poziom pomiaru – pytania w kwestionariuszu

1. natura mierzonej cechy/zmiennej – np. płeć. Natura tej cechy determinuje poziom pomiaru <nominalny>

2. sposób konstrukcji pytania w kwestionariuszu (łącznie z wariantami odpowiedzi) – są cechy które można Mierzyc w skali stosunkowej. Tego rodzaju cechy można mierzyć również na niższym poziomie pomiaru. Jeśli odpowiednio skonstruuje pytanie. (np. Podaj swój wzrost w cm. można zmienić pytanie na:

Proszę podać swój wzrost? 160 – 170 171-180 181-190 191-200 skala porządkowa

Instrument pomiarowy – instrument służący do pomiaru interesujących nas zmiennych w badaniu (kwestionariusz, kamera, dyktafon, Telemetr).

Podstawowe elementy instrumentu pomiarowego w badaniu opartym na kwestionariuszu:

Kwestionariusz, Instrukcja do kwestionariusza – zawiera ogólną informacje o badaniu, odnośnie wypełnienia kwestionariusza, ale i szczegółowe informacje dotyczące konkretnych pytań, Materiały pomocnicze, Materiały towarzyszące (np. list zapowiedni).

Kwestionariusz – zbiór logicznie ułożonych pytao wynikających z problemu badawczego, które są skierowane do respondentów.

Czynniki determinujące konstrukcję kwestionariusza (wpływające na jego budowę):

1. Problem badawczy,

2. Plan doboru próby,

3. Plan analizy danych.

Ogólne etapy budowy kwestionariusza:

1. Realizacja czynności poprzedzających/wstępnych:

• Sformułowanie problemu badawczego,

• Przygotowanie planu doboru próby,

• Przygotowanie planu analizy danych,

2. Projektowanie kwestionariusza:

• Opracowanie wstępnej listy pytań,

• Projekt kwestionariusza/wykonanie o określonej strukturze,

3. Testowanie kwestionariusza – jego wyniki mogą jeszcze wpłynąć na kształt kwestionariusza.

Struktura kwestionariusza:

1. Wstęp – prośba o udział, cel badania, kto prowadzi, ogólne instrukcje, inne informacje

2. Pytania kwalifikujące – sprawdzamy czy jednostki, które chcemy badać, kwalifikują się do badania),

3. Pytania merytoryczne – wynikają z dekompozycji problemu badawczego; umiejscawiamy je w odniesieniu do konkretnego problemu badawczego,

4. Pytania metryczkowe – wykorzystywane do określenia próby; pyt. o cechy społeczno-demograficzne

Rodzaje pytań:

1) Przedmiot pytania (treść pytania)

• Pytania o osądy, opinie (jak sądzi czy reklama czekolady X zachęca do zakupu)

• Pytania o fakty, zachowania, cechy (Ile czasu dziennie ogląda Pani TV)

• Pytania o wiedzę (Proszę podać znane marki czekolady)

2) Strukturę pytania

Pytania zamknięte – jest to pytanie, w którym przedstawiamy możliwe odpowiedzi lub odpowiedzi te wynikają bezpośrednio z treści pytania

Zalety: łatwość odpowiedzi dla respondentów, łatwiejsze w analizie.

Wady: trudność ze zbudowaniem takiego pytania; brak swobody odpowiedzi respondenta

Możemy wśród nich wyróżnić:

• Pytania dychotomiczne – pytania, w których respondent ma możliwość wybrania jednej, spośród dwóch możliwych wzajemnie wykluczających się odpowiedzi

• Pytania kafeteryjne – pytania, w których przedstawiamy wiele różnych możliwych odpowiedzi. Ze względu na liczbę odpowiedzi, które można wybrać w kafeterii dzielimy je na:

- kafeterie dysjunktywne – można wybrać tylko jedną odpowiedź

- kafeterie koniunktywne – można wybrać więcej niż jedną odpowiedź

Ze względu na możliwość dodania własnej odpowiedzi

- kafeterie półotwarte – w jednym z wariantów odpowiedzi jest możliwość dodania własne

- kafeterie zamknięte,

• Pytania filtrujące – takie pytania zamknięte, w których w jednym z wariantów odpowiedzi występuje tzw. reguła przejścia (instrukcja sterująca wskazującą do którego następnego pytania ma przejść respondent po wybraniu tego wariantu odpowiedzi.

Pytania otwarte – pytania, w których nie przedstawiamy możliwych odpowiedzi, ani też nie wynikają one bezpośrednio z treści pytania.

Zalety: łatwość stworzenia, łatwość zadania pytania, swoboda wypowiedzi respondenta,

Wady: czasochłonne dla respondenta co grozi opuszczeniem go przez respondenta w swoich odpowiedziach, wymagają więcej pracy przy analizie danych,

Pytania prekategoryzowane – są to pytania co do których ankieter ma podane możliwe odpowiedzi, natomiast nie odczytuje ich respondentowi. Pytania te są wykorzystywane w przypadku tzw. Wywiadów kwestionariuszowych (badacz [ankieter] kontaktuje się bezpośrednio z respondentem, odczytuje pytania z kwestionariusza oraz zapisuje odpowiedzi respondenta. Ankieter nie pokazuje respondentowi kwestionariusza, a co za tym idzie – przykładowych odpowiedzi na pytania).

TESTOWANIE KWESTIONARIUSZA

Przeprowadzamy je w badaniu pilotażowym (prowadzone jest na niewielkiej liczbie respondentów [15-30] badawczych i przeprowadza się je w taki sposób w jaki ma byd dokonane badanie właściwe.

Ogólne cele badania pilotażowego

1. Poznanie reakcji respondentów odnośnie celów badania,

2. Przetestowanie kwestionariusza (czy treść pytań jest zrozumiała, wystarczająca liczba wariantów odpowiedzi w pytaniach zamkniętych; czy właściwie dobrano odpowiedzi, czy respondenci rozumieją instrukcje do pytań, ile czasu zajmuje przeprowadzenie badania.)

3. Sprawdzenie przewidywanych metod analizy danych,

4. W niektórych przypadkach służy do określenia wielkości prób,

Uwagi:

W jednym pytaniu należy pytać o jedną rzecz.

Warianty odpowiedzi nie mogą się pokrywać, a badanie ma obejmować całe spektrum odpowiedzi.

Pytania powinny być jednoznaczne (takie samo znaczenie dla wszystkich respondentów

Lepiej stosować pytania złożone z kliku pytać dychotomicznych, niż kafeteryjne koniunktywne.

Postawa – (Fishbain df. postawy) jest wykształconą gotowością do pozytywnej albo negatywnej reakcji wobec określonego obiektu. (Obiektami mogą być: produkty, marki produktów, czynności; Reakcja potencjalna: działanie, czyli zakup określonego produktu. Wykształcona gotowość – można na te postawy wpływać, kontrolowane działania (działania promocyjne – reklamy), niekontrolowany sposób (opinie znajomych, Internet, własne doświadczenie klienta).

Postawy wiążą się z zakupem, można je kontrolować i dlatego są ważne. Trzeba wobec tego zdiagnozować jakie te postawy są.

Przekonania – zakładając że obiektem jest produkt czy marka, opisujemy wedle cech C1, C2... jeśli się te wagi zsumuje i zagreguje to otrzymujemy postawę.

Postawa – może byd zdecydowanie negatywna, neutralna, aż do postawy zdecydowanie pozytywnej.

PODZIAŁ SKAL DO POMIARU POSTAW:

1. Skale podstawowe: (skala nominalna, skala pozycyjna, skala rangowa, skala stałych sum, skala zamiarów zakupu, skala porównywania parami )

2. Skale specyficzne: (skala semantyczna , skala Stapela , skala Likerta)

Ad 1. Skale podstawowe:

Skala nominalna - Jest to taka skala, w której postawę badanych diagnozujemy na podstawie pomiaru na poziomie nominalnym. Musi być skonstruowana w taki sposób, że poziom pomiaru musi być skonstruowany w sposób nominalny.

Skala pozycyjna - Respondentów prosi się o wskazanie określonej pozycji na podanej skali zgodnie z ich postawą wobec określonego obiektu. Pytanie (pytanie skali): W jakim stopniu jest Pani zadowolona z użytkowania produktu X: (wiele form odpowiedzi)

DYGRESJA: decyzje podejmowane przy konstrukcji skal do pomiaru postaw:

a) forma (sposób) zaprezentowania punktów skal

a. opis werbalny punktów skal (najczęściej stosowany – bo najbardziej klarowny dla respondenta)i,

b. opis liczbowy,

c. opis graficzny (przykładowe buźki).

b) Liczba punktów (kategorii) skali

c) Parzysta czy nieparzysta skala (można wyeliminować odpowiedzi neutralne),

d) Zrównoważona (liczba punktów pozytywnych równa jest kategorii negatywnych – często stosowana w praktyce), czy niezrównoważone

e) Wymuszająca (są to takie skale w których każdy wariant odpowiedzi jest odpowiedzią na treść pytania), czy niewymuszająca (występuje wariant odpowiedzi, który w zasadzie nie jest odpowiedzią na treść postawionego pytania – nie wiem, nie mam zdania, trudno powiedzieć),

Skala rangowa – prosimy respondenta o uszeregowanie interesujących nas obiektów ze względu na pewną cechę, poprzez przypisanie tym obiektom kolejnych liczb naturalnych. Można ją też stosować do szeregowania cech określonego obiektu, ze względu na ważność tych cech dla badanego (respondenta).

Skala stałych sum – podobna do skali rangowej, prosimy respondenta o podział stałej sumy (100 zł, 100%, 100pkt.) pomiędzy rozpatrywane obiekty ze względu na stałą cechę zgodnie z preferencjami respondenta. Można tę stałą sumę dzielić pomiędzy cechy określonego obiektu ze względu na ważność tych cech dla respondenta.

Skala zamiarów zakupów – jako konsekwencja zakupu,

Skala porównywania parami – n - liczba obiektów, który obiekt dominuje w określonej parze ze względu na określoną cechę. Liczba par: 1/2n(n-1). Związane są pewne analizy, np. A1, A2, A3.

Ad.2. Skale specyficzne – koncentrują się na przekonaniach, trzeba dysponować najpierw zbiór istotnych cech kształtującą postawę klienta:

Skala semantyczna (dyferencjał semantyczny, skala różnicowania słownego) – najpierw budujemy zbiór cech badanego obiektu wpływający na postawy nabywców, następnie co do każdej cechy trzeba znaleźć przeciwstawne cechy (antonimy – ładny/brzydki, tani/drogi), potem prosimy respondentów o ocenę obiektu ze względu na daną cechę na skali porządkowej zazwyczaj siedmiostopniowej, przy czym cechy obiektu wyrażone są za pomocą antonimów.

Skala Stapela – zbudować zbiór cech wpływających na postawę nabywców, następnie nazywamy każdą cechę jakimś krótkim określeniem, każdą pozycję ocenia się na skali dziesięciopunktowej od -5 do +5 bez zera.

Skala Likerta – określić zbiór cech wpływających na postawę klientów, następnie odnośnie każdej cechy należy zbudować stwierdzenie, które jest pozytywne albo negatywne, prosi się respondentów aby na podanej skali podali stopień zgody z każdym z podanych stwierdzeń.

Badana populacja – zbiorowość generalna, jest to ogół rzeczywistych jednostek o którym chcemy uzyskać informacje. Z problemu badawczego wynika, jaką populację badamy, np.: producenci sprzętu gospodarstwa domowego, populacja studentów PG.

Badania wyczerpujące (pełne) – wszystkie jednostki badanej populacji poddaje się pomiarowi, np.: narodowy spis powszechny.

Badania nie wyczerpujące (próbkowe, częściowe) - Są to badania w których tylko częśd jednostek poddaje się badaniu.

Etapy procesu doboru próby:

1. Zdefiniowanie badanej populacji,

2. Sporządzenie wykazów badanej populacji,

3. Określenie liczebności próby,

4. Wybór metody doboru próby,

5. Pobranie próby.

Ad. 1. Zdefiniowanie badanej populacji – określenie jednostki badania, określenie zakresu czasowego badanej populacji, określenie zakresu przestrzennego badanej populacji

Ad. 2. Sporządzenie wykazu badanej populacji – jest to zbiór wszystkich jednostek badanej populacji, który zostanie użyty w badaniu. Można korzystać z pewnych urzędowych. Są ograniczone dostępnością oraz Ustawą o Ochronie Danych Osobowych.

Operat losowania – jest to kompletny wykaz jednostek badanej populacji, którym przydzielono pewne symbole identyfikacyjne (zazwyczaj liczby) w celu dokonania doboru próby.

Ad. 3. Określenie liczebności próby – narzucają minimalną liczebność próby, mogą zostać określone:

a) Arbitralnie (wg eksperta) – przydziela liczebność zależnie od rodzaju badania,

b) Wg minimalnej liczebności komórki – dotyczy konkretnej metody analitycznej która narzuca liczebność próby, wiąże się to z metodą szukania korelacji powiązania z daną komórką,

Przyjmuje się że przeciętnie na komórkę przypada 30 jednostek, więc liczebność jest zdeterminowana liczbą komórek.

c) Wg budżetu – liczebność próby jest determinowana posiadanymi środkami i kosztami jednostkowymi kwestionariusza.

d) Wg założonego dopuszczalnego błędu – założony dopuszczalny błąd determinuje liczebnośd próby, przy czym istnieje cała grupa błędów, która wynika z metody stosowania doboru – tylko i wyłącznie dla doboru losowego:

- wartość średnia populacji – μ (mi)

- frakcja populacji (proporcja) – π (pi)

Ad. 4. Wybór metody doboru próby

Podział metod doboru próby:

Metody nielosowe (gdy nie mamy wykazu populacji badanej): Dobór przypadkowy, Dobór celowy, Dobór kwotowy, Dobór metodą kuli śnieżnej.

Metody losowe: Losowanie indywidualne proste, Losowanie systematyczne, Losowanie warstwowe, Losowanie zespołowe.

Metody nielosowe:

Dobór przypadkowy – w doborze tym jednostki dobieramy przypadkowo, tzn. nielosowo, gdyż w odpowiednim czasie znalazły się w miejscu, w którym zbierano dane.

Dobór celowy – badacz na podstawie danych o jednostkach z danej populacji, sam wskazuje jednostki które mają być włączone do próby. Musimy wiedzieć, czy osoba spełnia kryteria kwalifikującej plus wiedza o jednostce. Np.: dobór ekspertów do określonego badania, miasta do prawyborów.

Dobór kwotowy – struktura próby ma być taka, jak struktura populacji, ze względu na ważne dla nas cechy. Ze względu na ważne cechy, jest często stosowany i uważany za jeden z lepszych z metod nielosowych. Wyróżniamy: określenie cech, ze względu na które kontrolujemy strukturę próby (cechy kontrolne), określenie struktury populacji ze względu na cechy kontrolne (np.: struktura studentów PG ze względu na płeć), na podstawie liczebności próby i jej struktury ze względu na jej cechy kontrolne, wyznaczamy kwotę jednostek (liczba jednostek o określonych kategoriach cech kontrolnych, która zapewni zgodność struktury próby i populacji) tworzących próbę, dobór jednostek w zakresie kwoty.

Np.: próba 200 jednostek:

- Cecha kontrolna: płed,

- Struktura populacji: 60% kobiet i 40% mężczyzn (np. ze źródeł wtórnych),

- Kwoty: kwota kobiet = 200 * 0,6 = 120 k

kwota mężczyzn = 200 * 0,4 = 80 m Razem 200 j.

- Dobór: 120 kobiet i 80 mężczyzn.

Metoda kuli śnieżnej - dobiera się pewną grupę jednostek i przeprowadza z nimi badanie, następnie prosi się o wskazanie kilku jednostek przez daną jednostkę z grupy – na zasadzie kuli śnieżnej liczebność próby przyrasta. Metodę tą stosuje się gdy mamy trudności ze znalezieniem jednostek do badania.

Metody losowe – każda jednostka badanej populacji musi mieć dodatnie i znane prawdopodobieństwo dostania się do próby

Losowanie indywidualne proste – losujemy pojedyncze jednostki, bezpośrednio z operatu losowania, przy czym każda jednostka populacji ma jednakowe prawdopodobieństwo dostania się do próby.

Losowanie systematyczne – wynika to z przebiegu losowania:

o Wyznaczamy interwał losowania τ (tau)

o Z przedziału <1, τ > losuje się jedną jednostkę, np. o numerze k,

o Kolejne numery jednostek wchodzących do próby wg operatu losowania:

k, k+ τ, k+2 τ, k+(n-1) τ.

Losowanie warstwowe – stosujemy wtedy gdy badana populacja jest zróżnicowana ze względu na ważne dla nas cechy i w tej populacji można wyróżnid jednorodne grupy jednostek ze względu na te cechy, tzw. warstwy. Z każdej warstwy losujemy odpowiednią liczbę jednostek.

Losowanie zespołowe – gdy wykaz populacji jest bardzo duży i w populacji tej można wyróżnić zespoły jednostek, które ze względu na ważne dla nas cechy, są zróżnicowane wewnętrznie, a nie różnią się pomiędzy sobą.

Błędy w badaniach

Wyniki badań są obciążone błędami, źródłem mogą być złe konstrukcje pytań w kwestionariuszu, nieuczciwe odpowiedzi respondentów i inne.

Pojęcie błędu – indywidualny błąd jednostki badania. Np. i-tej jednostki, określimy jako:

ei = Xi - Ti

(ei – błąd pomiaru, Xi – wynik pomiaru, Ti – wartość prawdziwa)

Zakładamy, że nie występują błędy nielosowe, wtedy wartość prawdziwą określimy jako:

Podział błędów, badań:

Błąd losowania: powstaje przy badaniach niewyczerpujących przy doborach losowych, wynika z tego, że badaniu została poddana próba dobrana losowo, a nie cała populacja (próba taka może być niereprezentatywna ze względu na mierzoną cechę), jest błędem nieuniknionym i występuje zawsze przy badaniach losowych, jest niegroźny bo można kontrolować jego wartość,

Błędy nielosowe: wszelkie inne błędy niż błąd losowania, tego rodzaju błędy powstają zarówno przy badaniach pełnych jak i losowych, mogą też przy doborach losowych i nielosowych się pojawiać, przy czym są one do uniknięcia (teoretycznie), jednakże są to błędy problematyczne, ze względu na trudność kontroli nad błędami, często powodują, że wyniki znacznie bardziej mogą się odchylać, mogą wynikać z błędnych sformułowań pytań kwestionariusza, gdy mamy błąd braku odpowiedzi, błędy operatów losowania, nieuczciwe postępowanie respondentów lub ankietera.

KONTROLOWANIE, REDUKCJA I KODOWANIE DANYCH

1. Kontrolowanie pomiaru,

2. Redukcja danych,

3. Klasyfikowanie odpowiedzi na pytania otwarte i półotwarte,

4. Kodowanie danych.

Ad. 1. Kontrolowanie pomiaru – ma na celu kontrolowanie niektórych błędów nielosowych (błędy generowane przez respondenta albo ankietera)

Podstawowe sposoby kontroli respondentów:

o Wprowadzanie w kwestionariuszu pytań podwójnych

o Ankieter jest przy respondencie

Kontrola ankieterów:

o Ponowny kontakt z respondentami

o Analiza wyników badania ze względu na ankietera

o Podstawia się respondenta ankieterowi, który go kontroluje.

Ad.2. Redukcja danych – polega na oczyszczeniu danych, zakłada się że błędy nielosowe wkradają się i dokonuje się oczyszczenia danych z błędów nielosowych, które możemy wychwycić.

o Sprawdzenie danych: polega na przejrzeniu każdego kwestionariusza, pod kątem jego wiarygodności, fikcyjnych danych, nie mieszczących się w ramach odpowiedzi, brak odpowiedzi, brak odpowiedzi na część kwestionariusza,

o Redakcja danych: wprowadzenie poprawek i uzupełnień do kwestionariusza, dotyczy to kwestionariuszy które uznajemy za poprawne, wprowadzamy poprawki, które mogły powstać przez błąd respondenta, ponowny kontakt z respondentem, wprowadza się dane szacunkowe, na podstawie danych uzyskanych na podstawie odpowiedzi innych respondentów (imputacja danych),

o Selekcja danych: polega na odrzuceniu kwestionariuszy niewiarygodnych, czy w dużej mierze niekompletnych, do analizy danych bierzemy tylko kwestionariusze kompletne, czy też z drobnymi brakami.

Ad. 3. Klasyfikowanie odpowiedzi na pytania otwarte i półotwarte

Klasyfikowanie dopowiedzi na pytania otwarte o charakterze dysjunktywnym

(i) Tworzymy listę wszystkich odpowiedzi respondentów

(ii) Tworzymy kategorie i przypisujemy im odpowiedzi z powyższej listy

(iii) Przy kodowaniu i analizie przyjmujemy następujące warianty w tym pytaniu:

UWAGA: Jeśli mamy kafeterię dysjunktywną półotwartą, to klasyfikujemy odpowiedzi dla wariantu otwartego. Powstałe nowe kategorie dodajemy do kategorii już występujących w tej kafeterii.

Klasyfikowanie odpowiedzi na pytania otwarte o charakterze koniunktywnym

(i) Tworzymy listę wszystkich odpowiedzi respondentów

(ii) Tworzymy kategorie i przypisujemy im odpowiedzi z powyższej listy

(iii) Przy kodowaniu i analizie przyjmujemy następujące warianty w tym pytaniu:

UWAGA: Gdy w pytaniu złożonym z pytao dychotomicznych mamy odpowiedź: Inne (jakie?) ……, to uzyskane tak odpowiedzi klasyfikujemy i dodajemy kolejne pytania dychotomiczne do już istniejących w pytaniu złożonym.

4. Kodowanie danych

Przygotowujemy książkę kodową – podaje przede wszystkim, jakie liczby kodowe przewidziano dla możliwych odpowiedz każdego możliwego pytania, opracowujemy ją na podstawie kwestionariusza, sklasyfikowanych odpowiedzi na pytania otwarte i półotwartych. Samo kodowanie danych polega na opracowaniu macierzy danych, tzn. zbioru zakodowanych odpowiedzi respondentów, na podstawie książki kodowej oraz wypełnionych kwestionariuszy.

WST ĘPNA ANALIZA DANYCH

Rozkład liczebności - jest to każde uporządkowanie danych, które przedstawia liczebności jednostek, dla różnych wartości danej zmiennej. W związku z tym wstępna analiza danych, polega na tym, że dla każdej zmiennej budujemy rozkład liczebności.

Podstawowe sposoby wstępnej analizy danych:

1. Zestawienie tabelaryczne w postaci tabulacji prostych (tabulacja prosta jest to przedstawienie rozkładu liczebności danej zmiennej w tabeli, bierzemy pod uwagę tylko jedną zmienną – dlatego prosta),

2. Wykresy statystyczne,

3. Opis słowny.

Ad. 1. Zestawienie tabelaryczne w postaci tabulacji prostych

A) Tabulacja prosta zmiennych mierzonych w skalach niemetrycznych

Charakterystyka tabulacji prostej – dla zmiennych mierzonych w skalach niemetrycznych (skale pomiarowe: nominalna i porządkowa).

Gdzie:

Z – zmienna

zi – i-ta wartość zmiennej Z (i = 1, 2, …, k)

k – liczba różnych wartości zmiennej Zi

n – ogólna liczba jednostek

B) Tabulacja prosta zmiennych mierzonych w skalach metrycznych

Dane przedstawiamy w tabeli w postaci:

• Szeregu rozdzielczego punktowego (dla cech dyskretnych, skokowych [np.: liczba osób na sali, w gospodarstwie domowym] – skokowo zmieniające się cechy),

• Szeregu rozdzielczego przedziałowego (dla cech ciągłych *np.: cena+).

Tworzenie szeregu rozdzielczego przedziałowego:

Oznaczenia:

X – zmienna

xi – i-ta wartość zmiennej X (i=1,2,…,n)

n – liczba wszystkich jednostek poddawanych obserwacji.

1. Wyznaczenie rozstępu „R” R = xmax – xmin

2. Określenie liczby przedziałów klasowych „k” k ≈ √n

3. Wyznaczenie długości przedziałów klasowych „c” c ≈ R/k

4. Tworzymy „k” przedziałów klasowych o długości „c”, następnie każdą i-tą jednostkę przyporządkowujemy do określonego przedziału klasowego na podstawie wartości Xi, dalej zliczamy liczbę jednostek w każdym przedziale klasowym.

Ad. 2. Wykresy statystyczne

a) Wykres słupkowy (tworzony dla cech niemetrycznych; oś pozioma nie ma grotu),

b) Wykres kołowy(tworzony na podstawie względnych liczebności

c) Histogramy (cechy metryczne, ciągłe; najczęściej na osi pionowej umieszcza się względną liczebność w %),

d) Diagram odcinkowy (dla cech metrycznych, dyskretnych; dla szeregu punktowego),

e) Wykres powierzchniowy (cechy metryczne, ciągłe; szereg rozdzielczy przedziałowy *przedziału nie są równe+).

Gęstość liczebności i-tego przedziału fi fi = ni / hi

ni – liczba jednostek w i-tym przedziale, hi – długość i-tego przedziału

3. Opis słowny – przy wszelkiego rodzaju omówieniach występuje zawsze. Komentujemy otrzymane wyniki. Komentarz wymaga podania numeru pytania. Jest najlepszym identyfikatorem wniosków.

PODZIAŁ METOD ANALIZY DANYCH

Analiza danych – do badania opartego na kwestionariuszu, leży po stronie agregacji danych. Przejście od odpowiedzi na poszczególne pytania do odpowiedzi na zadane szczegółowe problemy badawcze. Odkłada się indywidualne odpowiedzi i przekłada się na całość grupy. Jest w zasadzie upraszczaniem danych.

Od czego zależ dobór analizy danych:

Treść szczegółowego problemu badawczego, do którego ma być użyta dana analiza,

Poziomu pomiaru danych zmiennych,

Metoda gromadzenia danych,

Liczebność próby,

Liczba zmiennych analizowanych jednocześnie.

Liczba zmiennych analizowanych jednocześnie:

a) Jednowymiarowa analiza danych (jedna zmienna):

- miary położenia (np. dominanta, mediana, średnia arytmetyczna),

- miary dyspersji (np. rozstęp, odchylenie standardowe, wariancja),

- testy statystyczne (np. parametryczny test t).

b) Dwuwymiarowa analiza danych (dwie zmienne):

- miary współzależności (np. współczynnik korelacji Pearsona, współczynnik 𝜑 Yule’a),

- testy statystyczne (np. test niezależności χ2),

- regresja prosta y = f(x)

c) Wielowymiarowa analiza danych (więcej niż dwie zmienne):

- regresja wieloraka y = f(x1, x2 … xn), -

- analiza skupień – pozwala tworzyć skupiska obiektów ze względu na podobieństwa (potrzebne do segmentacji rynku).

- analiza czynnikowa – pozwala na znalezienie skorelowanych ze sobą ziemnych i połączenie ich, co skutkuje zmniejszeniem ilości zmiennych (niezależnych).

- metody porządkowania liniowego – pozwalają na uporządkowanie zmiennych ze względu na syntetyczne nadrzędne kryterium zmiennych, które ujmuje większa ilość cech.

- skalowanie wielowymiarowe – pozwala na przedstawienie relacji pomiędzy obiektami na mapach dwu lub trzywymiarowych (zastosowanie: mapy percepcji, preferencji).

WSPÓŁZALEŻNOŚĆ DWÓCH CECH NIEMETRYCZNYCH

Miary współzależności dla tablic czteropolowych:

Tablica czteropolowa (tzw. 2x2)

gdzie:

X,Y – zmienne

xi – kategorie zmiennej X (i=1,2)

yj – kategorie zmiennej Y (j=1,2)

a,b,c,d – liczba jednostek o kategoriach odpowiednio xi oraz yj

n – ogólna liczba jednostek

W komórkach wpisujemy liczbę jednostek, które miały kategorię xiyj.

Sposoby oceny współzależności:

1) Ocena współzależności na podstawie rozkładów procentowych.

Na podstawie tablicy 2x2 wyznaczamy pionowe albo poziome rozkłady procentowe, a następnie otrzymane wartości procentowe porównujemy w kierunku przeciwnym do rozkładu. Rozkład procentowy tworzymy w kierunku potencjalnej zmiennej przyczynowej.

Załóżmy, że zmienna X jest potencjalną zmienną przyczynową:

a) poziomo liczymy procenty

b) pionowo prezentujemy wyniki

Wyznaczamy następującą różnicę:

Jeżeli zmienne X i Y są porządkowe, to możemy określić kierunek związku.

Przyjmijmy, że x1<x2 oraz y1<y2 wtedy:

- jeżeli 𝑎𝑎+𝑏×100%− 𝑐𝑐+𝑑×100% >0, to związek jest pozytywny

- jeżeli 𝑎𝑎+𝑏×100%− 𝑐𝑐+𝑑×100% <0, to związek jest negatywny

2) Ocena współzależności na podstawie współczynnika 𝝋 Yule’a

Na podstawie wartości bezwzględnej współczynnika 𝜑 możemy określić siłę związku pomiędzy cechami X, Y, tzn.:

poniżej 0,2 - praktycznie brak związku

<0,2 ; 0,4> - wyraźny związek, lecz mały

<0,4 ; 0,7> - umiarkowany związek

<0,7 ; 0,9> - znaczny związek

0,9 i powyżej - bardzo silny związek

Jeżeli zmienne X i Y są porządkowe oraz x1<x2 i y1<y2 wtedy:

- dla 𝜑>0 związek jest pozytywny

- dla 𝜑<0 związek jest negatywny

Ogólna postać kontyngencji

gdzie:

X,Y – zmienne

xi – kategoria zmiennej X (i=1,2 … r)

yj – kategoria zmiennej Y (j=1,2 … s)

ni, nj – liczebności brzegowe odpowiednio ze względu na zmienną X oraz Y

pi, pj – prawdopodobieństwa brzegowe odpowiednio ze względu na zmienną X oraz Y.

Do oceny współzależności cech X i Y możemy użyd następujące miary:

- współczynnik Czuprowa 𝑇2=(𝑇𝐴2×𝑇𝐵2)12

- współczynnik Cramera 𝐶2=max⁡{𝐶𝐴2 ; 𝐶𝐵2}; gdzie:

nijt – teoretyczna liczebnośd komórki i-tego wiersza oraz j-tej kolumny, wyznaczamy przy założeniu, że zmienne X i Y są niezależne prz danych rozkładach brzegowych.

Ocena współzależności dwóch cech w populacji:

Zakładamy, że dane dotyczące cech X i Y pochodzą z próby dobranej losowo z badanej populacji. Żeby ocenić współzależność tych cech w populacji można posłużyć się testem niezależności 𝜒2.

Test niezależności 𝝌𝟐:

H0: zmienne X i Y są niezależne,

HA: zmienne X i Y są zależne.

Na podstawie (r-1)(s-1), liczby stopni swobody oraz przyjętego poziomu istotności α wyznaczamy z tablic 𝜒2𝑘𝑟(krytyczne).

Jeśli 𝜒2≥𝜒2𝑘𝑟, to H0 odrzucamy.

Dobór metody analizy zależy od szczegółowych problemów badawczych.

ANALZIA SKUPISK

Chodzi w niej o odnalezienie obiektów podobnych do siebie ze względu na dane cechy oraz utworze-nie grup jednorodnych obiektów (skupisk).

Do oceny podobieństwa pomiędzy obiektami możemy użyć miar podobieństwa lub miar odległości.

Jeżeli zmienne opisujące obiekty są nominalne to miarą podobieństwa pomiędzy dwoma obiektami jest miara Sokala-Michenera, która ma następującą postać:

𝑑𝑖𝑘= (𝑚−𝑚𝑟) / 𝑚

, gdzie:

dik – miara podobieństwa,

m- liczba zmiennych

mr – liczba zmiennych, dla których zachodzi relacja równości pomiędzy obiektami „ai” oraz „ak”.

Jeżeli zmienne w macierzy X są metryczne (mierzone w skalach metrycznych *przedziałowa i stosunkowa]), to należy je znormalizować (doprowadzić do porównywalności). Normalizację może-my przeprowadzić za pomocą następującego wzoru:

𝑧𝑖𝑗 – znormalizowana wartość zmiennej j dla obiektu i

𝑥𝑖𝑗 – wartość j-tej zmiennej dla i-tego obiektu

𝑥 𝑗 – średnia arytmetyczna j-tej zmiennej

𝑠𝑗 - odchylenie standardowe j-tej zmiennej

Po normalizacji uzyskujemy macierz na danych znormalizowanych Z o elementach zij, gdzie i = 1, 2, ..., n, j = 1, 2, …, m.

Do oceny podobieństwa obiektów opisanych za pomocą zmiennych metrycznych możemy użyć me-tryki Minkowskiego, która ma następującą postać:

Hierarchiczne metody aglomeracyjne – każdy obiekt tworzy jedną klasę, najbardziej podobne są łączone, następnie ponownie są łączone, aż wszystkie obiekty znajdą się w jednej klasie.

Zalety:

• Metody, które działają wg jednej procedury,

• W wyniku klasyfikacji uzyskuje się ciąg klasyfikacji. Sytuacją początkową jest ta, gdy każdy obiekt tworzy oddzielną klasę, a w kolejnym kroku klasy się łączą w aglomeracje.

• Wynik klasyfikacji można przedstawić w postaci dendrogramu

• W większości pakietów statystycznych ta grupa metod jest oprogramowana  łatwość za-stosowania tego typu metod

Hierarchiczna procedura aglomeracyjna rozpoczyna się od sytuacji, w której każdy obiekt badania „Ai” (i = 1, 2, …, n), tworzy jedną klasę „P1”. Wówczas odległości pomiędzy klasami możemy przedstawić w postaci macierzy odległości dik. Jest to macierz kwadratowa, która wygląda na-stępująco:

Procedura:

Algorytm centralnej procedury aglomeracyjnej jest następujący:

• W macierzy odległości szukamy pary klas najbardziej podobnych. Załóżmy, że będą to klasy pi i pk,

• Redukujemy liczbę klas o 1 poprzez połączenie klas pi oraz pk w nową klasę. (leżą najbliżej siebie wiec są najbardziej podobne),

• Przekształcamy odległości, stosownie do metody pomiędzy klasą powstałą z połączenia klas pi oraz pk, a pozostałymi klasami,

• Powtarza się kroki od 1 do 3 do chwili, gdy wszystkie obiekty znajdą się w jednej klasie.

Do wyznaczenia odległości międzyklasowej w punkcie trzecim procedury możemy użyć np.

a) Metody najbliższego sąsiedztwa – klasy łączy się na zasadzie najmniejszej odległości spośród wszystkich odległości między obiektami należącymi do łączonych klas.

b) Metody kompletnego połączenia – klasy łączy się na zasadzie największej odległości spośród wszystkich odległości między obiektami należącymi do łączonych klas.

METODY PORZĄDKOWANIA LINIOWEGO

Istota – uporządkowanie elementów od najgorszego do najlepszego, na podstawie nadrzędnego (syntetycznego) kryterium porządkowania, które mieści w sobie kilka cech.

Nadrzędne kryterium – ogólna ocena, której nie można bezpośrednio zmierzyć.

Przykłady zastosowań: uporządkowanie przedsiębiorstw ze względu na pewną ogólną ocenę (wielkość sprzedaży, rentowność) – ogólna ocena sytuacji finansowej, wiele koncepcji na nowe produkty w przedsiębiorstwie, ocena osób zajmujących się sprzedażą.

1. Przyjmijmy, że mamy niepusty i skooczony zbiór obiektów A, tzn.

A={A1,A2, …, An}

Obiekty ze zbioru A mamy uporządkowad według pewnego nadrzędnego (syntetycznego) kryterium porządkowania, które nie podlega pomiarowi bezpośredniemu. Zakładamy, że takie kryterium istnieje.

2. Dobieramy zbiór zmiennych merytorycznie związanych z nadrzędnym kryterium porządkowania, tzw. Zbiór zmiennych diagnostycznych.

𝑀= 𝑚𝑗 1𝑚={𝑚1,𝑚2,… mm}

Zmienne diagnostyczne powinny byd mierzone przynajmniej w skali porządkowej.

Dobór zmiennych diagnostycznych przebiega w dwóch etapach:

1) Budowa wstępnej listy zmiennych (dobieramy wszystkie zmienne merytorycznie związane z podjętym zagadnieniem),

2) Redukcja wstępnej listy zmiennych (redukujemy wstępną listę zmiennych na podstawie: podejścia merytorycznego w ścisłym tego słowa znaczeniu, podejścia merytoryczno-formalnego).

Podejście merytoryczne w ścisłym zakresie – opinie własne, albo ekspertów, jakie zmienne pozostaną po redukcji. Jest to podejście preferowane.

Podejście merytoryczno-formalne – dodatkowo są pewne schematy i mechanizmy różnicowania i redukcji.

3. Wyniki pomiaru dotyczącego zbioru obiektu A opinanych zbiorem zmiennych M możemy przedstawić w postaci macierzy danych wyjściowych X o elementach Xij (i=1,2,…,n ; j=1,2,…,m).

4. Zmienne diagnostyczne powinny spełniać postulat jednolitej preferencji – ze względu na preferencje zmienne diagnostyczne możemy podzielić na stymulanty (S) oraz de stymulanty (D).

Stymulanty – zmienna Mj jest stymulanta, gdy dla każdych dwóch wartości Sij oraz Skj zachodzi:

Jeśli 𝑆𝑖𝑗>𝑆𝑘𝑗,𝑡𝑜 𝐴𝑖≫𝐴𝑘

Gdzie: symbol ≫ oznacza dominację obiektu Ai nad obiektem Ak.

Destymulanty – zmienna Mj jest destymulantą, gdy dla każdych dwóch wartości Dij oraz Dkj zachodzi:

Jeśli 𝐷𝑖𝑗>𝐷𝑘𝑗,𝑡𝑜 𝐴𝑖≪𝐴𝑘

Gdzie: symbol ≪ oznacza dominację obiektu Ak, nad obiektem Ai.

Postulat jednolitej preferencji – polega na przekształceniu destymulant (o ile takie występują w zbiorze zmiennych diagnostycznych) na stymulanty za pomocą wzór: 𝑥𝑖𝑗=𝐷𝑖𝑗 𝑙𝑢𝑏 𝑥𝑖𝑗=1𝐷𝑖𝑗

Gdzie: Dij – wartośd j-tej destymulanty dla i-tego obiektu.

5. Jeżeli zmienne diagnostyczne są metryczne, to należy te zmienne znormalizować, np. według wzorów:

𝑧𝑖𝑗=𝑥𝑖𝑗−𝑥 𝑆𝑗 𝑙𝑢𝑏 𝑧𝑖𝑗=𝑥𝑖𝑗𝑥 ,

Gdzie:

Zij – znormalizowana wartość j-tej zmiennej dla i-tego elementu

Xij – wartość j-tej zmiennej dla i-tego obiektu

𝑥 – średnia arytmetyczna j-tej zmiennej 3

Sj – odchylenie standardowe j-tej zmiennej

Po znormalizowaniu zmiennych diagnostycznych uzyskamy macierz danych znormalizowanych Z o elementach zij (i=1,2,…,n ; j=1,2,…,m)

6. Syntetyczny miernik rozwoju (SMR) – jest pewną funkcją organizującą informacje cząstkowe zawarte w poszczególnych zmiennych diagnostycznych. SMR wyznaczamy dla każdego obiektu Ai oraz tak wyznaczone wartości przedstawiamy w postaci wektora SMR, tzn.:

Gdzie: pi – syntetyczna wartość wyznaczana dlai-tego obiektu (i=1,2,…,n)

Formuły agregacji zmiennych diagnostycznych, możemy podzielić na:

- bezwzorcowe: następuje uśrednienie znormalizowanych wartości zmiennych, czyli pewnego rodzaju średnia. Przykłady, przy założeniu jednakowych wag tych zmiennych:

- wzorcowe

Formuły wzorcowe agregacji zmiennych diagnostycznych są różnego rodzaju odległościami poszczególnych obiektów ze zbioru A od obiektu wzorcowego.

Obiekt wzorcowy , przy założeniu że wszystkie zmienne diagnostyczne są stymulantami, wyznacza się następująco:

X0j= max{xij} dla górnego bieguna rozwoju

min{xij} dla dolnego bieguna rozwoju,

Gdzie:

X0j – wartośd j-tej zmiennej dla obiektu – wzorca

Xij – wartośd j-tej zmiennej dla i-tego obiektu

Przykłady wzorcowych formuł agregacji zmiennych diagnostycznych, przy założeniu jednakowych wag tych zmiennych:

Gdzie:

Z0j – znormalizowana wartość j-tej zmiennej obiektu wzorcowego,

Zij – znormalizowana wartość j-tej zmiennej dla i-tego obiektu

Pi – wartość zmiennej syntetycznej dla i-tego obiektu

7. Ostatnia czynność w metodach porządkowania liniowego polega na uszeregowaniu obiektów ze zbioru A, na podstawie wartości pi. Relacją porządkującą jest relacja większości, dotycząca liczbowych wartości SMR. Jej efektem jest uszeregowanie obiektu od najgorszego do najlepszego, ze względu na nadrzędne kryterium porządkowania.

METODY UZYSKIWANIA DANYCH PIERWOTNYCH

Dane wtórne – wcześniejsze badania zrealizowane w innych celach.

Dane pierwotne – dane do konkretnego badania, znacznie więcej czasu, wysokie koszty, są dostosowane do naszego celu badania.

Wywiady jakościowe – osobom badanym zadawane są pytania otwarte lub stawiane są zagadnienia do dyskusji na podstawie wcześniej przygotowanej listy. Oparte są na wcześniej przygotowanym planie wywiadu, który składa się z następujących elementów:

a) Cel wywiadu (problem badawczy),

b) Kryteria selekcji osób do badania,

c) Liczba wywiadów i miejsca ich przeprowadzenia,

d) Scenariusz wywiadu (porządek kwestii, które będą podjęte w trakcie wywiadu, lub pytao otwartych).

Rejestracja danych polega na: sporządzaniu notatek przez badacza, nagrania audio (za zgodą badanego), nagrania audio-wideo (również za zgodą badanego). Po przeprowadzeniu takiego wywiadu, z danych sporządza się raport.

Rodzaje wywiadów jakościowych:

a) Wywiady indywidualne (1 uczestnik – głębsze wywiady)

• Wywiady pogłębione – bezpośredni i osobisty wywiad z jednym respondentem, w którym istnieje możliwość pogłębienia zagadnienia, scenariusz wywiadu zazwyczaj składa się z zagadnień, które podczas wywiadu mają być podjęte, pogłębienie polega na tym, że w trakcie wywiadu możemy zadawać dodatkowe pytania, które nie były ujęte w scenariuszu, pojawiają się w związku z pojawiającymi się wcześniejszymi odpowiedziami respondenta, trwają od 45 minut do godziny za zgodą respondenta powinien być nagrywany, 30 i więcej wywiadów to minimum,

• Wywiady częściowo ustrukturalizowane – bezpośredni i osobisty wywiad z 1 badanym, w którym stosujemy pewną sekwencję pytań otwartych, scenariuszem wywiadu jest lista pytań otwartych, z której w trakcie wywiadu zadajemy pytania, nie ma możliwości pogłębienia wywiadu, odpowiedzi można notować albo nagrywać, przeprowadza się od kilku do kilkunastu, trwają około 30 minut.

b) Wywiady grupowe (2 lub więcej uczestników – interakcje pomiędzy uczestnikami wywiadu)

• Zogniskowane wywiady grupowe, tzw. Fokusy – zazwyczaj na 7-10 osób i skupiamy się na określonym zagadnieniu; może zawierać pytania otwarte i zagadnienia do dyskusji; osoba zadająca pytania nazywana jest moderatorem, którego rolą jest właściwe przeprowadzenie wywiadu, aby interakcje się uwalniały w zakresie podjętych zagadnień, trwa 1,5-2 godzin, prowadzi się od kilku do kilkunastu w różnych miejscach

• Mini grupa – pewna odmiana fokusu, jednakże przeprowadzona na mniejszej liczbie osób (4-8), następuje większe pogłębienie zagadnień,

• Grupa przedłużona – przeprowadza się go dwukrotnie dłużej 2-4 godziny, scenariusz wywiadu jest obszerny, dlatego badanie się wydłuża; można objąć większy obszar,

• Grupa powtarzana – dwukrotnie na tych samych uczestnikach przeprowadza się badanie fokusowe (np. przed testowaniem i po testowaniu produktu),

• Grupy dynamiczne – w ciągu dnia przeprowadza się serię badań, ale z fokusu na fokus zmienia się podejmowane zagadnienia, można bardzo głęboko podjąć niektóre kwestie,

• Grupy tworzone z osób znających się – uczestnicy wywiadu to osoby które się znają, co w przypadku niektórych problemów daje możliwość dyskusji na poziomie znajomych,

• Diady lub triady – wywiad grupowy, w którym uczestnikami są badacz plus 2 lub 3 uczestników badania, mają zastosowanie przy porównywaniu konkurencyjnych marek,

• Grupy kreatywne – specyficzne wywiady grupowe; nie chodzi w nich o poznanie opinii, ale o to żeby w trakcie badania rozwiązano jakiś problem.

Charakterystyka technik projekcyjnych – specyficzna technika zaadaptowana z psychiatrii, istotą w badaniach marketingowych jest: przeniesienie opinii, przekonać na temat danego obiektu na materiał badany (np.: zdanie, obrazy, ludzie, zwierzęta); są realizowane w postaci testów lub zadań do realizacji; są to techniki pomocnicze – wspomagające wywiady jakościowe (rzadko stosowane samodzielnie)

Zastosowanie technik projekcyjnych:

• Badani nie uświadamiają sobie przyczyn swojego postępowania bądź nie chcą dyskutowad głośno o problemie,

• Uzyskanie danych drogą pośrednią.

Typologia technik projekcyjnych:

a) Indywidualne techniki

• Test niedokończonych zdań – polega na tym, że badanym przedstawia się początki zdań i mają za zadanie je dokończyć; odpowiedzi analizuje się analogicznie jak odpowiedzi na pytania otwarte,

• Testy rysunkowe – „chmurki” przypisane do osób; schematycznie przedstawiony problem; zadaniem respondenta jest uzupełnienie chmurek; chmurki mogą przedstawić wypowiedzi osób lub ich myśli,

• Personifikacja – zadaniem badanych jest wyobrażenie sobie badanego obiektu jako osoby, następnie prosi się badanych aby tę osobę scharakteryzowali (odmiany techniki: „chiński portret” (sportretować markę – kim jest ta osoba: wiek, płed, jej otoczenie itp.), „family game” (marka jako członek rodziny; kto jest ojcem, matką, dzieckiem, relacje między markami), „Brand party” (party marek; marka idzie na party; jak się na nim zachowuje)),

• Animalizacja – wyobrażenie sobie badanego obiektu, jako zwierzęcia; wynik interpretuje się na podstawie cech ludzkich przypisywanych zwierzętom (np.: lis – chytry, sowa – mądra, osioł – uparty; należy dopytad respondenta, dlaczego wybrał dane zwierze, gdyż mogą pojawid się błędy, np.: Polonez – pies – jak się przyczepi, to nie odejdzie, VW – pies – nigdy nie zawiedzie)

• Test skojarzeo – skojarzenia badanych odnośnie wcześniej podanych słów; z czym kojarzy się respondentowi nazwa badanego obiektu,

b) Grupowe

• Kolaż – badani, na podstawie wcześniej danych im materiałów mają utworzyd pewną kompozycję, która obrazuje interesujące nas zagadnienia; duża swoboda dana badanym; musimy dopytad dlaczego interpretacja zadania jest taka, a nie inna,

• Personifikacja,

• Animalizacja,

• Test skojarzeń.

Analiza danych:

A) Analiza znaczeń wypowiedzi,

B) Analiza wyjaśnień uczestników badania,

C) Analiza stopnia powtarzalności skojarzeń,

D) Grupowanie skojarzeń na pozytywne i negatywne oraz poszukiwanie różnic pomiędzy tymi grupami.

OBSERWACJE

Obserwacje jako metoda badawcza – systematyczne i ukierunkowane postrzeganie obiektów w ich naturalnym otoczeniu.

Narzędzia obserwacji: notatki, kamera, dyktafon, arkusze obserwacyjne.

Mogą byd stosowane jako zarówno metoda jakościowa jak i ilościowa.

Obserwacje jako ilościowa metoda badawcza – istotą jest standaryzacja pomiarów. Zazwyczaj występuje arkusz obserwacyjny, zawierający zestaw zmiennych, które mierzymy podczas obserwacji. Występuje analogia do kwestionariusza, tylko że zamiast pytao są zmienne. Konieczne jest ujednolicenie warunków badania. Może byd dobierana próba do badania. Do analizy używa się metod statystycznych.

Obserwacje jakościowe – nie ma standaryzacji pomiarów. Obserwator sporządza luźne notatki, czy też są stosowane urządzenia rejestrujące.

Rodzaje obserwacji:

1) - obserwacje skategoryzowane – inna nazwa obserwacji ilościowych;

- obserwacje nieskategoryzowane – obserwacje jakościowe;

2) - obserwacje jawne – polega na tym, że jednostki badania są poinformowane o obserwacji badania;

- obserwacje ukryte – sytuacja w której osoby badane nie mają wiedzy o prowadzonej obserwacji (ma zaletę, że zachowania nie są zniekształcone wiedzą o obserwacji badania,), może być jednakże prowadzona w ścisłych ram – miejsce publiczne przy zachowaniu anonimowości jednostek badania;

3) - obserwacje uczestniczące – obserwator uczestniczy w badanym zjawisku;

- obserwacje nieuczestniczące – obserwator biernie rejestruje fakty, nie bierze udziału w badanym zjawisku.

Zastosowanie obserwacji:

- fokusy – zawsze prowadzi się nagranie jawne;

- nawet w wywiadach indywidualnych zobowiązuje się do prowadzenia obserwacji przez ankietera;

- obserwacja występuje też jako autonomiczna metoda badawcza – producenci zabawek prowadzą obserwację wśród dzieci w wieku przedszkolnym, producenci płatków śniadaniowych dobierali gospodarstwa domowe pod warunkiem instalacji urządzeń rejestrujących w kuchni;

- technika tajemniczego klienta – bezpośrednio oparta na obserwacji (mystery shopping), stosowana wobec różnych rodzajów firm świadczących usługi sprzedaży, zjawia się audytor podszywający się pod klienta, bez wiedzy personelu, że jest audytorem, klient ten przechodzi normalny proces sprzedaży, obserwuje określone elementy, może kreować sytuacje problematyczne, po zakończeniu wizyty wypełnia formularz obserwacyjny dotyczący danej placówki, cele techniki: ocena poziomu obsługi klientów, ocena stopnia realizacji standardów w zakresie obsługi, sprzedaży, narzuconej przez firmę, określenie poziomu obsługi i cen konkurentów, motywowanie swoich pracowników, w Polsce w ostatnim czasie często stosowana.

PROCEDURY SURVEYOWE (badania sondażowe, sondaże) – z ang. Survey research

Charakterystyka:

1) Interrogacja – oznacza że dane w badaniu uzyskujemy jako odpowiedzi badanych na zadane pytania (ustnie lub pisemnie)

2) Standaryzacja w zakresie (standaryzacja pomiarów, ujednolicenie):

a. Narzędzia badawczego – oznacza to że stosujemy to samo narzędzie badawcze wobec wszystkich jednostek badania (np. nasz kwestionariusz, instrukcja ogólna do kwestionariusza, instrukcje do pytao, materiały pomocnicze),

b. Warunków badania, tzn. (pomiar dokonujemy w tych samych warunkach badania):

i. Jednolite zastosowanie narzędzia badawczego – w ten sam sposób używamy narzędzia badawczego, dla przykładu przesyłając ankietę pocztą, postępujemy tak samo dla wszystkich jednostek badania,

ii. Jednolita sytuacja przewidziana w badaniu – standaryzacja wszelkich innych elementów badania, ankieter osobiście zbiera dane, to jeżeli zbiera dane w danym punkcie sprzedaży detalicznej w określonych godzinach, to wobec wszystkich respondentów należy tak postąpić, żeby te elementy nie wpływały na wyniki.

Spełnienie tych wymogów standaryzacji możemy zagregować odpowiedzi badanych.

Dane badanie jest ankietą, gdy respondent sam wypełnia kwestionariusz.

WYWIAD KWESTIONARIUSZOWY – (wg Franciszka Sztabioskiego) jest to zespół celowych i zorganizowanych działań podejmowanych przez badacza, zmierzających do uzyskania określonych informacji w drodze interrogacji, w której formalnie zestandaryzowane pisemne przekazy badacza są przekazywane respondentowi ustnie za pośrednictwem ankietera i w analogiczny sposób – przekazy respondenta – badaczowi.

Dają najwyższą jakość odpowiedzi

WYWIAD TELEFONICZNY - jest to zespół celowych i zorganizowanych działań podejmowanych przez badacza, zmierzających do uzyskania określonych informacji w drodze interrogacji, w której formalnie zestandaryzowane pisemne przekazy badacza są przekazywane respondentowi ustnie przez telefon ankietera i w analogiczny sposób – przekazy respondenta – badaczowi.

CATI (ang. Computer Assisted Telephone Interview) – wywiad telefoniczny wspomagany komputerowo. Polega na wywiadzie telefonicznym, przy czym ankieter siedzi przy komputerze, w którym zachowany jest kwestionariusz w formie elektronicznej, ankieter zadaje pytania i odpowiedzi odpowiednio koduje je do pamięci komputera. Program, który połączony jest ze statystykami. Generuje niezmierną szybkość przeprowadzania badania. Firmy mają zazwyczaj studia badawcze, w USA zdarzają się studia powyżej 100 stanowisk.

ANKIETA POCZTOWA - jest to zespół celowych i zorganizowanych działań podejmowanych przez badacza, zmierzających do uzyskania określonych informacji w drodze interrogacji, w której formalnie zestandaryzowane pisemne przekazy badacza i respondenta wymieniane są wyłącznie drogą pocztową to znaczy pośrednio. Jest tradycyjną procedurą, korzystając z e-mail można przenieść na drogę elektroniczną. Narzędzie badawcze jest mocno rozbudowane: występuje list wprowadzający, który informuje o celu badania, kto prowadzi, ma zachęcać do wzięcia udziału w badaniu, kwestionariusz, który musi być świetnie opracowany, ponieważ w momencie jego wypełniania respondent jest sam, w miarę łatwy do wypełnienia, różne instrukcje przy poszczególnych pytaniach, materiały pomocnicze, zaadresowana zwrotnie koperta ze znaczkiem.

Należy uprzedzić przed wysłaniem ankiety, wyróżnianie przesyłki, wysoka jakość wydruku, klarowność wysyłki, przypominanie (grzeczne) o zwrocie kwestionariusza – nawet można stosować do trzech razy, stosowanie wszelkich innych bodźców czy zachęt (nagrody, konkursy, sumy pieniężne).

Wybrane miary wielkości rynku XIV

1. Sprzedaż kategorii produktu

2. Pojemność rynku

3. Chłonność rynku

Kategoria produktu - zbliżone do siebie linie produktu

Pojedynczy produkt linia produktu ( to co jest z jednej linii produkcyjnej) kategoria produktu Asortyment produktu

(rodzina) Kategorie produktu jest to grupa produktów zaspokajających tę sama potrzebę w ten sam sposób (mogą pochodzić z różnych linii produkcyjnych )

1. Sprzedaż kategorii produktów – sumaryczna sprzedaż produktów z danej kategorii produktów osiągnięta przez wszystkich dostawców sprzedających tę kategorię na danym obszarze geograficznym (kraj) w określonym czasie.

Wyrażamy ilościowo – tony, kg

Wartościowo – pieniężnie

S – sprzedaż kategorii produktów Si – sprzedaż i-tego sprzedawcy n – liczba sprzedawców

Producent Dystrybutor Konsument

Na każdym poziomie można badań sprzedaż.

Badać u konsumentów można za pomocą badań panelowych

2. Pojemność rynku – ilość produktów , która przy danych cenach i dochodach może być sprzedana w określonym czasie i przestrzeni. ( często się odnosi do danej kategorii produktów )

Pojemność jest maksymalną, możliwą sprzedażą ale z różnych względów nie zostaje wykorzystana. Potencjalna sprzedaż na rynku. Wyrażamy ilościowo - w jednostkach naturalnych w/w Wartościowo – wartości pieniężne

Wyznaczanie pojemności rynku :

Q – pojemność rynku K – liczba potencjalnych konsumentów p- proporcje zakupu, procent potencjalnych konsumentów używających produkt q – liczba jednostek produktu używana przez przeciętnego konsumenta

3. Chłonność rynku – ( w zakresie danej kategorii ) jest kategorią jakościową i oznacza stan natężenia potrzeb rynkowych w porównaniu z aktualnym stopniem ich zaspokojenia

Nie jest bezpośrednio mierzalna. Formułuje się mierniki , które wyrażają tę kategorię w konkretnych jednostkach.

Miara ilościowa – wielkość braków rynkowych ( B )

Etyka badań marketingowych

Etyka badań marketingowych – zasady, normy etycznego postępowania przy przeprowadzeniu badań głównie dotyczy badaczy

Normy odnoszą się do respondentów, podlegających obserwacji. Normy powinny być stosowane wobec instytucji badawczej, zleceniodawcy, konkurentów, badacza, respondenta

Normy etyczne wynikają z:

• Kodeksu Postępowania w Dziedzinie Badań Rynkowych i Społecznych

• ustawy o ochronie danych osobowych

• ogólnych norm etycznych w kontaktach z ludźmi Kodeks Postępowania w Dziedzinie Badań Rynkowych i Społecznych (ang. International Code of Marketing and Social Research Practice) opracowany został przez:

• Europejskie Stowarzyszenie Badań Rynku i Opinii (ang. European Society for Opinion and Marketing Research – ESOMAR)

• Międzynarodową Izbę Handlu (ang. International Chambre of Commerce- ICC) W Polsce Kodeks został przyjęty przez:

• Organizację Firm Badania Opinii i Rynku (OFBOR)

• Polskie Towarzystwo Socjologiczne

WYBRANE NORMY POSTĘPOWANIA WOBEC RESPONDENTÓW

• Przeprowadzając badanie nie można równocześnie prowadzić innej działalności

• Prowadząc badanie nie należy uzyskiwać innych informacji niż te, które są przewidziane w

badaniu

• Nie wolno wykorzystywać danych osobowych do celów niezwiązanych bezpośrednio z konkretnym badaniem

• Uczestnictwo w badaniu nie może powodować żadnych negatywnych skutków dla badanych

• Należy chronić anonimowość badanych jednostek

WYBRANE NORMY POSTĘPOWANIA WOBEC RESPONDENTÓW

• Trzeba przestrzegać zasady dobrowolności udziału w badaniu

• Informacje podawane w związku z prowadzonym badaniem muszą być zgodne z prawdą

• Realizując badania wśród dzieci i młodzieży niepełnoletniej należy uzyskać zgodę nie tylko

osoby badanej ale także jednego z rodziców

• Zwrócić uwagę na to, że dziecko jest szczególnie narażone na negatywne skutki badania

• Docenić to, że respondenci często bezinteresowne poświęcają nam swój czas