Преобразование данных

После сбора данных необходимо их преобразовать, т.е. привести к более сжатому виду, удобному для анализа и обладающему достаточной для заказчика информацией. Обычно закодированные исходные данные представляются в виде матрицы (осуществляется табулирование), столб­цы которой содержат ответы на различные вопросы анкеты, а ряды — респондентов или изучаемые ситуации. Преобразование данных заключа­ется в описании данных матрицы на языке ограниченного числа мер, характеризующих собранные данные. Табулирование помогает исследова­телю понять, что означают собранные данные. Одновременный анализ двух и более категорий опрашиваемых называется перекрестной табуля­цией.

Исследователь, осуществляя преобразование, старается найти зави­симости среди собранных данных и в то же время достигнуть наиболее высокого уровня обобщения.

Выделяют, по крайней мере, следующие четыре функции преобра­зования данных: обобщение, определение концепции (концептуализа­ция), перевод результатов статистического анализа на понятный для ме­неджера язык (коммуникация), определение степени соответствия полу­ченных результатов всей совокупности (экстраполяция).

Из-за неспособности человека анализировать большие массивы информации необходимо исходные собранные данные представить в удобном для осмысления виде, т.е. их необходимо обобщить, выразить через ограниченное число понятных параметров.

Большинство статистических мер основано на конкретных предпо­ложениях, которые определяют базу анализа собранньк данных. Концеп­туализация направлена на оценку результатов обобщения. Например, слабый разброс оценок определенной марки продукта вырабатывает у исследователя одно суждение (концепцию), сильный — другое (см. ниже про корреляцию).

Коммуникация предполагает при интерпретации полученных ре­зультатов использование понятных для заказчика категорий. Например, если для него понятна такая статистическая мера, как «мода», то она ис­пользуется при представлении полученных результатов, если нет, то ре­зультаты описываются на общепринятом языке.

Экстраполяция в данном случае предполагает определение, в какой степени данные выборки можно обобщить на всю совокупность (см. ни­же).