Кластер 4

ql7. Я бы не хотел, чтобы авиакомпания X менялась.

Сравнив результаты факторного (раздел 5.2.1) и кластерного анализов, вы увиди­те, что они существенно различаются. Кластерный анализ не только предоставля­ет существенно меньшие возможности для кластеризации переменных (например, отсутствие возможности сохранять групповые рейтинги) по сравнению с фактор­ным анализом, но и выдает гораздо менее наглядные результаты. В нашем случае, если кластеры 2, 3 и 4 еще поддаются логической интерпретации1, то кластер 1 содержит совершенно разные по смыслу утверждения. В данной ситуации можно либо попытаться описать кластер 1 как есть, либо перестроить статистическую модель с другим числом кластеров. В последнем случае для поиска оптимального числа кластеров, поддающихся логическому описанию, можно воспользоваться параметром Range of solutions в диалоговом окне Statistics (см. рис. 5.57), указав в соответствующих полях минимальное и максимальное число кластеров (в нашем случае 4 и 6 соответственно). В такой ситуации SPSS перестроит таблицу Cluster Membership для каждого числа кластеров. Задача аналитика в данном случае — по­пытаться подобрать такую классификационную модель, при которой все кластеры будут интерпретироваться однозначно. С целью демонстрации возможностей про­цедуры кластерного анализа для кластеризации переменных мы не будем пере­страивать кластерную модель, а ограничимся лишь сказанным выше.

Необходимо отметить, что, несмотря на кажущуюся простоту проведения клас­терного анализа по сравнению с факторным, практически во всех случаях из мар­кетинговых исследований факторный анализ оказывается быстрее и эффек­тивнее кластерного. Поэтому для классификации (сокращения) переменных мы настоятельно рекомендуем использовать именно факторный анализ и оставить применение кластерного анализа для классификации респондентов.

Классификационный анализ является, пожалуй, одним из наиболее сложных, с точ­ки зрения неподготовленного пользователя, статистических инструментов. С этим связана его весьма малая распространенность в маркетинговых компаниях. Вмес­те с тем именно данная группа статистических методов является и одной из наибо­лее полезных для практиков в области маркетинговых исследований.

SPSS — это мощный современный аналитический инструмент, при помощи кото­рого можно проводить любой тип анализа данных в маркетинговых исследовани­ях. И в то время как построение математических моделей обычно считается пре­рогативой ученых, статистический анализ данных — это задача исследователей. Исследования являются неотъемлемой частью работы маркетологов, поэтому до тех пор, пока будут существовать вопросы, подлежащие решению при помощи маркетингового анализа, будет существовать и потребность в проведении статис­тического анализа данных. Цель настоящего пособия — сделать проведение стати­стического анализа понятным каждому исследователю.

Компания SPSS Inc. разработала целый ряд руководств, в которых подробно опи­сываются выпущенные ею программные продукты. В сумме они насчитывают 5000 страниц, где вы найдете ответ на любой вопрос, связанный с работой практикую­щего исследователя. Однако все эти пособия написаны преимущественно на анг­лийском языке, что является препятствием для многих отечественных маркетоло­гов. Руководства содержат весь объем информации о возможностях SPSS, включая информацию, которая используется редко либо вообще неприменима к маркетин­говым исследованиям. В настоящем же пособии страниц гораздо меньше, и наша задача состояла в том, чтобы рассказать о ключевых моментах применения SPSS именно в маркетинговых исследованиях, с учетом специфических особенностей данного вида профессиональной деятельности. Несмотря на небольшой объем на­стоящего руководства, оно охватывает 95 % всех используемых на практике стати­стических методик. Для изучения оставшихся 5 % методов, редко применяемых в маркетинговых исследованиях, мы рекомендуем обратиться к оригинальным ру­ководствам по SPSS.

Напоследок хочется рассказать о некоторых полезных свойствах программы SPSS, которые существенно облегчат работу с ней.

1. Несколько файлов (баз данных) SPSS можно объединять, добавляя при этом либо новые переменные, либо новых респондентов.

Чтобы добавить поля (переменные) в базу данных SPSS, подготовьте два файла данных (за один цикл можно объединить только два файла). В обоих файлах — реципиенте (база данных, в которую следует добавить переменные) и доноре (база данных, в которой содержатся добавляемые переменные) — необходи­мо, во-первых, проследить, чтобы имена добавляемых переменных не повто­ряли имя файла-реципиента; во-вторых, создать ключевое поле, то есть пере­менную, уникальным образом идентифицирующую респондентов. Обычно эту роль берет на себя номер анкеты. Отсортируйте оба файла по этой перемен­ной (одинаковым образом: по возрастанию или убыванию). При помощи меню Data ► Merge Files ► Add Variables в открывшемся диалоговом окне выберите эту ключевую переменную; затем выберите параметр Match case on key variables in sorted files; поместите ключевую переменную в поле Key Variables. Щелкните на кнопке ОК, и в файл-реципиент будут добавлены новые переменные из файла-донора (после всех существующих переменных).

Добавление респондентов происходит следующим образом. Убедитесь, что оба файла (реципиент и донор) содержат одинаковые переменные (по имени и типу). Откройте диалоговое окно добавления респондентов при помощи меню Data ► Merge Files ► Add Cases. В нем будут автоматически отобраны и помеще­ны в файл-реципиент только одинаковые переменные. После щелчка на кноп­ке О К изменения вступят в силу: новые респонденты будут добавлены в конец рабочего файла.

2. Построенные диаграммы можно изменять, дважды щелкнув на них мышью в окне SPSS Viewer. Простые диаграммы, как будет показано в п. 3, содержат лишь базовые возможности форматирования диаграмм (в специальном окне SPSS Chart Editor), тогда как интерактивные диаграммы предоставляют зна­чительный набор средств, аналогичных MS Microsoft Excel.

3. Графическая подсистема SPSS позволяет строить обычные (Simple) и инте­рактивные (Interactive) диаграммы. Вторые отличаются от первых более ши­рокими возможностями форматирования. Однако какой бы тип диаграммы вы ни выбрали, они все равно не будут иметь такого же привлекательного вида, как диаграммы в Microsoft Excel. Диаграммы, выводимые в качестве дополни­тельного параметра в различных статистических процедурах (меню Analyze), - это только обычные диаграммы. Они предназначены исключительно для ис­пользования в процессе анализа данных аналитиками и не подходят для пре­зентаций. Обычные диаграммы можно строить и отдельно от статистических процедур — при помощи меню Graphs. При этом если, скажем, в Microsoft Excel все диаграммы могут быть «на лету» преобразованы одна в другую, то в SPSS однажды построенная диаграмма может менять только элементы форматиро­вания. Наиболее часто используемые виды диаграмм: Ваг (гистограмма), Line (график), Pie (сектограмма) и Scatter (точечная). Интерактивные диаграммы доступны посредством меню Graphs ► Interactive, которое также содержит че­тыре типа наиболее часто используемых видов диаграмм. Обычные и инте­рактивные диаграммы могут быть как плоскими, так и объемными.

4. Таблицы в окне SPSS Viewer можно изменять, дважды щелкнув на них мы­шью. Далее выберите в меню Pivot пункт Pivoting Trays. Откроется дополни­тельное окно, с помощью которого можно поменять местами столбцы, ряды и уровни таблицы.

5. После создания таблиц линейных или перекрестных распределений на их ос­нове можно строить различные диаграммы. Дважды щелкните на таблице мы­шью, чтобы открыть ее. Затем выделите требуемые числовые значения (без названий переменных и вариантов ответа) и щелкните правой кнопкой мыши. В появившемся контекстном меню выберите Create Graph и в нем — требуемый тип диаграммы. После этого, например, будет построена интерактивная диа­грамма.

6. Меню Analyze ► Custom Tables предоставляет доступ к диалоговым окнам, пред­назначенным для построения одно- и многомерных таблиц. При помощи этих окон вы можете создавать более презентабельные таблицы, чем Frequencies или Crosstabs. Мы рекомендуем использовать диалоговое окно Multiple Response Tables для работы с многовариантными переменными (вместо стандартной процеду­ры Analyze ► Multiple Response).

7. Часто при работе с SPSS возникает необходимость скопировать результаты работы программы из окна SPSS Viewer в Microsoft Word или Microsoft Excel. Для того чтобы скопировать диаграмму, выделите ее, щелкнув на ней правой кнопкой мыши, и в открывшемся контекстном меню выберите пункт Сору. Таблицы копируются методами, различными для Microsoft Word и Microsoft Excel. Так, чтобы скопировать таблицу в Microsoft Excel, выделите ее правой кнопкой мыши и в открывшемся меню выберите пункт Сору. После этого вставка в Microsoft Excel производится обычным способом. В Microsoft Word вы можете вставить таблицу, во-первых, в виде рисунка (метафайла) — вы­делите ее при помощи правой кнопки мыши и выберите пункт Copy Objects (при этом таблицу нельзя изменять) — и, во-вторых, в виде собственно таб­лицы. Однако если вы просто скопируете и вставите ее в Microsoft Word, таблица потеряет оформление и может стать нечитаемой. Мы рекомендуем вставлять таблицу в Microsoft Word, предварительно скопировав ее в Micro­soft Excel.

8. В любых диалоговых окнах SPSS, так же как и в окне SPSS Viewer, вы можете получить справку по конкретным элементам (кнопкам, полям, статистикам) — для этого щелкните на них правой кнопкой мыши. Чтобы уточнить смысл какой-либо статистики, представленной в объектах SPSS Viewer, сначала нуж­но открыть их двойным щелчком мыши, а затем при помощи правой кнопки мыши получить информацию об интересующей статистике.

9. Весьма мощным средством работы с SPSS для опытных исследователей явля­ется командный синтаксис (Syntax). С его помощью можно, во-первых, авто­матизировать повторяющиеся операции (например, построение 30 регрессий), а во-вторых, получать доступ к статистическим процедурам, не выведенным в основное меню программы (например, MANOVA). Краткое описание команд­ного синтаксиса заняло бы много страниц. Тем не менее даже начинающие аналитики, не имеющие опыта работы с ним, могут достаточно эффективно использовать командный синтаксис, изучая автоматически генерируемые при работе с меню команды. Для того чтобы увидеть внутреннюю команду синтак­сиса при работе с какой-либо статистической процедурой, следует предвари­тельно выбрать в меню Edit ► Options на вкладке Viewer параметр Display commands in the log. После этого все ваши действия будут автоматически отображаться в окне SPSS Viewer в виде простого текста, который можно скопировать в окно Syntax (вызывается при помощи меню File ► New ► Syntax).

10. Не следует путать программный синтаксис (Syntax) со встроенным языком про­граммирования SPSS (Script). Окно программирования открывается при помо­щи меню File ► New ► Script. Язык программирования SPSS похож на Microsoft Visual Basic for Applications (VBA), однако он содержит отдельные функции, специфичные для работы со структурой базы данных формата SPSS. Встроен­ный язык программирования весьма беден на визуальные средства интерактив­ного пользовательского интерфейса, однако он может с успехом применяться в качестве клиента автоматизации, то есть для интегрирования различных при­ложений, поддерживающих VBA (например, все приложения Microsoft Office) с SPSS. При помощи этого языка можно, например, строить графики в Microsoft Excel или формировать демонстрационные отчеты в Microsoft Word.

11. Командный синтаксис SPSS обладает многими возможностями полноценного макроязыка. В нем есть переменные, циклы, условные операции и т. д. Однако в некоторых случаях языка синтаксиса оказывается недостаточно. Мы рекомендуем использовать командный синтаксис для операций с матрицей данных, то есть с анкетами респондентов, находящимися в окне Data View. Иными словами, прово­дить такие операции, как чистка базы данных (корректировка пропущенных зна­чений, логической структуры ответов и т. п.), формирование исходного списка переменных в окне Variable View, «подвешивание» меток переменных, а также опе­рации с отдельными ячейками данных (например, копирование-вставка из дру­гих программ). Для операций с результатами расчетов (таблицами, результатами статистических тестов и т. д.), расположенными в окне SPSS Viewer, рекоменду­ется использовать другой встроенный язык программирования SPSS — язык скриптов. Практика показывает, что большинство компаний, занимающихся мар­кетинговыми исследованиями, производят обработку таблиц, построенных в SPSS, в других программах (чаще всего в MS Excel). Ниже мы покажем, как при помо­щи языка скриптов SPSS автоматизировать процесс переноса таблиц из окна SPSS Viewer в MS Excel (для построения диаграмм) и в MS Word.

Мы уже не раз упоминали о слабости графической подсистемы SPSS. В связи с этим исследователи строят диаграммы в MS Excel, копируя их из окна SPSS

Viewer. Этот процесс может стать «узким местом» всего исследования, так как при большом объеме таблиц с линейными и перекрестными распределениями процесс построения диаграмм занимает весьма значительный период време­ни. Давайте посмотрим, как можно легко и быстро автоматизировать данный процесс. Итак, предположим, что у нас есть 100 таблиц с линейными распре­делениями по различным вопросам анкеты. Все эти таблицы находятся в окне SPSS Viewer. Откройте редактор скриптов SPSS при помощи меню File ► New ► Script. Появится диалоговое окно Use Starter Script, которое предлагает использовать текст уже написанной программы в качестве шаблона для наше­го скрипта. Мы будем создавать скрипт самостоятельно, поэтому просто щел­кните на кнопке Отмена. Появится окно редактора скриптов SPSS, содержа­щее полноценную среду разработки (IDE). Слева вы увидите две вкладки — 1 и 2. Мы будем писать скрипт1 на установленной по умолчанию вкладке 1. Скрипты в SPSS пишутся на VBA-совместимом языке Sax Basic. Его возмож­ности в целом более ограничены по сравнению с VBA (а средства разработки диалоговых окон не выдерживают никакой критики). В окне редактора скрип­тов SPSS по умолчанию введены начальная и конечная строки программы:

Sub Main

End Sub

После того как вы введете этот текст в окно редактора скриптов SPSS, запустите его на выполнение при помощи щелчка на кнопке с символом ► на панели инструментов или просто нажав F5. В результате выполнения данной программы будет создан новый документ MS Word, содержащий все таблицы из окна SPSS Viewer.

В результате выполнения данной программы будет создана новая рабочая кни­га MS Excel, в которой на каждой вкладке будет одна таблица из окна SPSS Viewer. Далее можно написать макрос (например, на VBA) для построения диаграмм на основании таблиц, содержащихся в MS Excel.

12. И наконец, последнее. Согласно статистической теории, чтобы сделать возмож­ным применение большинства статистических процедур, данные должны под­чиняться закону нормального распределения. Если это не так, теоретически вместо стандартных тестов следует проводить непараметрические тесты. На практике (в маркетинговых исследованиях) данные оказываются нормально распределены редко. Более того, многие исследователи просто игнорируют дан­ный теоретический постулат, считая данные, не подчиняющиеся нормальному распределению, выбросами (случайными значениями). Данная техника действи­тельно оправдывает себя во многих примерах маркетинговых исследований, когда от абсолютной точности построенных статистических моделей ровным счетом ничего не зависит. Ведь исследователей в большинстве случаев интере­сует лишь общее направление различий, связей и т. п. В этом и заключается спе­цифика маркетинговых исследований: нас не интересует, как ведет себя каж­дый респондент в выборке, — нам интересно знать, как ведут себя целевые группы. В частности, по этой причине в настоящем пособии мы не приводили проверку данных на нормальное распределение в качестве обязательного предваритель­ного этапа статистического анализа. Если вас все же заинтересует форма рас­пределения данных, это легко выяснить при помощи критерия Колмогорова-Смирнова. Откройте соответствующее диалоговое окно при помощи меню Analyze ► Nonparametric Tests ► 1-Sample K-S. На рис. П.1 показан общий вид данного окна.

Для того чтобы протестировать какую-либо переменную на нормальность рас­пределения, перенесите ее из левого списка всех доступных переменных в об­ласть для тестируемых переменных Test Variable List. Затем выберите тип распре­деления, на соответствие которому вы собираетесь проводить тестирование. По умолчанию выбран только тест на нормальное распределение (Normal). Также можно провести тест на распределение Пуассона (Poisson), равномерное (Uniform) и экспоненциальное распределение (Exponential). Как в тесте %2 (см. раздел 4.1), тесты на вид распределения можно проводить асимптотическими методами и точными методами (Exact). Точные методы могут применяться в тех случаях, когда асимптотические методы неприменимы (например, при малых размерах выборки). Мы рекомендуем всегда проверять результаты асимптотических ме­тодов при помощи точных. Вывод точных тестов на вид распределения осуще­ствляется при помощи кнопки Exact. Вид соответствующего диалогового окна аналогичен виду окна для теста %2. Напомним, что в нем следует выбрать пара­метр Monte-Carlo и указать доверительный уровень 95 %.

В результатах данного теста (окно SPSS Viewer) наше внимание должна привлечь значимость тестовой характеристики: асимптотическая (строка Asymp. Sig. (2-tai-led)) и точная (строка Monte Carlo Sig.). На рис. П.2 представлен общий вид выводи­мых результатов при тесте на нормальное распределение. Так как нулевая (исход­ная) гипотеза для тестирования состоит в наличии нормального распределения, вероятность (статистическая значимость) менее 0,05 означает, что исследуемая переменная не подчиняется закону нормального распределения. Таким образом, значимая тестовая величина означает отсутствие, а незначимая — наличие иссле­дуемого распределения.