დამატებითი კვლევები კვლევის მეთოდები კლიენტის წინაშე ანგარიშების შესახებ
როგორც ნებისმიერ კვლევაში, თავდაპირველი ნაბიჯი არის გამოკითხვის კითხვები, რომელიც გამოკითხვის პასუხად არის შექმნილი.
მარკერის უნდა განსაზღვროს, თუ კვლევის მიზანი არის პროგნოზირებადი, განმარტებითი ან აღწერითი (იშვიათი კვლევისათვის). რა მოხდება, თუ ორივე ტიპის მიზნები მნიშვნელოვანია?
სირთულე: საშუალო
ახლა საჭირო: ერთი კვირა
აი როგორ:
ეს ყველაფერი ურთიერთობების შესახებ
ფართო სპექტრი დამოკიდებული და დამოუკიდებელი ცვლადები შეიძლება შესწავლილ იქნას ძირითადი დრაივერის ანალიზით და, როგორც წესი, ანალიზი მიმართულია ერთი ან მეტი დამოკიდებული ცვლადისა და მრავალჯერადი დამოუკიდებელი ცვლადების დროს. ეს არის დამოკიდებული ცვლადის დამოუკიდებელი ცვლადის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი ეფექტი , რაც კვლევის აქცენტია. ერთის მხრივ, არსებობს სტრატეგიული მახასიათებელი (საბაზრო წილის მსგავსად) კლიენტისადმი ინტერესი. მეორე მხრივ, არსებობს შესრულების ინდიკატორების ან აღწერილობითი ატრიბუტების კომპლექტი, რომლებიც, როგორც ჩანს, დაკავშირებულია სტრატეგიული მახასიათებლებით.
ძირითადი დრაივერული ანალიზი შეიძლება პასუხობდეს "რატომ?"
შერჩეული ცვლადები და ანალიტიკური მეთოდი, რომელიც შერჩეულია ძირითადი დრაივერის ანალიზისთვის, ძირითადად წარმოადგენს კვლევის მიზნის ფუნქციას: ახსნა, პროგნოზირება, აღწერა.
თუ ახსნა არის მიზანი, შერჩეული დამოუკიდებელი ცვლადები მიიჩნევა, რომ გავლენა იქონიოს დამოკიდებულ ცვლადში. დამოუკიდებელი ცვლადები უნდა იყოს ქმედუნარიანი. მაგალითად, მომხმარებელთა მომსახურების საერთო კმაყოფილება (დამოკიდებული ცვლადი) სავარაუდოდ უკავშირდება ლოდინის დროს, დაბრუნების სისწორეს და დაბრუნების პოლიტიკას (ყველა დამოუკიდებელი ცვლადი და რეაგირების შესაცვლელად ან მოქმედების შემთხვევაში).
ძირითადი დრაივერის ანალიზი შეიძლება პასუხობდეს "რა მოხდება?"
თუ პროგნოზირება არის კვლევის მიზანი, დამოუკიდებელი ცვლადები ცდილობენ შედეგების პროგნოზირების პერსპექტივას. ამ შემთხვევაში, დამოუკიდებელი ცვლადები არ უნდა იყოს actionable. პროგნოზირებადი კვლევის მიზანი არ არის დამოკიდებული დამოკიდებულ ცვლადში, მაგრამ ამის შესახებ რაღაცის პროგნოზირება. მაგალითად, წამყვანი მძღოლის ანალიზი შეიძლება იყოს რეციდივიზმის პროგნოზირება მოწევის პრევენციის პროგრამაში მონაწილეობის შემდეგ, მაგრამ მკვლევარებმა შეიძლება ასევე შეისწავლონ დამოუკიდებელი ცვლადების განსხვავებული კომპლექტი, რომლებიც მიიჩნევენ, რომ მოწევის შეწყვეტის პროგრამების წარმატების მაჩვენებელი გაუმჯობესდება.
ძირითადი დრაივერული ანალიზი არის კვლევის ამხანაგური
ბრენდი ატრიბუტები ხშირად სამ კატეგორიად იყოფა: კმაყოფილება, შეთანხმება ან შესრულების რეიტინგები. სხვადასხვა კატეგორიის მასშტაბები შეიძლება გამოყენებულ იქნას კვლევის რესპონდენტების რეიტინგების ან ატრიბუტების რეიტინგში ამ კატეგორიებში. ყველაზე გავრცელებული მაჩვენებელია ლიკერტი, რომელიც ადვილად გამოიყენება კმაყოფილებისა და შეთანხმების შესახებ. გამოკითხულთა რესპონდენტები აფასებენ პროდუქტის ან სერვისის ან ატრიბუტების მრავალ ატრიბუტს რამდენიმე ბრენდზე, მათ შეუძლიათ შეამოწმონ ყუთი "დიახ", რის შედეგადაც 1/0. ეს ორობითი მონაცემები ადვილად იცვლება სტატისტიკური ანალიზის მიზნებისათვის.
სხვადასხვა ძირითადი დრაივერი სხვადასხვა ბაზრის სეგმენტებისთვის
საბაზრო სეგმენტაციის კვლევა მიუთითებს იმაზე, რომ სხვადასხვა საკვანძო დრაივერები შეიძლება სხვადასხვა ბაზრებზე იყოს მნიშვნელოვანი და ზოგიერთი ძირითადი სეგმენტი მნიშვნელოვანია ყველა ბაზრის სეგმენტში. ძირითადი დრაივერის ანალიზს შეუძლია კვლევის დიზაინის გამარტივება, რადგან ატრიბუტს შეიძლება მხოლოდ ერთხელ გამოეკითხა კვლევა, მაგრამ შედეგად მონაცემები შეიძლება გაფილტრული იქნეს სხვადასხვა "შემცირებაზე" ან ტრანშებზე, რომლებიც ასახავს დისკრეტულ მომხმარებელთა ჯგუფებს. მაგალითად, შემცირება შეიძლება ასახავდეს დემოგრაფიას, ასაკობრივ, გენდერულ, სოციალურ-ეკონომიკურ მდგომარეობას, შემოსავალს ან საგანმანათლებლო მიღწევების დონეს.
ძირითადი დრაივერული ანალიზი შეიძლება გამოყენებულ იქნას კატეგორიული ღირებულებებით
სხვადასხვა ანალიტიკური ტექნიკა შეიძლება გამოყენებულ იქნას ძირითადი დრაივერების ანალიზისთვის. ზოგიერთი დამოკიდებული ცვლადი კატეგორიულია და არა მასშტაბურია და ასე ვერ აანალიზებს წრფივი რეგრესიით. ნაცვლად ამისა, გამოიყენება ხაზოვანი დისკრიმინაციული ანალიზი ან ლოგისტიკური რეგრესია. კატეგორიული ცვლადები შეიძლება გამოვიყენოთ გამოკითხვაში როგორც predictive და ახსნა-განმარტების მიზნებით. მომხმარებელთა კმაყოფილება ან ლოიალურობის კვლევები ხშირად იყენებენ კატეგორიულ ღირებულებებს, რომლებიც მიუთითებენ, მაგალითად, მომხმარებელთა ურთიერთობის სტატუსი (აქტიური / არააქტიური).
ხაზოვანი - კიდევ ერთი განზრახვა
საკვანძო მძღოლი ატრიბუტია სტატისტიკურად მნიშვნელოვან ურთიერთობებს სასურველი შედეგის ან სტრატეგიული მახასიათებლისთვის. დამოუკიდებელი ცვლადი ითვლება ხაზოვანი, თუ მას აქვს პირდაპირი ხაზის კავშირი დამოკიდებული ცვლადით. მაგალითად, ფასი ელასტიურობას წარმოადგენს - როგორც პროდუქციის ცვლილების ფასი, ამ ცვლილებების საპასუხოდ გაყიდვების მოცულობის წრფივი ნიმუში ხდება. საჭიროა წინასწარ განსაზღვრული მოქმედების ძალიან მაღალი დონე, კარგად შემუშავებული კვლევისას, წრფივი მონაცემები შეიძლება წარმოადგენდეს არაწრფივი მონაცემების წარმოდგენას, უფრო თანამედროვე მეთოდების გამოყენებას.
პროგრამული აპლიკაციები ძირითადი დრაივერის ანალიზისათვის
ბევრი პროგრამული პაკეტი განკუთვნილია ძირითადი დრაივერის ანალიზისთვის საჭირო სტატისტიკური პროცესების შესასრულებლად. Quirk ჟურნალი აქვეყნებს პროგრამული მიმოხილვებს.
ორი ჩამოთვლილი აქ span სპექტრი ხელმისაწვდომი პარამეტრების ყველაზე ძირითადი პროგრამები შექმნილია მუშაობა Microsoft Excel Add-ins ყოვლისმომცველი პლატფორმების როგორიცაა SPSS.
ALLSTAT არის Microsoft Excel- ისთვის იაფი მონაცემების ანალიზი და სტატისტიკური გადაწყვეტა.
SPSS არის სტანდარტი და ბევრ ვერსიაში განიცადა, რომელთაგან ერთ-ერთია IBM SSPS Direct Marketing მოდული, როგორც ჩანს, განსაკუთრებით ფუნქციონირებს ბაზრის მკვლევარებისთვის.
ძირითადი დრაივერის ანალიზის უპირატესობები
იმის გამო, რომ საკვანძო დრაივერების ანალიზი ეფექტური და მასშტაბურია, ის ხელს უწყობს კვლევის დიზაინისა და ანალიზის საბიუჯეტო და რესურსების საზღვრებს. არსებული ბრენდის მძღოლები - აცხადებენ, რომ იცნობენ კლიენტებს, რომლებიც ყოველწლიურად იღებენ კვლევას - შეიძლება გამოყენებულ იქნას არსებული კვლევის ფარგლებში; კვლევების ჩატარება, რომელიც საკმარისი მძღოლის ანალიზისთვის არ არის საჭირო, უფრო და უფრო რთული გახდება. კლიენტის წინაშე შემდგარი კითხვარები არ უნდა შეიცვალოს სათანადო დრაივერის ანალიზზე. სიუჟეტი, რომელიც იყენებს ძირითადი დრაივერების ანალიზს, გასაგებია და პრეზენტაციის მონაცემების ვიზუალური ეკრანს გადასცემს.
მითითება
Quirk- ის ბაზრის კვლევის მიმოხილვა აქვეყნებს სტატიებს ფართო სპექტრი ბაზრის კვლევის თემებზე. მათი გამოყენების სერია მონაცემთა გამოყენებისა და კვლევის მეთოდები და ტენდენციები განსაკუთრებით სასარგებლოა მკვლევარებისთვის, რომლებიც დაინტერესებული არიან კვლევების კვლევის თხილი და ჭანჭიკები.
წყაროები
- Quirk- ის მუხლი # 20010104 - Rajan Sambandam- ის ანალიზის მეთოდების კვლევა (Fort Washington, PA- ის რეაგირების ცენტრი)
- Quirk- ის მუხლი # 20010297 - > მაიკლ ლიბერმენის ძირითადი დრაივერების ანალიზი (Multivariate Solutions, New York